Asegura que la capacidad de adaptarse a la incertidumbre marcará la diferencia entre profesionales y algoritmos.

Las tareas financieras mecánicas, repetitivas y guiadas por reglas son las más expuestas a ser replicadas por la inteligencia artificial, advirtió Aswath Damodaran, profesor de Finanzas de NYU Stern, durante el Investment Summit organizado en Bogotá por CFA Society Colombia.

Conocido como el ‘Decano de la Valoración’, Damodaran planteó una frontera entre los procesos automatizables y las capacidades humanas que aún conservan ventaja: interpretar la incertidumbre, aplicar principios, construir escenarios y revisar los sesgos detrás de una decisión.

El académico dividió la comparación entre máquinas y profesionales en cuatro dimensiones: lo mecánico frente a lo intuitivo, las reglas frente a los principios, lo objetivo frente a lo subjetivo y el sesgo frente a la apertura mental.

¿Qué tareas financieras puede automatizar la inteligencia artificial?

Los procesos basados en reglas rigurosas o arbitrarias aparecen entre los candidatos más claros para la automatización. Según Damodaran, áreas como la contabilidad y determinadas labores legales pueden ser replicadas por sistemas de inteligencia artificial a bajo costo y con estricta fidelidad.

La ventaja de las máquinas aumenta cuando una tarea tiene pasos definidos, resultados verificables y poca necesidad de adaptación. Sin embargo, el panorama cambia cuando las decisiones dependen de principios, supuestos y escenarios inciertos.

Damodaran advirtió que incluso los analistas pueden volverse fácilmente reemplazables si trabajan de manera excesivamente predecible. Cuando un profesional repite patrones y mantiene sesgos identificables, una máquina puede aprender esa conducta y reproducirla.

Por eso, la apertura mental se convierte en una habilidad decisiva: revisar hipótesis, incorporar nueva información y reconocer que una expectativa puede estar equivocada son capacidades especialmente relevantes en mercados cambiantes.

Por qué la valoración financiera exige criterio humano

Para Damodaran, la inteligencia artificial es fuerte en procesos orientados a encontrar ecuaciones exactas y respuestas objetivas. Sin embargo, las proyecciones financieras miran hacia un futuro esencialmente subjetivo, condicionado por el comportamiento de consumidores, inversionistas, competidores y administradores.

El académico también cuestionó la evolución reciente de la valoración empresarial. A pesar de la mayor disponibilidad de información y de modelos más potentes, sostuvo que la calidad del análisis ha disminuido al convertirse en un ejercicio principalmente mecánico de modelación.

“Los buenos valoradores son buenos contadores de historias, pero están estrictamente limitados por las cifras y su lógica”, afirmó Damodaran.

La idea resume su propuesta: construir una narrativa coherente sobre el negocio y someterla al control de los resultados financieros. La historia permite establecer cómo podría crecer una compañía, cuáles son sus ventajas y qué amenazas enfrenta, mientras las cifras determinan si ese relato es consistente con sus ingresos, costos, inversiones y riesgos.

Los Damodaran Bots y el nuevo perfil de los analistas

El debate adquirió un componente personal para el profesor con la aparición de cinco ‘Damodaran Bots’, desarrollados independientemente por terceros para replicar su metodología de valoración. Damodaran no participó en su creación, pero utilizó el caso para examinar el alcance de estas herramientas.

La existencia de estos sistemas demuestra que incluso metodologías asociadas con especialistas pueden traducirse parcialmente a modelos automatizados. La diferencia estará en determinar si pueden responder adecuadamente cuando las condiciones se alejan de los patrones conocidos.

Damodaran retomó además la distinción del investigador Phil Tetlock entre “zorros” y “erizos”. Los primeros son generalistas con una visión amplia, mientras los segundos son ultraespecialistas concentrados en un campo específico.

El experto defendió la formación de profesionales con perfil de “zorros”, capaces de conectar disciplinas y ajustar sus posiciones.

La advertencia deja un desafío para la industria financiera: la inteligencia artificial podrá asumir una parte creciente del trabajo mecánico, pero la utilidad del profesional dependerá de su capacidad para cuestionar modelos, interpretar la incertidumbre y vincular historias empresariales con cifras consistentes.