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Invertir en inteligencia artificial

julio 24, 2022

Cómo invertir en ai

Después de todo, si la IA puede resolver la conversión de texto a voz o los coches autodirigidos o el aterrizaje de cohetes en vertical, ¿no podría un motor de inversión artificialmente inteligente con acceso a todos los datos del mercado de valores, la economía, el clima y las tendencias superar ampliamente a los inversores humanos y garantizar rendimientos masivos? ¿Y no podremos simplemente pedirle a Alexa que compre una acción que va a triplicar su valor en seis meses?

“Un logro realmente bueno sería 100 puntos básicos después del coste, por encima del gestor activo equivalente en este espacio”, me dijo recientemente el director general de Qraft, Robert Nestor, en el podcast de TechFirst. “Y ese es nuestro próximo objetivo en este ámbito”.

NUEVA YORK – 19 DE JUNIO: Una vista de la estatua del toro de bronce de Wall Street se encuentra en un parque de la parte baja de Broadway en … [+] Bowling Green el 19 de junio de 2012 en el distrito financiero de Nueva York. (Foto de Robert Nickelsberg/Getty Images)

Qraft es una empresa fintech coreana que está trayendo su IA de inversión a los EE.UU. Fundada en 2016, la compañía ofrece una cartera de modelos de IA que tiene más de mil millones de dólares invertidos por robo-advisor, y planea lanzar una “plataforma totalmente integrada impulsada por la IA” a finales de 2022 que incorporará el descubrimiento de estrategias, análisis, informes automatizados y comercio automatizado.

Acciones de las IAA en las que invertir

El rápido ritmo de innovación de la inteligencia artificial (IA) ha hecho realidad muchas experiencias que antes sólo se consideraban ficción. A medida que la IA sigue alterando nuestra forma de vivir y trabajar, ¿cuáles son algunas de las formas en que un inversor puede poner su dinero a trabajar en este tipo de tecnología avanzada que está remodelando rápidamente la sociedad?

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A medida que los sistemas se vuelven más inteligentes, la IA se vuelve más poderosa, y sus usos y aplicaciones llegan a todos los sectores bursátiles e industriales. Por ejemplo, la industria del transporte está experimentando una transformación masiva en torno a los vehículos eléctricos y autónomos, que podría aportar billones de dólares a la economía mundial. Del mismo modo, el sector bancario aprovecha la IA para mejorar la toma de decisiones en tareas como el comercio, automatizar procesos administrativos como la gestión de riesgos y reducir costes mediante el uso de robots humanoides en las sucursales. Y eso es sólo el principio.

Los analistas de International Data Corp. (IDC), un proveedor de inteligencia de mercado, predicen que los ingresos mundiales del mercado de la IA podrían superar los 500.000 millones de dólares en 2024, registrando una tasa de crecimiento compuesto anual de cinco años del 17,5%.

Empresas públicas de inteligencia artificial

A menudo se mencionan los costes y los recursos cuando se sugiere la inteligencia artificial para los flujos de trabajo de la estrategia de inversión. Ya no es así. A medida que los proveedores de tecnología de terceros se hacen más omnipresentes en la gestión de activos, la necesidad de la IA se ha hecho más evidente y tiene sentido aprender de los demás y repensar los procesos de flujo de trabajo actuales.El nivel de implementación de la IA siempre ha dependido de la posición de la empresa, el equipo o el gestor en la curva de adopción de la tecnología. Mientras que las empresas con fondos sistemáticos y analistas cuantitativos son más propensas a dedicar los recursos tecnológicos necesarios para descubrir señales, muchos gestores de fondos discrecionales aún no han adoptado ninguna forma de tecnología de IA.

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Los gestores de activos y patrimonios se enfrentan a retos como el aumento de las inversiones pasivas, la reducción de las comisiones de inversión y la incertidumbre sobre el futuro.En la última década, los gestores de activos y patrimonios han visto cómo un enorme cambio afectaba a sus modelos de negocio. La presión de las comisiones, por ejemplo, ha dado lugar a una guerra de precios sin cuartel y el paso a la inversión pasiva ha puesto a los gestores activos a la defensiva. En estas situaciones, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático (ML) y las tecnologías de análisis de datos han contribuido a introducir un cambio positivo.

Las mejores empresas de Inteligencia Artificial

Los ordenadores destacan en el cálculo de números, pero no en el tipo de cosas que muchas personas hacen con facilidad: procesamiento del lenguaje, percepción visual, manipulación de objetos, razonamiento, planificación y aprendizaje. La inteligencia artificial (IA), incluidas sus ramificaciones de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, utiliza los ordenadores para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.

Valores de aprendizaje automáticoTodos los valores mencionados anteriormente utilizan tecnologías de aprendizaje automático, pero si busca más opciones, aquí hay otras dos que vale la pena considerar:Valores de aprendizaje profundoEl aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano. Es el tipo más avanzado de inteligencia artificial y es crucial en tecnologías como los coches autoconducidos. El aprendizaje profundo está avanzando en áreas como la atención sanitaria preventiva, donde se necesitan algoritmos predictivos, y se diferencia del aprendizaje automático en que no requiere la intervención de seres humanos.Entre las empresas estrechamente relacionadas con el aprendizaje profundo se encuentra Nvidia, cuyos chips de GPU utilizan el aprendizaje profundo para alimentar los centros de datos y permitir la conducción autónoma y la computación en la nube, entre otras funciones.Alphabet está expuesta al aprendizaje profundo a través de varias de sus empresas, incluida su start-up de vehículos autónomos Waymo. También posee DeepMind, una plataforma de aprendizaje profundo que puede diagnosticar enfermedades oculares, predecir las formas de las proteínas y acelerar el proceso de descubrimiento científico.

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