Para comprender por qué Standard Life acordó comprar la firma Aberdeen Asset Management por 3.8 mil millones de libras esta semana (4.6 mil millones de dólares), es útil recordar un experimento en el Instituto de Investigación de Oregón en la década de 1960, el cual evaluó cuán efectivos eran los médicos en formular juicios en comparación con las fórmulas que ellos mismos habían ayudado a diseñar.
Los modelos ganaron, tal y como lo registra Michael Lewis en "Deshaciendo errores", su libro sobre el psicólogo ganador del premio Nobel Daniel Kahneman y su colaborador Amos Tversky. No sólo costaba menos que los médicos los utilizaran para identificar cánceres y trastornos psicológicos en los pacientes, sino que también eran más precisos.
El estudio de Oregón descubrió que era mejor comprobar los resultados de las pruebas clínicas con un algoritmo una vez que los profesionales habían determinado las reglas para el diagnóstico. En contraste con la tecnología, los humanos se cansaban y se distraían, y eran susceptibles a tener un 'mal día'. "Solamente en raras ocasiones — si acaso — los resultados favorecerán el empleo continuo de un hombre en vez de un modelo de hombre", concluyó un crucial documento de investigación en 1970.
Esa evaluación se cierne sobre los hombres y las mujeres de la industria de gestión de inversiones, así como sobre la profesión médica. Vale la pena pagar por el llamado "alfa" —el talento inimitable de los inversionistas humanos calificados— al igual que por el tratamiento de médicos expertos. Pero las fórmulas son perfectamente adecuadas para realizar las cosas predecibles y, a menudo, mejores.
Tomó tiempo para que la tecnología pudiera igualar lo que las personas hacen en la gestión de activos, pero la era ha llegado. Es evidente en Aberdeen, la cual ha sufrido una salida neta de 105 mil millones de fondos en libras (127 mil millones de dólares) desde 2013 conforme los inversores se han alejado de la experiencia de los humanos, así como de su especialidad en mercados emergentes.
El problema de Aberdeen es común a muchos gestores de activos tradicionales y fondos de cobertura desde la crisis de 2008, y está provocando fusiones para ahorrar en costos como el acuerdo de Standard Life. Debido a que las tasas de interés y los rendimientos de las inversiones han disminuido, los inversionistas están menos dispuestos a pagar por la interferencia humana.
Demasiados gestores activos han cobrado mucho por poco más que igualar los beneficios que los inversionistas reciben de los fondos pasivos automatizados; en promedio, los gestores activos se encuentran rezagados en índices como el S&P 500 cuando se contabilizan los honorarios y los costos. El dinero fluye constantemente hacia los fondos de índice y los fondos negociados en bolsa, los cuales Moody's estima que probablemente sobrepasarán los fondos activos en EU para 2024.
Gran parte de esto ya estaba previsto. En 1961, cuando las profesiones, incluyendo las científicas, estaban más dominadas por los hombres que hoy en día, dos investigadores concluyeron lo siguiente: "Los hombres y las computadoras pudieran cooperar más eficientemente. . . si un hombre pudiera decirles a las computadoras cómo quisiera que se tomaran las decisiones, y luego dejara que las computadoras tomaran las decisiones por él".
Es una descripción asombrosamente acertada de lo que se conoce como "beta inteligente": la libertad de elegir aspectos del rendimiento de la inversión —como el riesgo, el crecimiento y la volatilidad— y replicarlos de forma automatizada a través de un fondo negociado en bolsa. Una vez que se le indique cómo seleccionar de entre miles de acciones o de bonos, los algoritmos pueden asegurar que cualquier fondo tenga la combinación correcta de atributos.
"Se pone cada vez más y más difícil", reflexionó un gestor de dinero esta semana. Su dilema es el mismo que el de otros profesionales; cualquier cosa que haga una persona que siga un patrón, y que se pueda codificar de una forma que una computadora comprenda, pronto será relegada. La tecnología también tiene una ventaja identificada en 1970: los algoritmos permanecen constantemente alertas.
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