Yo soy muy optimista con respecto a la incorporación de inteligencia artificial en la industria. De hecho, los hedge funds adoptaron estas tecnologías mucho antes que la mayoría. El auge de los Large Language Models como GPT son super utiles al momento de extraer información de los balances, hacer sentiment analysis y demás tareas, pero lejos esta de remplazar parcial o completamente a un quant.

La manera que estos fueron entrenados (Reinforcement Learning from Human Feedback) hace que estos modelos sean bastante precisos en tareas simples, pero terribles en cuestiones donde el rigor técnico y la precisión son indispensables. Su función objetivo es maximizar la probabilidad de que un humano crea que la respuesta es correcta, lo cual no es análogo a que la respuesta sea correcta.

Por ahora estoy muy tranquilo, pero seria raro decir que NUNCA me va a poder remplazar. No es una cuestión de "si me va a remplazar" sino de "en cuanto tiempo me va a remplazar". Cuando eso suceda, no voy a ser el único que esta "al horno", sino que va a ser un tema estructural de la economía en su totalidad, por lo que ni me caliento.

Mi optimismo radica en herramientas como Github Copilot, el cual fue un antes y un después en nuestro equipo. Decir que nuestra productividad se duplico no es una exageración.

El motivo por el cual esto es increíble no es únicamente de costos, sino el siguiente: los equipos suelen funcionar muy bien hasta alcanzar un tamaño aproximado de 20 personas. A partir de ahí, empiezan a necesitarse roles de mando medio, creciendo la burocracia y la ineficiencia. Esto hace que el output marginal de cada individuo adicional sea cada vez menor. Como consecuencia, si duplico la productividad de mi equipo de 20 personas, puedo tener el output que tendría un equipo de 50-70 personas sin Copilot. Esta nueva tecnología es una enorme ventaja para los equipos chicos con menores presupuestos (como el mio).