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Muchos estadounidenses son recurriendo a la inteligencia artificial para asesoramiento financiero.
Pero recibir buenos o malos consejos depende en gran medida de qué tan bien los usuarios escriban sus instrucciones o indicaciones – a las plataformas de IA.
“Creo que existe un verdadero arte y una ciencia para impulsar la ingeniería”, dijo en un reciente artículo Andrew Lo, director del Laboratorio de Ingeniería Financiera del MIT e investigador principal de su Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial. presentación web para la Escuela de Graduados en Artes y Ciencias Griffin de la Universidad de Harvard.
Las limitaciones de la IA para las finanzas personales
En primer lugar, es importante señalar que la IA tiene limitaciones cuando se trata de planificación financiera, dijeron los expertos.
La IA generalmente es buena para proporcionar descripciones generales de alto nivel de temas financieros: por ejemplo, por qué es importante diversificar las inversiones o por qué los fondos negociados en bolsa pueden ser mejores que los fondos mutuos en algunos casos pero no en otros, dijo Lo a CNBC en una entrevista.
Sin embargo, tiene dificultades en otras áreas. La planificación fiscal es un buen ejemplo, afirmó Lo.
Tal vez contraintuitivamente, la IA no es buena para hacer números y cálculos financieros precisos, dijo. Si bien la IA puede proporcionar orientación general sobre los tipos de deducciones fiscales o reglas fiscales que las personas podrían considerar, pedirle a la IA que haga un análisis numérico de sus propios impuestos es arriesgado, dijo.
“Cuando se trata de cálculos muy, muy específicos de tu situación personal, ahí es donde hay que tener mucho, mucho cuidado”, dijo Lo.
La IA a veces también puede proporcionar respuestas incorrectas debido a la llamada “alucinación” del algoritmo, dijo Lo.
“Una de las cosas (de los grandes modelos de lenguaje) que encuentro particularmente preocupante es que no importa lo que preguntes, siempre obtendrás una respuesta que suena autoritaria, incluso si no lo es”, dijo Lo.
Eso no quiere decir que la gente deba evitarlo por completo.
Y, de hecho, muchos parecen estar aprovechando la tecnología: el 66% de los estadounidenses que han utilizado la IA generativa dicen que la han utilizado para asesoramiento financiero, y la proporción supera el 80% para los millennials y la Generación Z, según un estudio de Intuit Credit Karma. encuesta de 1.019 adultos publicado en septiembre.
Según la encuesta, alrededor del 85% de los encuestados que han utilizado GenAI de esta manera actuaron según las recomendaciones proporcionadas.
“(La gente) debería utilizar la IA para la planificación financiera, pero lo importante es cómo la utilizan”, dijo Lo.
Cómo escribir un buen mensaje de IA para finanzas personales
Aquí es donde puede resultar útil escribir indicaciones sólidas.
“Incluso si es el mejor modelo del mundo, si recibe un mal aviso” sólo podrá hacer mucho hasta cierto punto, dijo Brenton Harrison, planificador financiero certificado y fundador de New Money New Problems, una firma de asesoría financiera virtual.
Un mensaje fuerte no es demasiado amplio: contiene suficientes detalles para que la IA pueda proporcionar información relevante al usuario, dijo Lo.
Tomemos este ejemplo que proporcionó en relación con la planificación de la jubilación.
Un mal mensaje en este contexto podría ser: “¿Cómo debería jubilarme?” Lo dijo durante el seminario web de Harvard.
“Es demasiado genérico”, dijo. “Basura entra, basura sale”.
Lo dijo que una mejor sugerencia sería: “Suponga que es un asesor fiduciario (financiero) que paga solo honorarios. Aquí están mis objetivos, limitaciones, categoría impositiva, estado, activos, tolerancia al riesgo y cronograma. Bríndeme, número uno: estrategia de caso base. Número dos: suposiciones clave. Tres: riesgos. Cuatro: qué podría invalidar este plan. Cinco: qué información le falta y, en particular, sobre qué no está seguro”.
En este caso, el usuario le está diciendo al programa de IA generativa (ejemplos del cual se incluyen ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Gemini de Google) que enmarque su consejo como un fiduciario. Este es un marco legal que requiere que el asesor financiero hacer recomendaciones que sean en el mejor interés del cliente.
En última instancia, es un proceso de prueba y error, casi como una conversación que involucra múltiples indicaciones, quizás más de 20, hasta que el usuario obtiene una respuesta satisfactoria, dijo Lo a CNBC.
Es importante verificar dos y tres veces la producción, especialmente cuando se trata de cuestiones financieras, dijo.
Cómo realizar ingeniería inversa en un mensaje
Después de seguir esta secuencia de mensajes, los usuarios pueden “acortar” el proceso para consultas futuras haciendo una pregunta adicional: “¿Qué mensaje debería haberle preguntado para generar la respuesta que estaba buscando?” Lo dijo a CNBC.
Básicamente, el usuario le pregunta a la IA cómo generar el mensaje “correcto” más rápidamente, dijo Lo.
“Una vez que obtenga esa respuesta, puede guardarla y usarla en el futuro para preguntas similares a la que acaba de hacer”, dijo Lo. “Esa es una forma de hacer que la ingeniería de avisos sea más eficiente: es aplicar ingeniería inversa al aviso pidiéndole a la IA que le diga qué debería haber hecho de manera diferente”.
Da un paso adicional
Lo le dijo a CNBC que recomienda tomar algunas medidas adicionales en caso de cuestiones financieras.
Cuando un usuario recibe lo que parece ser una buena respuesta a su pregunta, siempre debe hacerle preguntas adicionales a la IA para determinar sus limitaciones. Por ejemplo, preguntar sobre qué no está seguro y qué información falta, dijo Lo.
Por ejemplo: “¿Qué tipo de información no tenía para poder hacer esa recomendación y eso podría conducir a resultados poco confiables?”
O, en la misma línea: “¿Qué tan convencido está de que esta es la respuesta correcta? ¿Qué tipo de incertidumbres tiene acerca de la respuesta y qué tipo de cosas no sabe que necesita para llegar a una respuesta concluyente a la pregunta?”
De esta manera, el usuario puede descubrir el rango de incertidumbre detrás de la respuesta de una IA, dijo Lo.
Una de las cosas acerca de (los modelos de lenguaje grandes) que encuentro particularmente preocupante es que no importa lo que preguntes, siempre obtendrás una respuesta que suena autorizada, incluso si no lo es.
andres lo
director del Laboratorio de Ingeniería Financiera del MIT e investigador principal de su Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial
En la misma línea, Harrison, el planificador financiero, dijo que recomienda exigir que el programa de IA enumere sus fuentes. Los usuarios también pueden indicarle a la IA que limite sus fuentes a aquellas que cumplan ciertos criterios.
“Si no se le exige que verifique las fuentes, dará una opinión, que no es lo que estoy buscando”, dijo Harrison.
En última instancia, hay tanto “contexto” y complejidad en relación con la situación financiera de cada individuo que un planificador financiero humano puede extraer de su cliente, dijo Harrison. Alguien que use IA no necesariamente sabrá que está descubriendo todas esas sutilezas en sus indicaciones, dijo.
“Buscar consejo (en la IA) implica que le estás dando suficiente información para formar una opinión y hacer una recomendación, y eso es un paso más de lo que yo iría con la IA”, dijo.
