La revolución de la IA: Del transformer a los agentes financieros (7)

Hoy me puse a revisar sobre prompt engineering, en específico como podría elaborar instruccciones efectivas a un modelo LLM y me topé con varios recursos interesantes que a continuación comparto.

A continuación un resumen de mi primera sesión de clase:

 El Prompt en Finanzas y Equity Research

Un prompt es una instrucción o pregunta diseñada para guiar a una inteligencia artificial en la generación de una respuesta específica. En el contexto de finanzas y equity research, los prompts son fundamentales para obtener análisis precisos y útiles.

¿Qué es un prompt efectivo?

Un prompt efectivo en finanzas y equity research tiene características clave:

• Claro: Proporciona el contexto relevante sobre el instrumento financiero o empresa
• Específico: Se enfoca en la información necesaria sin detalles irrelevantes
• Abierto pero dirigido: Permite descubrir perspectivas no obvias pero mantiene el enfoque

Ejemplos de prompts efectivos en finanzas/equity research

Ejemplo 1: Análisis de empresa

"Analiza la posición competitiva de Tesla en el mercado de vehículos eléctricos. Incluye: 
1) Ventajas competitivas actuales 
2) Principales amenazas de competidores como BYD y Volkswagen 
3) Proyección de cuota de mercado para los próximos 3 años basada en tendencias recientes"

Este prompt es efectivo porque:

• Define claramente la empresa y el enfoque (posición competitiva)
• Solicita aspectos específicos para analizar
• Establece un marco temporal concreto

Ejemplo 2: Evaluación de ratios financieros

"Evalúa los siguientes ratios financieros de JPMorgan Chase en comparación con Bank of America y Citigroup durante los últimos 2 años: ROE, eficiencia operativa y ratio de capital. ¿Qué tendencias significativas destacan y qué implican para la valoración relativa?"

Este prompt funciona bien porque:

• Especifica las empresas a comparar
• Identifica ratios específicos de interés
• Solicita interpretación de los datos y su impacto en la valoración

Ejemplos de prompts inefectivos

Ejemplo 1: Demasiado general

"Dime sobre acciones bancarias"

Este prompt es inefectivo porque:

• No especifica qué bancos o qué aspectos analizar
• No proporciona un marco temporal
• No indica el propósito del análisis

Ejemplo 2: Expectativas irreales

"Predice con exactitud el precio de las acciones de Amazon para el próximo trimestre"

Este prompt es problemático porque:

• Solicita predicciones precisas que ningún sistema puede garantizar
• No especifica qué factores considerar
• No reconoce la incertidumbre inherente a los mercados

Consejos para crear prompts efectivos en finanzas

1. Especifica el horizonte temporal: "Analiza el rendimiento del último trimestre" vs. "Analiza el rendimiento"
2. Define métricas concretas: "Evalúa el crecimiento de ingresos, márgenes y ROIC" vs. "Evalúa el desempeño"
3. Contextualiza la solicitud: "Considerando el actual entorno de tipos de interés elevados, analiza cómo afecta a los márgenes de interés neto del sector bancario europeo"
4. Solicita comparativas: "Compara la valoración de Alphabet con otras empresas tecnológicas de gran capitalización utilizando múltiplos P/E, EV/EBITDA y PEG"
5. Incluye fuentes de datos relevantes: "Basándote en los últimos informes trimestrales y la guidance proporcionada en la call de resultados..."

Los prompts efectivos en finanzas y equity research permiten obtener análisis profundos y útiles para la toma de decisiones de inversión, mientras que los prompts vagos o irrealistas generan información poco útil o potencialmente engañosa.

Referencias:

- Promp for investment research 

- 5-Day Gen AI Intensive Course with Google Learn Guide

La revolución de la IA: Del transformer a los agentes financieros (6)

Continuamos con la serie de posts. 

Diferencias entre LLMs Multimodales y No Multimodales

Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) se dividen en dos categorías principales con capacidades muy diferentes:

1. LLMs Multimodales

Son modelos capaces de procesar y comprender múltiples tipos de datos (modalidades), incluyendo texto, imágenes, audio y video.

Capacidades clave:

• Pueden analizar simultáneamente imágenes, videos y texto
• Establecen conexiones entre diferentes tipos de datos
• Comprenden contextos complejos que involucran múltiples sentidos
• Generan respuestas basadas en información visual y textual

Aplicaciones:

• Conservación de vida silvestre: Analizan imágenes, videos y datos textuales para detectar amenazas potenciales a la fauna
• Ciberseguridad: Monitorizan feeds de video y datos textuales de redes sociales para identificar amenazas
• Contratación y RR.HH.: Evalúan perfiles de candidatos y entrevistas en video para encontrar a los mejores talentos
• Asistencia médica diagnóstica (análisis de imágenes + historial clínico)
• Sistemas de vigilancia inteligente
• Experiencias de compra mejoradas (búsqueda visual + preferencias)

Ventajas:

• Mayor versatilidad en tipos de datos
• Capacidad para tareas que requieren integración sensorial
• Mejores para simulación de inteligencia humana holística

Desventajas:

• Mayor complejidad técnica y computacional
• Requieren más recursos de procesamiento
• Entrenamiento más complejo y costoso

2. LLMs No Multimodales

Están limitados al procesamiento de un solo tipo de datos, típicamente texto, sin capacidad nativa para entender otros formatos.

