El fundador de Citadel, Ken Griffin, declara que "la IA generativa es inútil": Alpha no se puede descubrir y Wall Street todavía tiene que usar sus manos para ganarle al mercado

Ken Griffin declaró sin rodeos en la Conferencia JPMorgan Robin Hood que GenAI aún no ha extraído Alpha para fondos de cobertura, lo que provocó que el mercado reexaminara la viabilidad de la IA generativa para el comercio, los riesgos y la colaboración entre humanos y máquinas
(Resumen preliminar: ChatGPT analiza el momento de la corrección del mercado de criptomonedas: ¿Es ahora el "medio tiempo" del mercado alcista?)
(Suplemento de antecedentes: Probando la IA de tres intercambios principales con el Asistentes del "accidente 1011": Hexagon Player, Riddler y uno es "Android Thinking")

Contenido de este artículo

La conferencia de inversores JPMorgan Robin Hood celebrada en Nueva York ayer (15) atrajo a pesos pesados de Wall Street y Silicon Valley. Ken Griffin, fundador de Citadel, arrojó un jarro de agua fría sobre la inteligencia artificial generativa (GenAI) en su discurso, señalando que aunque GenAI actualmente puede mejorar la productividad, "después del descubrimiento de Alpha todavía no podemos hacerlo".

"La GenAI puede mejorar la productividad, pero aún no llega a descubrir Alpha (rendimiento excesivo)".

En un momento en que las acciones de conceptos de IA están de moda, la actitud de Griffin ha hecho que el mundo exterior reflexione sobre el verdadero valor de esta ola tecnológica.

Las prácticas de Citadel detrás de la actitud cautelosa

El punto de vista de Griffin no significa que Citadel se resista a las nuevas herramientas. La compañía ya ha introducido modelos similares a GPT en el proceso de investigación para ayudar con el resumen de documentos, información instantánea y análisis asistido por chatbot, pero las decisiones clave todavía están a cargo de inversores senior.

En el segundo trimestre, Citadel redujo sus posiciones largas en Broadcom en aproximadamente un 82% y en Palantir en aproximadamente un 48%, pero cuadruplicó sus tenencias en Nvidia a más de 8 millones de acciones. Estas operaciones reflejan que Citadel sólo apuesta fuerte cuando determina las barreras competitivas y el liderazgo en hardware, manteniendo distancia con acciones de software altamente valoradas. Citadel se centra en mantener un equilibrio entre aprovechar el impulso del mercado y el control de riesgos.

El mercado es optimista sobre la GenAI: ¿aumentarán los beneficios?

En contraste con las reservas de Griffin, algunas instituciones de investigación continúan emitiendo valoraciones positivas, con rendimientos anualizados aumentando entre un 3% y un 5% para los fondos de cobertura que son los primeros en adoptar GenAI, lo que es particularmente beneficioso para las estrategias cuantitativas y de renta variable. GenAI proporciona una extracción de señales de mercado y pruebas de estrés de cartera más rápidas mediante la integración de datos sintéticos, modelos de lenguaje a gran escala y flujos de trabajo modulares.

"Moody's CreditView Blog" señaló que Agentic AI puede monitorear transacciones las 24 horas del día, detectar anomalías y fortalecer la gestión de riesgos. La investigación de AIMA también muestra que el 95% de los administradores de fondos de cobertura han utilizado herramientas GenAI y el 90% de los inversores esperan ver contribuciones positivas dentro de tres años.

Desafíos de adopción de Wall Street

Sin embargo, todavía hay desafíos que no pueden ignorarse según los datos optimistas. El análisis del CFA Institute señaló que el modelo GenAI no responde bien a escenarios altamente complejos como los shocks geopolíticos y es propenso a ser inexacto durante grandes fluctuaciones. En términos de supervisión, el problema de la caja negra y el sesgo del modelo aún debe resolverse. Una vez que no se pueda rastrear la base del juicio, se ejercerá presión sobre el cumplimiento de las instituciones financieras.

Para que GenAI alcance plenamente su potencial en 2030, el campo de los fondos de cobertura todavía necesita 140.000 profesionales cualificados, lo que plantea problemas en términos de infraestructura y formación de talentos. La popularización también puede fortalecer la homogeneidad del mercado y aumentar las preocupaciones sobre los riesgos sistémicos y el debilitamiento de las capacidades analíticas humanas.

Colaboración híbrida hombre-máquina: un modelo más realista

Bajo la presión de la eficiencia, el riesgo y la supervisión, muchos profesionales se centran en el modelo de "colaboración hombre-máquina". Este método consiste en permitir que la IA realice una selección preliminar y una búsqueda de patrones en datos masivos, y luego los inversores agreguen experiencia y juicio situacional para finalmente confirmar la estrategia. Este modelo no sólo aprovecha las ventajas informáticas de la IA, sino que también conserva la sensibilidad humana ante eventos extremos y información no estructurada.

Para Griffin, la prudencia no significa negar la tecnología, sino garantizar que cada inversión pueda generar retornos con riesgos controlables. Una vez entendido esto, el mercado podrá evaluar con más calma la posición de GenAI: es sólo un asistente, no un salvador.

En resumen, GenAI sin duda está remodelando el procesamiento de datos y los procesos operativos. La mejora de los beneficios a corto plazo puede ser sólo una mejora de la eficiencia, pero aún quedan variables para la generación estable de Alpha a nivel de fondos de cobertura y el camino para ganarle al mercado. Mientras Wall Street y Silicon Valley debaten la próxima ola de innovación, las palabras de Griffin recuerdan a los inversores que la verdadera ventaja competitiva proviene de la aplicación precisa de herramientas, la gestión del riesgo y un juicio claro que no esté cegado por las narrativas populares.