Las innovaciones en el campo de la tecnología financiera y otros avances como la inteligencia artificial están creando una competencia más fuerte entre máquinas y humanos, al menos en tareas de naturaleza repetitiva.

La revolución robótica de Wall Street ha comenzado. JPMorgan está implementando un programa llamado LOXM que ejecuta operaciones bursátiles tan bien que está reemplazando a los humanos que solían hacerlas.

Goldman Sachs está por automatizar el proceso de las ofertas públicas iniciales. Las innovaciones en la tecnología financiera, la llamada fintech, están creando competencia en campos dominados durante mucho tiempo por las instituciones.

Vikram Pandit, al frente de Citigroup durante la crisis financiera, dice que los avances tecnológicos podrían hacer que el 30 por ciento de los empleos bancarios desaparezcan en cinco años. A David Siegel, cofundador del fondo hedge Two Sigma, le preocupa que las máquinas pronto tornen obsoletas grandes porciones de la fuerza laboral. Pero no todo está perdido.

¿POR QUÉ LOS ROBOTS ESTÁN CALIFICADOS PARA TRABAJAR EN WALL STREET?

Por la inteligencia artificial (IA), una rama de la informática que pretende dotar a las máquinas con aspectos del razonamiento. Hoy, el término incluye el aprendizaje automático, que es la capacidad de las computadoras para aprender mediante la asimilación de datos, y el procesamiento del lenguaje natural, esto es, la capacidad de leer o producir texto. La automatización de procesos es una forma más simple de IA que realiza tareas rutinarias como responder consultas administrativas.

¿QUIÉN CORRE EL MAYOR RIESGO DE PERDER SU TRABAJO ANTE UN ROBOT?

Los primeros en irse serán aquellos que desempeñan tareas de naturaleza repetitiva: funciones de soporte, procesos administrativos o de back-office, producción de informes que se basan en datos estructurados. (En JPMorgan, los robots manejarán un millón 700 mil solicitudes este año, haciendo el trabajo de 140 personas, para tareas tales como restablecer las contraseñas de los empleados). John Cryan, CEO de Deutsche Bank AG, nombró a los contadores que “pasan mucho tiempo siendo básicamente un ábaco” como aquellos en riesgo de perder su trabajo. Jared Moon, socio de McKinsey & Co., pronostica que la propagación de las tecnologías en los bancos de inversión reducirá un tercio la carga laboral actual de los empleados de a pie.

¿CUÁNTOS TRABAJOS PODRÍAN VERSE AFECTADOS?

La consultora administrativa Opimas LLC predice que 90 mil personas en la gestión de activos (o el 30 por ciento de esos trabajadores) serán reemplazadas por máquinas para 2025, junto con 45 mil empleos en ventas y trading, lo que equivale a una reducción del 15 por ciento. La reducción general en el personal será de unas 230 mil personas, o el 18 por ciento, estima Opimas. Alrededor de cuatro de cada cinco firmas de Wall Street ya han implementado o planean usar alguna forma de IA, según Greenwich Associates.

¿QUIÉN MÁS DEBERÍA ESTAR PREOCUPADO?

Quizás el banquero de inversión junior, que pasa gran parte de su tiempo recopilando y analizando datos y luego creando informes. La consultora Kognetics calculó que los analistas de la banca de inversión pasan más de 16 horas en la oficina al día, y casi la mitad de ese tiempo se dedican a tareas como el modelado y la actualización de gráficos para la preparación de libros de ventas o pitchbooks. El aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural ya son muy buenos en esto. Los trabajadores en las áreas de cumplimiento normativo y regulación tienen una preocupación diferente: en los últimos cinco años, sus filas se han duplicado, mientras que la plantilla general en los bancos se redujo un 10 por ciento, según una investigación de Citigroup. Automatizar esas actividades podría ser una buena noticia para las instituciones financieras que buscan controlar los crecientes costos en materia de cumplimiento regulatorio, pero malas para las personas que quieren conservar su empleo.

¿QUÉ TRABAJOS ESTÁN MÁS AMENAZADOS POR LA FINTECH?

Startups como LendingClub Corp. y On Deck Capital Inc. fueron pioneras en los préstamos en línea, emparejando a consumidores que buscan obtener préstamos con personas que buscan obtener ganancias por intereses. Hoy los bancos quieren competir en esa arena, anunciando sus propios portales de préstamos en línea y entablando asociaciones con empresas fintech. Eso coloca a los agentes de crédito y otros administrativos en esa esfera entre los más vulnerables a la automatización, según datos compilados por Bloomberg.

¿HAY BUENAS NOTICIAS PARA ALGUIEN?

Opimas dice que se crearán hasta 27 mil nuevos empleos para los trabajadores de tecnología y datos. Cada vez son más demandados los ingenieros en aprendizaje de máquinas y los científicos de datos. Los bancos estadounidenses están invirtiendo más en inteligencia artificial que los europeos o asiáticos, por lo que potencialmente verán mayores cuotas de mercado en los mercados de capitales, de acuerdo con Moon.

¿CUÁL ES EL ARGUMENTO MÁS SÓLIDO PARA MANTENER A LOS HUMANOS AL VOLANTE?

Todavía es difícil automatizar la empatía o la confianza, de modo que mientras los clientes compradores quieran llamar a un vendedor, la gente tendrá trabajo. Y en los casos en que los compradores institucionales quieran negociar grandes lotes de acciones, o estén particularmente interesados ​​en la discreción, todavía querrán llamar a operadores humanos. Con todo, las plataformas electrónicas están haciéndose de más clases de activos, y los clientes están solicitando algoritmos en lugar de personas porque el trading electrónico suele ser más rápido y más barato. Un ejemplo: los algoritmos han reemplazado a muchos operadores bursátiles.

¿CÓMO DEBEN PREPARARSE LOS QUE COMIENZAN EN LAS FINANZAS?

“Sé un experto en tecnología, experto en clientes o experto en datos”, aconseja Richard Johnson de Greenwich Associates. En otras palabras, aprender a trabajar con la tecnología a medida que los bancos la apliquen en todo su negocio. O céntrate en la gestión de relaciones, algo que probablemente no pueden hacer las computadoras. (Después de todo, sin clientes los bancos no tienen negocio.) O enfócate en la ciencia de los datos, ayudando a los bancos a analizar e interpretar la información de la que depende la IA. Moon de McKinsey es un poco más directo: “Aprende a codificar en Python”. Ese es el lenguaje de programación utilizado por los bancos de inversión, incluyendo JPMorgan y Bank of America Corp. }

Con información de El Financiero.