Enrique Dans

La noticia de que los agentes de inteligencia artificial pronto podrán igualar a los traders humanos no debería sorprender a nadie. Vlad Tenev, consejero delegado de Robinhood, lo ha dicho con claridad: la idea del trading agéntico es que cualquier capacidad disponible para un humano termine estando disponible para un agente de inteligencia artificial, y buena parte de la operativa institucional ya estaba automatizada mucho antes de que llamásemos a todo esto inteligencia artificial. La novedad no es que las máquinas entren en los mercados. La novedad es que el pequeño inversor pueda acceder a una versión empaquetada de herramientas que durante décadas estuvieron reservadas a quienes podían pagar ordenadores, modelos, datos y latencias imposibles.

Pero conviene desmontar antes el mito. La actividad del trader ha vivido rodeada de una épica completamente desproporcionada. Pantallas, adrenalina, llamadas, jerga y una cierta teatralidad de casino sofisticado. En realidad, su promesa era muy simple: “yo veo algo que los demás no ven”. El problema es que, cuando esa promesa se somete a verificación empírica, se deshace con una facilidad totalmente obscena.

La vieja historia del mono con los ojos vendados lanzando dardos a una pared para escoger acciones, popularizada a principios de siglo por The Wall Street Journal, sigue siendo una de las mejores metáforas sobre Wall Street. No porque los monos sepan invertir, sino porque muchos profesionales tampoco parecen saber hacerlo mejor de manera consistente. En aquel experimento, el simio volvía a dejar en evidencia a competidores humanos, profesionales y aficionados. La gracia no estaba en el mono, sino en la industria que necesitaba explicar por qué cobraba tanto por producir tan poco valor diferencial.

Eugene Fama, Nobel de Economía en 2013 junto con Lars Peter Hansen y Robert Shiller por su análisis empírico de los precios de los activos, lo formuló desde la hipótesis de los mercados eficientes: si los precios reflejan la información disponible, nadie puede batir de forma consistente a un índice sencillo. Naturalmente, los mercados no son perfectos. Tienen burbujas, pánicos, narrativas absurdas, información asimétrica, sesgos, manipulación, modas y errores colectivos. Precisamente por eso son fascinantes. Pero de ahí no se deduce que exista una casta de traders “buenos” capaz de explotarlos siempre. Se deduce que el mercado es un sistema complejo en el que distinguir talento de suerte resulta extraordinariamente difícil.

La evidencia acumulada es demoledora. El scorecard SPIVA de S&P Dow Jones Indices muestra una y otra vez que la mayoría de los gestores activos queda por debajo de sus índices de referencia, incluso antes de hablar del problema de identificar por adelantado a los pocos que sí lo harán bien. En 2025, el 79% de los fondos activos estadounidenses de gran capitalización no superó al S&P 500. Si una industria entera, con miles de analistas, terminales, modelos y comités de inversión, falla así de manera recurrente, quizá el problema no sea la falta de talento individual, sino la premisa misma. Cuando tu banco te llama para ofrecerte unas acciones o unos fondos, lo que en realidad te está diciendo es «déjame sacarte unas cuantas comisiones para poder mantener este chiringuito abierto y seguir pagando las nóminas de mis empleados a fin de mes».

La inteligencia artificial, por tanto, no va a matar al trader porque sea una profesión inútil, sino porque gran parte de lo que hacía era automatizable, repetitivo, emocionalmente contaminado y estadísticamente poco defendible. La inteligencia artificial leerá más documentos, reaccionará antes, detectará correlaciones más rápido y no se enamorará de una tesis porque la haya defendido en una reunión. Pero eso no significa que vaya a hacer los mercados perfectos. Al contrario: como advertía el FMI en su Global Financial Stability Report, la inteligencia artificial puede aumentar la opacidad, la concentración, la velocidad de las reacciones y el riesgo de comportamientos de rebaño algorítmico. Sustituir humanos impredecibles por máquinas entrenadas con datos parecidos no elimina el riesgo sistémico: puede hacerlo menos visible y más rápido.

Por eso mi conclusión como inversor es profundamente aburrida, y precisamente por eso funciona. Hace ya muchos años decidí poner mi dinero en Indexa Capital, una compañía española que invierte en carteras diversificadas de fondos indexados y que ha construido su propuesta sobre algo tan aparentemente poco glamouroso como reducir comisiones al mínimo imprescindible. No intenta venderme clarividencia, ni llamadas privilegiadas, ni la fantasía de que alguien sabe qué acción subirá mañana. Me ofrece exposición diversificada, disciplina, costes bajos y una idea fundamental: en inversión, muchas veces, ganar consiste simplemente en no pagar a alguien para que pierda por ti.

La sustitución del trader por la inteligencia artificial será presentada como una revolución. En realidad, será una ceremonia de sinceridad. Durante décadas llamamos talento a lo que muchas veces era azar, confundimos movimiento con valor, y aceptamos que unos intermediarios se apropiaran de una parte sustancial de la rentabilidad a cambio de una promesa estadísticamente endeble. El algoritmo no hará magia. Simplemente dejará al descubierto que, en los mercados, la inteligencia más rentable casi nunca fue operar más veces, sino asumir humildemente que uno no sabe más que el mercado, diversificar, reducir costes y esperar.

This article is also available in English on my Medium page (no paywall), «If 79% of experts can’t beat index-based trading, why would AI be any different?»