Capacidades clave:

• Excelentes en el procesamiento profundo de texto
• Optimizados para una sola modalidad
• Requieren conversión previa de otros formatos a texto
• Generalmente más eficientes en tareas puramente textuales

Aplicaciones:

• Análisis de sentimiento: Analizan feedback textual de clientes para determinar sentimientos y opiniones
• Detección de movimiento: Identifican patrones de movimiento mediante procesamiento de datos numéricos/textuales
• OCR avanzado: Convierten imágenes de documentos impresos o manuscritos a formato digital
• Generación y análisis de contenido puramente textual
• Análisis de datos estructurados
• Traducción de idiomas
• Resumen de documentos extensos

Ventajas:

• Más eficientes en tareas específicas de texto
• Generalmente requieren menos recursos
• Mayor madurez tecnológica

Desventajas:

• Limitados a un solo tipo de entrada de datos
• Incapaces de procesar directamente contenido visual o auditivo
• Menos versátiles para aplicaciones del mundo real

El futuro de los LLMs

La tendencia actual apunta hacia una mayor integración de capacidades multimodales en los LLMs. Mientras que los modelos no multimodales seguirán siendo relevantes para tareas específicas de texto, los avances en procesamiento multimodal están abriendo nuevas posibilidades para aplicaciones más sofisticadas.

La elección entre modelos multimodales y no multimodales dependerá de factores como:

• Los tipos de datos disponibles para análisis
• La complejidad de la tarea a realizar
• Los recursos computacionales disponibles
• El nivel de precisión y comprensión contextual requerido

La revolución de la IA: Del transformer a los agentes financieros (5)

Cómo los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) están Transformando la Industria Financiera

Años atrás se hablaba del proceso de transformación digital, los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) es el siguiente paso en este camino, para estar en la vanguardia de esta transformación. Estas herramientas de IA están dando mayor autonomía a los algoritmos, por ello seguiremos escribiendo de estos temas de manera secuencial, pues el objetivo es desarrollar de modo práctico el uso de agentes financieros en una entrada de post futura.

¿Qué impacto tienen los LLMs en el sector financiero?

Los LLMs están revolucionando cada aspecto de la industria financiera, mediante la eficiencia de los procesos en general, desde el análisis de datos hasta la atención al cliente. Veamos cómo estas tecnologías están transformando áreas clave:

Procesamiento y análisis de documentos financieros

Los LLMs tienen la capacidad de procesar y analizar enormes volúmenes de información financiera de diversas fuentes:

1. Reportes de inversión: Pueden analizar perspectivas de inversión, identificar tendencias y extraer conclusiones clave, ahorrando horas de trabajo manual.
2. Informes anuales: Procesan rápidamente informes financieros extensos, identificando datos relevantes, tendencias financieras y riesgos potenciales.
3. Artículos de noticias: Monitorean y analizan noticias financieras en tiempo real para identificar eventos que puedan impactar los mercados.
4. Publicaciones en redes sociales: Analizan el sentimiento del mercado a través de las conversaciones en redes sociales, proporcionando información valiosa sobre la percepción pública.

Transformación de datos en inteligencia financiera

El verdadero poder de los LLMs reside en su capacidad para transformar datos sin procesar en información accionable:

1. Análisis de mercado avanzado: Los LLMs pueden identificar patrones ocultos en los datos del mercado, predecir tendencias y proporcionar análisis profundos que van más allá de las capacidades humanas.
2. Gestión de carteras personalizada: Pueden generar recomendaciones de inversión personalizadas basadas en perfiles de riesgo, objetivos financieros y condiciones del mercado.
3. Identificación de oportunidades de inversión: Descubren oportunidades de inversión emergentes mediante el análisis de datos del mercado, noticias y tendencias globales.

Aplicaciones prácticas de los LLMs en finanzas

Los LLMs están siendo implementados en diversos aspectos del sector financiero:

1. Servicios de asesoramiento financiero

Los asesores financieros virtuales impulsados por LLMs pueden proporcionar recomendaciones personalizadas, responder preguntas complejas y educar a los clientes sobre productos financieros, todo en un lenguaje natural y accesible.

2. Análisis predictivo

Al combinar datos históricos con información en tiempo real, los LLMs pueden generar predicciones más precisas sobre el comportamiento del mercado, ayudando a los inversores a tomar decisiones más informadas.

3. Automatización de procesos

Tareas como la preparación de informes financieros, el análisis de estados financieros y la generación de resúmenes ejecutivos pueden ser automatizadas, liberando tiempo para actividades de mayor valor.

4. Detección de fraudes

Los LLMs pueden identificar patrones anómalos en transacciones y comportamientos que podrían indicar actividades fraudulentas, aumentando la seguridad del sistema financiero.

El futuro de las finanzas con LLMs

A medida que los LLMs continúan evolucionando, podemos esperar:

1. Mayor democratización del acceso a asesoramiento financiero de calidad
2. Análisis más profundos y precisos para toma de decisiones
3. Experiencias de cliente altamente personalizadas
4. Colaboración más eficiente entre humanos y IA en roles financieros

La revolución de los LLMs en el sector financiero apenas está comenzando, pero su impacto ya es innegable. Las instituciones financieras que adopten estas tecnologías estarán mejor posicionadas para prosperar en un mercado cada vez más competitivo y orientado a los datos.

¿Cómo se está preparando tu organización para la era de los LLMs?