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Roula Khalaf, editora del FT, selecciona sus historias favoritas en este boletín semanal.
El escritor es asesor principal de Engine AI e Inesta, y ex estratega jefe de acciones globales de Citigroup
AI Technologies cambiará las prácticas de trabajo en muchas profesiones de cuello blanco, incluida la banca de inversión. Es probable que las tareas en la parte inferior de las pirámides profesionales tradicionales se automatizarán primero. Aquellos hacia la cima tomarán mucho más tiempo.
Hace muchos años, comencé como aprendiz de posgrado en el investigación de capital Departamento de un corredor de bolsa de Londres desde hace mucho tiempo. Mis primeros trabajos fueron recopilar información, actualizar modelos, gráficos de formato, preparar presentaciones y obtener el café. Al hacer estos conceptos básicos, liberé a mis mayores para hacer tareas más importantes, como la generación de ideas o las reuniones con empresas e inversores.
Para escalar desde el final de esta pirámide de carrera, tuve que probar la competencia en tareas más avanzadas: analizar información, configurar modelos, crear gráficos interesantes, construir presentaciones y contribuir a la investigación escrita. Aprendí estas habilidades de colegas más allá de la pirámide, más por ósmosis que en el entrenamiento formal.
Incluso pude ver un camino hacia la cima. Para subir allí, necesitaba acumular más habilidades analíticas mientras aprendía a originar ideas, presentarlas a los inversores y construir redes. Esto no fue fácil. En el camino, vi a muchos colegas talentosos caer en el camino. Otras carreras de cuello blanco, como consultoría, derecho, academia, incluso codificación de software, tienen estructuras piramidales similares.
Mi profesión, la investigación de renta variable del lado de la venta, alcanzó su punto máximo a fines del mercado alcista de la década de 1990 y se ha estado desvaneciendo desde entonces. Los fondos se han reducido y se reducen los cabezas, pero el trabajo ha cambiado notablemente poco durante mi carrera. Cuando finalmente partí hace dos años, no estaba haciendo nada muy diferente a mi primer jefe. Mis juniors estaban haciendo un trabajo similar al mío 34 años antes. Seguro que la tecnología y el acceso a los datos mejoraron, lo que nos permite cubrir más acciones y mercados con menos personal, pero las habilidades requeridas para escalar la pirámide eran las mismas.
Tuve la suerte de caer en una profesión que cambió poco durante mi carrera. Mis habilidades duras no se volvieron redundantes de la noche a la mañana. Pero muchos piensan que la inteligencia artificial cambiará todo eso. Finalmente, aquí hay una nueva tecnología que interrumpirá las acogedoras profesiones de cuello blanco. Podrían sufrir el mismo destino que los trabajadores de la fábrica del Reino Unido en la década de 1980.
Mi instinto predeterminado es ser escéptico. Entonces, habiendo retirado de la investigación de capital, decidí ver por mí mismo. He estado trabajando con una nueva empresa con sede en Londres para identificar oportunidades para aplicar la tecnología de IA en la industria de servicios financieros. Aparentemente, tengo un «conocimiento de dominio» útil.
Ha habido algunas afirmaciones salvajes sobre los casos de uso de IA en mi antigua profesión. Simplemente solicite a ChatGPT que recopile información, cree modelos de compañía, elija acciones favoritas y escriba informes. Trabajo hecho, no hay necesidad de analistas caros.
Pero eso malinterpreta la pirámide de la carrera de investigación. La tecnología actual es más adecuada para las tareas que realicé en mis años principiantes. La recopilación de información, las actualizaciones de modelos y el formato de presentación se pueden automatizar, incluso si obtener el café no puede. Sin embargo, a medida que las tareas de investigación se vuelven cada vez más complejas y a medida en la pirámide, las oportunidades de automatización son más difíciles de alcanzar. En este momento, la IA es más adecuada para ser un asistente de investigación que un analista de investigación. O, para usar la jerga de la industria tecnológica, las oportunidades de escala son actualmente mayores en la parte inferior de la pirámide que la parte superior.
Por supuesto, la IA mejorará, pero tendrá que demostrar su valía antes de asumir tareas más difíciles, tal como lo hice hace tantos años.
El trabajo más enfocado y los modelos de IA parecen ser el camino a seguir. Un caso de uso que hemos encontrado es en la distribución de contenido. La IA puede permitir a los clientes hacer preguntas complejas sobre la producción de un departamento de investigación, ya sea números o palabras, es casi como hablar con el analista real. Esta es una tarea compleja, dada la amplia gama de informes que publican los analistas. Por ejemplo, la vida útil de una vista previa de ganancias trimestral de dos páginas es mucho más corta que una tarta de 80 publicada cuando un analista inicia la cobertura de una acción. Los LLM genéricos luchan con estas sutilezas.
Dado lo que sé sobre AI ahora, es tentador decir que nunca haría mi antiguo trabajo como solía hacerlo. Pero realmente depende de qué viejo trabajo. La nueva tecnología es más útil y quizás amenazante para aquellos en la parte inferior de la pirámide. Mi antiguo trabajo en la cima parece menos vulnerable. La IA probablemente se alejará en la trayectoria profesional tradicional de cuello blanco desde abajo hacia arriba. Tal vez la pirámide comienza a parecerse más a un diamante. Pero eso plantea una pregunta obvia: ¿dónde comenzarán los próximos líderes sus carreras?
