¿Confiaría a la IA la elaboración de su cartera indexada? | Opinión

Suponga que apuesta por gestión pasiva. Actualmente existen unos 300 fondos indexados registrados en España que replican índices tanto de renta fija como de renta variable. La oferta es extraordinariamente amplia: abarca desde el índice de tipos de interés en euros a un solo día (€STR) –con una volatilidad cercana a cero– hasta índices temáticos más volátiles que el propio Nasdaq. Si, además de estos fondos traspasables, ampliamos la mirada hacia los ETF, la oferta disponible para el inversor español se multiplica casi por diez.

Los fondos indexados con mayor volumen de activos bajo gestión replican el índice de Bolsa mundial y el de bonos globales. En ambos casos, el inversor puede contratarlos con la divisa cubierta a euro o sin cubrir. Y esta ya es una decisión importante: sin cobertura, gran parte de la exposición estará en monedas distintas del euro; pero cubrir completamente la divisa también puede resultar muy costoso.

Dentro de nuestra propia región existen fondos que replican el Ibex 35, el Euro Stoxx 50 o índices europeos más amplios. En Asia y mercados globales ocurre algo parecido: además de índices donde se solapan países y compañías, también existen versiones regionales que excluyen determinados mercados, como el MSCI Europe ex UK o el MSCI World ex USA.

En renta fija, la oferta es igualmente muy amplia. El inversor puede indexarse a deuda pública o corporativa, eligiendo entre distintas regiones, países, vencimientos y niveles de calidad crediticia. Es decir, incluso cuando uno decide “no decidir” y limitarse a indexarse, termina teniendo que tomar decisiones importantes, por lo que suele resultar conveniente asesorarse o delegar en un profesional. En la práctica, eso supone sustituir la gestión activa de fondos por una gestión delegada de una cartera de fondos indexados. La gran ventaja, eso sí, es que estas decisiones pueden adaptarse a la situación particular de cada inversor.

Saber qué combinación de índices conviene replicar y, sobre todo, cuándo deben revisarse las carteras sigue siendo una decisión activa que debería tomarse teniendo en cuenta los objetivos financieros y el plazo para alcanzarlos.

Llegados a este punto, cabe preguntarse: ¿y si probamos la inteligencia artificial como si fuera un asesor profesional para ver qué cartera de indexados nos diseñaría?

Empiezo haciéndome pasar por un inversor con visión de corto plazo y le pregunto a Claude si puede construirme una cartera óptima de indexados para el próximo trimestre. Claude responde que necesita más contexto –menos mal, pienso yo– y me ofrece elegir entre cuatro perfiles de riesgo, desde conservador hasta agresivo, además de una respuesta personalizada.

Así que escribo: “Ganar lo máximo posible asumiendo una pérdida máxima trimestral del 10%”. El algoritmo responde proponiendo una asignación de entre el 65% y el 68% en renta variable.

Y yo le pregunto al lector: ¿le parece razonable una proporción cercana al 70% en renta variable si el plazo de inversión fuera de tan solo un trimestre? Aquí aflora el conocido sesgo de complacencia de la inteligencia artificial: esa tendencia algorítmica a dar la razón al usuario y validar sus expectativas de rentabilidad (en este caso lo “máximo posible” en lugar de confrontarlo con la incómoda realidad de que las caídas a corto plazo en Bolsa pueden superar ampliamente ese límite de pérdida.

Para forzar el modelo a reconocer que no puede saber cuál será la combinación óptima de índices para el futuro, le planteé la siguiente cuestión: “¿Qué me habrías recomendado en el tercer trimestre de 2007?”. Su respuesta literal resulta sumamente instructiva: “La diferencia entre lo que parecía razonable entonces y lo que habría sido óptimo ex post es una de las lecciones más valiosas de la historia financiera reciente”.

Lo que ocurrió en 2008 ya es historia. El S&P 500 y el mercado total estadounidense se desplomaron un 37%, mientras las acciones internacionales cayeron un 43%. Con el beneficio que otorga la perspectiva histórica, la cartera óptima ex post para capear el temporal de 2008 habría sido prácticamente impensable para cualquier asesor: ni un solo euro en renta variable y una enorme concentración en bonos del Tesoro, que habrían generado un retorno cercano al 25% en el año más negro de los mercados modernos.

Este ejercicio de simulación histórica desvela varias verdades incómodas sobre la gestión de carteras. La primera es la falacia de los límites de pérdida a corto plazo: un umbral del 10% no protege durante una crisis sistémica. Una cartera con dos tercios de renta variable, como la que la IA propone con bastante alegría para el escenario actual, habría perdido más de un 25% en 2008, pulverizando cualquier límite en el primer año. Los episodios de estrés reales siempre terminan desbordando las calibraciones estadísticas basadas en volatilidades normales. Pero invertir pensando en las máximas caídas de años extraordinarios no permite batir la inflación a medio y largo plazo. Y justo es en el medio y largo plazo donde la probabilidad de tener pérdidas de ese calibre se desvanece.

En conclusión, los límites de la IA no son técnicos, sino ontológicos: no es que no pueda analizar millones de datos, sino que el futuro todavía no existe como realidad observable. Los acontecimientos que más impactan en los mercados dependen de decisiones futuras de millones de personas enfrentándose a contextos que aún no se han producido. Y quizá esa sea la paradoja final: si algún día una inteligencia artificial lograra predecir perfectamente, bastaría con que los inversores conocieran esa predicción para que dejara automáticamente de cumplirse.

Marta Díaz-Bajo es directora de Estrategia de Atl Capital