Con más de 7.500 desarrolladores, la plantilla del fondo de alto riesgo Numerai es inusualmente grande en comparación con sus rivales. Pero lo más inusual es que esos empleados pueden ser totalmente anónimos.

Como informa TechCrunch, la start-up de San Francisco (EEUU) envía datos encriptados de compraventa a codificadores que se han registrado para trabajar para el fondo. Cada uno desarrolla distintas técnicas de aprendizaje automático para realizar previsiones basadas en los datos, y envía sus predicciones a Numerai. Si resultan útiles, el científico de datos es pagado en bitcoins. 

Parece el sueño febril alimentado por palabras clave de un inversor de capital riesgo. Pero tras un año de transacciones bursátiles, su fundador, Richard Craib, afirma que está ganando dinero. Y la empresa cerró recientemente una ronda de financiación, asegurándose unos 5,7 millones de euros, lo que al menos sugiere que el sueño es uno que los inversores creen que tiene mérito.

Foto: Richard Craib. Crédito: Tashajade (Wikimedia).

Los algoritmos desde luego no son una idea nueva para los fondos de alto riesgo, y Numerai no es el único fondo que emplea inteligencia artificial (IA) para abordar su negocio. Los enfoques de aprendizaje automático pueden analizar datos adicionales que los humanos nunca tendrían tiempo de abarcar, y los algoritmos estándares no podrían entender. Pueden ser empleados para minar ideas de noticias y redes sociales, por ejemplo, además de divisar tendencias en datos no estructurados.

De hecho, muchos fondos de alto riesgo están realizando fuertes inversiones en IA. Y tal vez con razón: la industria ha sido atacada este año por numerosos colectivos por sus precios excesivos y su falta de rendimiento. Pero aunque puede parecer una buena idea que una máquina aprenda a divisar tendencias, aún está por ver lo bien que rendirán a largo plazo. Los sistemas de IA pueden ser sensibles a la incertidumbre y al ruido, por ejemplo, algo que demasiado común en los mercados financieros.

La situación de Numerai genera preguntas únicas. El anonimato de sus empleados implica que es imposible saber si podrían también estar participando con otras empresas e instituciones con un conflicto de intereses. Y, como señala Wired, el uso de encriptación de la empresa es un delicado ejercicio de equilibrio entre velocidad y seguridad que tendría que ser gestionado con cuidado.

Aun así, es un enfoque interesante en una industria que necesita un impulso. Tal vez Wall Street también pronto disponga de su propio ejército de científicos de datos anónimos.

(Para saber más: TechCrunch, Wired, Financial Times, Crunching for Dollars, ¿Podemos confiar la inversión de riesgo al criterio de una inteligencia artificial?)