La Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV) ha publicado el estudio de investigación “Large Language Models and Stock Investing: Is the Human Factor Required?”, elaborado por Ricardo Crisóstomo y Diana Mykhalyuk, técnicos de la dirección general de Estrategia y Asuntos Internacionales del organismo supervisor. El artículo presenta un análisis empírico comparativo de las predicciones de inversión generadas por modelos de lenguaje de última generación en el entorno financiero actual.
El riesgo de la IA sin supervisión humana
El informe subraya que el uso de la inteligencia artificial (IA) sin intervención humana conlleva riesgos operativos significativos, lo que pone de manifiesto que su uso sin control por parte de los inversores minoristas podría dar lugar a pérdidas económicas.
Tras evaluar los resultados de cuatro modelos avanzados —ChatGPT, Gemini, DeepSeek y Perplexity—, los autores concluyen que estas herramientas presentan fallos recurrentes de razonamiento, incluyendo errores computacionales, interpretaciones financieras incorrectas y uso de información desactualizada o inventada (alucinaciones).
La mayor incidencia de estos fallos se observa en las consultas simples, sin estructura ni contexto, lo que pone de manifiesto la importancia de utilizar instrucciones analíticas claras y de establecer mecanismos de supervisión.
Importancia del factor humano y el marco de gobernanza
El artículo señala que la integración de la IA en los mercados financieros no constituye solo un reto tecnológico, sino también organizativo. Para que la capacidad generativa de estos modelos se traduzca en resultados fiables, resulta necesario establecer un marco colaborativo en el que la potencia de procesamiento de la IA esté sujeta a procesos de verificación rigurosos y a una validación humana sistemática que permita mitigar los riesgos asociados cuando se detectan.
Uso de información verificada
El estudio destaca también la importancia de emplear fuentes de información contrastadas frente al contenido difuso y general de la web, que puede presentar narrativas contradictorias o sesgadas.
Además, resalta que los modelos de inversión basados en la información procedente de supervisores como la CNMV que contiene datos estandarizados e información altamente contrastada son más fiables y reportan menos errores. El anclaje (grounding) de los sistemas con información procedente de estas fuentes oficiales contribuye a reducir el ruido informativo, favorece la comparabilidad de los datos y permite obtener un razonamiento financiero más coherente, preciso y fiable, frente al uso de la información general que se encuentra en internet
Por Funds Society, Madrid
