La inteligencia artificial es lo suficientemente inteligente (y estúpida) como para formar cárteles de fijación de precios en los mercados financieros en todas partes si se la deja a su suerte.
Un documento de trabajo publicado a principios de este año en el sitio web de la Oficina Nacional de Investigación Económica de la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong encontró que cuando agentes comerciales artificialmente inteligentes eran liberados en mercados simulados, los robots se confabulaban entre sí, participando en la fijación de precios para obtener ganancias colectivas.
En el estudio, los investigadores permitieron que los robots funcionaran libremente con modelos de mercado, esencialmente un programa informático diseñado para simular las condiciones del mercado del mundo real y entrenar a la IA para interpretar los datos de los precios del mercado, con los creadores de mercado virtuales fijando los precios en función de varias variables del modelo. Estos mercados pueden tener distintos niveles de “ruido” debido a la cantidad de información contradictoria y a las fluctuaciones de precios en diferentes contextos de mercado. Si bien algunos robots fueron entrenados para comportarse como inversores minoristas y otros como fondos de cobertura, en muchos casos las máquinas adoptaron un comportamiento “universal” de fijación de precios, negándose colectivamente a comerciar agresivamente, sin que se les dijera explícitamente que lo hicieran.
En un modelo algorítmico que analiza una estrategia de activación de precios, los agentes de IA comerciaban de forma conservadora con señales hasta que oscilaciones del mercado suficientemente grandes les hacían comerciar de forma muy agresiva. Los robots, entrenados mediante aprendizaje reforzado, eran lo suficientemente sofisticados como para comprender implícitamente que el comercio agresivo generalizado podría conducir a una mayor volatilidad en el mercado.
En otro modelo, los robots de IA estaban demasiado sesgados y entrenados para comprender que si cualquier operación arriesgada tenía un resultado negativo, no debían volver a utilizar esa estrategia. Los robots comerciaban de manera conservadora, “dogmática”, incluso cuando las operaciones más agresivas se consideraban más rentables, actuando colectivamente de una manera que el estudio llamó “estupidez artificial”.
“En ambos mecanismos, básicamente convergen a este patrón en el que no actúan agresivamente, y eso es bueno para ellos a largo plazo”, dijo a Fortune el coautor del estudio y profesor de finanzas de Wharton, Itai Goldstein.
Los reguladores financieros han trabajado durante mucho tiempo para eliminar prácticas anticompetitivas como la colusión y la fijación de precios en los mercados. Pero en el comercio minorista, la inteligencia artificial ha cobrado protagonismo, especialmente cuando las empresas que utilizan precios algorítmicos están bajo escrutinio. Este mes, Instacart, que utiliza herramientas de fijación de precios impulsadas por inteligencia artificial, anunció que pondría fin a su programa en el que algunos clientes veían precios diferentes para el mismo artículo en la plataforma de la empresa de entrega. Esto es según un análisis de Consumer Reports que encontró en un experimento que Instacart ofrecía casi el 75% de sus artículos comestibles a diferentes precios.
“Para la SEC y los reguladores del mercado financiero, su principal objetivo no es sólo mantener ese tipo de estabilidad, sino también garantizar la competitividad y eficiencia del mercado”, dijo a Fortune Winston Wei Dou, profesor de finanzas de Wharton y uno de los autores del estudio.
Con esto en mente, Dow y dos colegas decidieron determinar cómo se comportaría la IA en el mercado financiero colocando robots de agentes comerciales en varios mercados simulados en función de niveles altos o bajos de “ruido”. En última instancia, los robots obtuvieron “beneficios ultracompetitivos” al decidir colectiva y espontáneamente evitar comportamientos comerciales agresivos.
“Simplemente consideraban óptimo el comportamiento comercial subóptimo”, dijo Dow. “Pero resulta que si todas las máquinas del entorno operan de forma ‘subóptima’, todos pueden obtener beneficios porque no quieren aprovecharse unos de otros”.
En pocas palabras, los robots no cuestionaron su comportamiento comercial conservador porque todos estaban ganando dinero y, por lo tanto, dejaron de competir entre sí, formando cárteles de facto.
Preocupaciones sobre la IA en los servicios financieros
Con el potencial de aumentar la participación de los consumidores en los mercados financieros y ahorrar tiempo y dinero a los inversores en servicios de asesoramiento, las herramientas de inteligencia artificial para servicios financieros, como los robots de agentes de ventas, se están volviendo cada vez más atractivas. Casi un tercio de los inversores estadounidenses dijeron que se sentían cómodos recibiendo consejos de planificación financiera de una herramienta generativa impulsada por IA, según una encuesta de 2023 realizada por la CFP Board, una organización sin fines de lucro de planificación financiera. Un informe publicado en julio por el intercambio de criptomonedas MEXC encontró que entre 78.000 usuarios de la Generación Z, el 67% de esos comerciantes activaron al menos un robot comercial impulsado por IA en el trimestre fiscal anterior.
Pero a pesar de todos sus beneficios, el comercio de IA no está exento de riesgos, según Michael Clements, director de mercados financieros y comunidad de la Oficina de Responsabilidad Gubernamental (GAO). Dejando a un lado las preocupaciones de ciberseguridad y la toma de decisiones potencialmente sesgada, estos robots comerciales pueden tener un impacto real en los mercados.
“Muchos modelos de IA se entrenan con los mismos datos”, dijo Clements a Fortune. “Si hay una consolidación dentro de la IA y sólo hay unos pocos grandes proveedores de estas plataformas, se puede terminar con un comportamiento gregario, en el que un gran número de personas y organizaciones compran o venden al mismo tiempo, lo que puede causar algunas dislocaciones de precios”.
Jonathan Hall, funcionario externo del Comité de Política Financiera del Banco de Inglaterra, advirtió el año pasado que los robots de inteligencia artificial estaban fomentando el tipo de “comportamiento gregario” que podría debilitar la resiliencia de los mercados. Abogó por “apagar” la tecnología y aumentar el control humano.
Identificación de lagunas regulatorias en las herramientas de fijación de precios de IA
Clements explicó que muchos reguladores financieros aún pueden aplicar reglas y leyes establecidas a la IA y dijo, por ejemplo: “Ya sea que una decisión de préstamo se tome con IA o con papel y lápiz, las reglas siguen siendo las mismas”.
Algunas agencias, como la SEC, incluso prefieren combatir el fuego con fuego desarrollando herramientas de inteligencia artificial para detectar comportamientos comerciales anómalos.
“Por un lado, podría haber un entorno en el que la IA esté provocando transacciones anómalas”, dijo Clements. “Por otro lado, los reguladores estarían en una posición ligeramente mejor para poder detectar esto”.
Según Dow y Goldstein, los reguladores han expresado interés en su investigación, que según los autores ha ayudado a identificar lagunas en la regulación actual de la IA en los servicios financieros. Cuando los reguladores anteriormente buscaban casos de colusión, buscaban evidencia de comunicación entre personas, creyendo que las personas en realidad no podían apoyar el comportamiento de fijación de precios a menos que se enviaran mensajes de texto entre sí. Pero en el estudio de Dow y Goldstein, los robots no tenían ninguna forma abierta de comunicación.
“En el caso de las máquinas, cuando tienes algoritmos de aprendizaje por refuerzo, esto realmente no se aplica porque obviamente no se comunican ni coordinan”, dijo Goldstein. “Los hemos codificado y programado, y sabemos exactamente lo que está sucediendo en el código, y no hay nada allí que diga directamente que hay colusión. Sin embargo, con el tiempo, aprenderán que esta es la manera de avanzar”.
Las diferencias en cómo los comerciantes humanos y los robots se comunican entre bastidores son uno de los “desafíos más fundamentales” que los reguladores pueden aprender a adaptar a las tecnologías de inteligencia artificial en rápida evolución, dijo Goldstein.
“Si se usa para pensar en la colusión como resultado de la comunicación y la coordinación”, dijo, “claramente esa no es la forma de pensar en ello cuando se trata de algoritmos”.
Una versión de esta historia se publicó en Fortune.com el 1 de agosto de 2025.
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