La inteligencia artificial se ha convertido en la herramienta más omnipresente de las finanzas modernas. Desde algoritmos comerciales que analizan millones de puntos de datos en segundos hasta modelos de riesgo que anticipan brechas de liquidez antes de que ocurran, su alcance es innegable. Pero en medio de la velocidad y la escala de la toma de decisiones impulsada por las máquinas, hay una verdad incómoda: los mercados todavía se mueven por el comportamiento humano, la política y los shocks impredecibles. En ninguna parte esto es más claro que en los mercados emergentes, donde la volatilidad se resiste a ecuaciones claras.
Como claire ricoMacro Trader de Mercados Emergentes de Seldon Capital ha observado de primera mano cómo las mesas de operaciones globales dependen cada vez más de la precisión algorítmica. Sin embargo, sostiene que la tecnología nunca debería reemplazar los instintos construidos durante años de comercio. Su posición se basa no sólo en la práctica sino también en su papel como miembro del consejo editorial de una revista de renombre, donde contribuye a dar forma al diálogo sobre cómo las finanzas deberían integrar la innovación sin erosionar la experiencia.
“La IA es un acelerador extraordinario”, señala Claire. “Pero no puede captar los matices que sustentan el riesgo en los mercados emergentes. Eso requiere un contexto humano”.
Los algoritmos pueden ver los números, pero no los matices
Las estrategias cuantitativas han remodelado los mercados desarrollados, donde la liquidez es profunda y los datos abundan. En estos entornos, los algoritmos prosperan con señales claras: anuncios de tasas, curvas de rendimiento, diferenciales de volatilidad. Sin embargo, en los mercados emergentes las reglas de enfrentamiento difieren.
Una máquina puede valorar eficientemente la divergencia de las tasas de interés, pero no puede interpretar el subtexto político del discurso nocturno de un ministro o la presión social que se acumula antes de una elección. La liquidez en los bonos fronterizos puede desaparecer de la noche a la mañana, provocada no por hojas de cálculo sino por un enfrentamiento diplomático o un cambio fiscal repentino.
Claire explica que esta es precisamente la razón por la que el comercio en los mercados emergentes exige más que velocidad. “Un modelo puede indicar cómo se mueven las tasas, pero no puede explicar por qué. Sin el por qué, la gestión del riesgo es incompleta”.
En 2023, Claire trabajó con el BERD en un bono rescatable, el primero de su tipo, denominado en lira turca durante un período de grave volatilidad del mercado. Las restricciones regulatorias habían dificultado el acceso a la deuda en moneda local, lo que obligó a los inversores internacionales a buscar alternativas. Durante seis meses, ella y su equipo modelaron los riesgos de un producto que la empresa nunca antes había estructurado en un entorno de tasas tan altas, navegando por procesos de aprobación y pruebas de escenarios. La emisión no solo generó retornos significativos para los clientes, sino que también demostró que en los mercados fronterizos, los modelos pueden proporcionar estructura, pero el juicio humano es lo que hace posible la ejecución.
Apoyando esto, el Banco de Pagos Internacionales destaca cómo los modelos de aprendizaje automático son poderosos para la fijación de precios de activos y el monitoreo de liquidez, pero introducen nuevos riesgos en torno a la opacidad y la interpretación.
La erosión silenciosa de las habilidades humanas en el comercio
La promesa de la IA es eficiencia: ejecuciones más rápidas, cobertura más amplia y señales más limpias. Sin embargo, esta misma eficiencia puede desalentar el pensamiento original. Las tareas que comienzan como ayudas simples (como resúmenes rápidos o notas comerciales) pueden convertirse silenciosamente en sustitutos del juicio. Con el tiempo, esta dependencia puede convertir la eficiencia en dependencia, donde la herramienta da forma a las decisiones en lugar de simplemente respaldarlas.
En el comercio, esta erosión es especialmente peligrosa. Los instintos agudizados durante años de observación de los mercados (la capacidad de detectar patrones que otros pasan por alto o de sentir cuando la liquidez no es tan fuerte como parece) se desvanecen cuando los operadores subcontratan demasiado a las máquinas.
Esta perspectiva ha dado forma a la contribución de Claire como Juez de los Globee Business Awards 2025donde evalúa cómo las empresas equilibran la innovación con la sostenibilidad. Ella aplica el mismo escrutinio a los mercados financieros: distinguir entre herramientas que empoderan y aquellas que hacen que los profesionales sean reemplazables.
“El riesgo no es que la IA acabe con los empleos de la noche a la mañana”, afirma Claire. “El riesgo real es que dejemos de practicar las habilidades que nos hacen indispensables. En finanzas, esa es la capacidad de leer el contexto, no sólo los números”.
El Informe de estabilidad financiera global 2024 del FMI refuerza esta preocupación, señalando que los participantes del mercado consideran que un “humano informado” es esencial al aplicar estrategias de IA.
Redefiniendo la gestión de riesgos en la era de la IA
El desafío para las casas comerciales no es si adoptar o no la IA, sino cómo integrarla de manera responsable. En los mercados emergentes, los algoritmos pueden detectar anomalías en los diferenciales y monitorear docenas de pares de divisas simultáneamente. Sin embargo, la decisión de actuar o no en función de esas señales depende de un juicio forjado en entornos impredecibles.
La IA puede señalar que la liquidez en un bono de los mercados emergentes se está reduciendo, pero sólo un operador humano puede sopesar si esto refleja salidas temporales de capital o una crisis de confianza más profunda. Las máquinas identifican correlaciones; los humanos determinan la causalidad.
Este equilibrio ha redefinido cómo será la gestión de riesgos en 2025. Las empresas más eficaces utilizan la IA como asesor, no como ejecutor. Mantienen espacio para opiniones humanas disidentes, reconociendo que la resiliencia reside en perspectivas diversas.
Como dice Claire: “La IA es una excelente asesora, pero la decisión final debe seguir siendo humana. El riesgo no es puramente matemático: es contextual”.
Construyendo un futuro de coexistencia entre humanos y IA
El auge de la IA en el comercio macro no es un juego de suma cero. Las empresas que liderarán la próxima década son aquellas que tratan la IA como un multiplicador del conocimiento humano, no como un sustituto del mismo. Eso requiere una inversión activa para mantener las habilidades de los comerciantes, ya sea a través del análisis de escenarios, la interpretación de políticas o la narración de historias entre mercados.
Este tema se hace eco en el artículo de HackerNoon escrito recientemente por Claire titulado “El lado oscuro de la “productividad de la IA”: cómo te entrena para ser reemplazable“, donde advierte a los profesionales que no entreguen su individualidad a las máquinas. Su mensaje a los mercados financieros es coherente: la IA debe ser una herramienta que usted controle, no un proceso en el que desaparezca.
Para los mercados emergentes, este principio es especialmente urgente. La volatilidad de estas economías está determinada por la política local, los ciclos de recursos y los shocks geopolíticos que ningún algoritmo puede predecir completamente. Preservar la interpretación humana no se trata sólo de orgullo profesional: se trata de garantizar que el riesgo se gestione con profundidad, no sólo con rapidez.
“El futuro del comercio no es humano versus IA”, concluye Claire. “Son los humanos los que saben cómo mantener su juicio agudo mientras aprovechan la IA de manera responsable”.
