Ya hace tiempo que el mercado de commodities se está modernizando. Cada vez más, el agronegocio y la cadena de commodities exploran tecnologías que puedan
Ya hace tiempo que el mercado de commodities se está modernizando. Cada vez más, el agronegocio y la cadena de commodities exploran tecnologías que puedan optimizar y reducir los costos en sus procesos. Por lo tanto, la inteligencia artificial (IA) no se quedaría al margen.
Si ya hace tiempo que la automatización llegó al campo, con máquinas que pueden hacer el trabajo de mucha gente, mucho más rápido y con más precisión, ahora le toca el turno al análisis de datos.
Según Kim Benni, Global Head of Trading & Quantitative en hEDGEpoint, si bien el término Inteligencia Artificial ha ganado más repercusión recientemente, debido al surgimiento de nuevas herramientas que están teniendo éxito, este tipo de tecnología ya se utiliza ampliamente, incluso en hEDGEpoint y en el mercado de commodities.
“Cuando usamos métodos de análisis de datos para evaluar los riesgos del mercado, imágenes de satélite, precios, sentimiento sobre un tema muy comentado en Twitter, todo esto ya es inteligencia artificial”, explica Benni.
Pero, ¿cómo puede repercutir esta tecnología, ya sea positiva o negativamente, en el mercado de commodities?
Hay varias maneras en las que se cree que la IA influirá en la economía en general. En el área de commodities, no sería diferente. Por las características específicas de este mercado, algunos de los usos pueden referirse al clima, por ejemplo.
“Hay algunos métodos capaces de conectar los datos meteorológicos con los datos de precipitación y productividad”, dice Benni. “Uno es analizar grandes cantidades de datos y encontrar relaciones, como la temperatura del océano en la costa de Brasil y la cantidad de lluvia que habrá en las zonas de soja en el mismo lugar”.
Twitter, por ejemplo, es una fuente de información de gran volumen. Las herramientas utilizadas son capaces de seleccionar tweets relevantes y analizarlos “sentimiento”, por ejemplo, que es como se llama la categorización de un mensaje clasificado como negativo o positivo.
Así se puede tener una idea de lo que tiende a pasar con los precios. “Básicamente, vamos a buscar maíz en Twitter, por varias palabras clave que realmente reflejarán el sentimiento acerca de lo que está ocurriendo con el maíz. O sobre el trigo, la cebada, el petróleo crudo o cualquier otro commodity. Esta es una perspectiva que utilizamos en nuestros modelos para hacer análisis de mercado.”
Explica que para hacer esta evaluación se crean comandos para que la IA reconozca, por ejemplo, emojis que expresan sentimientos, cuando el texto está todo en mayúsculas (lo que, generalmente significa rabia), palabras que caracterizan crítica o satisfacción, y así se puede clasificar una enorme cantidad de datos muy rápidamente.
No obstante, el análisis de datos es solo una de las inteligencias artificiales que pueden influir en el mercado de commodities. Una de las herramientas más revolucionarias, ampliamente utilizada y debatida es ChatGPT, un asistente virtual en formato de bot capaz de crear textos, desde los más sencillos hasta los más complejos, a partir de un briefing.
También funciona como buscador y preocupa a otros ya consolidados, como Google, por ofrecer respuestas de forma más “preparada”. Si antes el usuario tenía que buscar y leer varias fuentes diferentes para obtener todas las respuestas que quería, ahora sencillamente le puede preguntar a ChatGPT y tener un texto creado exclusivamente, que se puede replicar en otros medios.
De este modo, la producción de contenidos gana un aliado que facilita su creación y las comunicaciones, la herramienta se puede utilizar para escribir correos electrónicos, discursos, comunicados, post, sugerir ideas y mucho más.
Otra forma de utilizar la inteligencia artificial que puede repercutir directamente en el mercado de commodities es a través de vehículos autónomos. En el futuro, podremos realizar fletes y enviar cargas en camiones que usen un piloto automático.
Si en la actualidad ya existen vehículos automotores que trabajan en el campo, guiados por GPS y sensores, existe la expectativa de contar con automóviles y camiones que no necesiten un conductor humano. Con ello, el mercado de commodities ahorraría tiempo, ya que no necesitaría hacer paradas, y reduciría los costos.
Kim Benni, Head Trading & Quantitative, advierte que esta será una gran evolución, pero hay que pensar mucho en los impactos en la sociedad.
El mensaje final de Benni es que hay que prepararse para el futuro y actualizarse mucho sobre inteligencia artificial y todo lo que aparezca de ahora en adelante al respecto. “Es como no saber utilizar una computadora. En la década de 1980, no era un problema. Hoy en día, no es un problema no entender la IA, pero dentro de 40 años o tal vez 20, si no se domina la IA, se tendrá un problema. Así que hay que prepararse para eso”.
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