La inteligencia artificial podría irrumpir pronto en el negocio de las criptomonedas, aunque quizá no de la forma que usted piensa. En lugar de fusionar ambas tecnologías, FalconX, un bróker con sede en San Francisco, planea poner un chatbot en el asiento del copiloto para los inversores.
Utilizando tecnología creada por OpenAI, cuyo programa ChatGPT está ayudando a empresas como Microsoft a rediseñar la búsqueda en línea, los clientes de FalconX podrán plantear preguntas como "¿Cuáles son las tres mayores diferencias entre dos plataformas blockchain?" o "¿Cuál es el delta entre los ratios de Sharpe para una estrategia basada en Bitcoin o una estrategia de retención de Bitcoin durante un período de dos semanas?" a un bot llamado Satoshi.
Satoshi, nombre del supuesto fundador de Bitcon, Satoshi Namakmoto, también será capaz de generar ideas de inversión para los usuarios basándose en su actividad comercial histórica, sus carteras y sus intereses, afirma el CEO de FalconX, Raghu Yarlagadda.
La cabeza detrás de Satoshi
Aunque la tecnología se encuentra en una fase muy temprana -el prototipo actual permite principalmente a los usuarios obtener resúmenes de noticias personalizados, similares a las respuestas tradicionales de ChatGPT a las consultas de los usuarios, y las pruebas retrospectivas de las operaciones sólo han estado disponibles unas pocas semanas-, es probable que los avances se produzcan rápidamente.
FalconX es un puente natural para llevar la tecnología de OpenAI a las criptomonedas. Prathab Murugesan, el jefe de ingeniería de la empresa, pasó dos años y medio en Google trabajando para llevar las tecnologías de aprendizaje automático, un proceso mediante el cual los ordenadores son entrenados para reconocer patrones y anticipar acciones, a productos como Gmail y Google docs.
Yarlagadda, que fue reclutado para el propio Google en 2014 por el actual CEO, Sundar Pichai, pasó tres años ideando formas de enviar videos de alta calidad a través de Internet. "Sundar dijo que Google sería una empresa de aprendizaje automático", cuenta Yarlagadda. "Esto fue una desviación completa y radical de la norma, porque el aprendizaje automático nunca se había operacionalizado a una escala en la que se puede dar acceso libremente a todos estos productos masivos".
Este enfoque de aprendizaje automático se incorporó a FalconX desde sus inicios en 2018 porque era la única manera de obtener una imagen clara del mercado. Por lo tanto, los usos iniciales se centraron en tareas banales como la limpieza de datos de mercado para tamizar el volumen falso y el comercio de lavado, problemas notorios en crypto.
El alcance de la tecnología
Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje automático no pueden decir a los operadores qué hacer a continuación. Yarlagadda dice que se puede entrenar a un modelo informático para que reconozca fotos de gatos compartiendo una biblioteca de imágenes con el programa.
Puede llegar a ser muy hábil distinguiendo gatos de perros e incluso identificando diferentes tipos de gatos, pero no importa cuántas imágenes vea, no puede dibujar uno. Llevando esta analogía un paso más allá, aunque este modelo estuviera entrenado para reconocer docenas de tipos de animales, sería incapaz de realizar una tarea como predecir cómo podría evolucionar un ornitorrinco dentro de 1.000 años en un escenario en el que la temperatura de los océanos aumente 2 grados.
En el ámbito del trading, esta analogía equivale a pedir a un modelo algorítmico de trading tradicional, para cuya codificación probablemente se haya necesitado un equipo de desarrolladores, que construya una estrategia para circunstancias que aún no se han producido y quizá la personalice para una cartera concreta.
Los Large Language Models (LLM), como los utilizados por OpenAI y Google, pueden tomar esta base de aprendizaje automático y construir sobre ella lo que se conoce como inteligencia artificial generativa, haciendo posible que estas plataformas tomen resmas de datos no filtrados e imprecisos y respondan a cualquier consulta. Yarlagadda afirma que la empresa llevaba más de nueve meses trabajando en Satoshi, antes de que se produjera el revuelo de ChatGPT.
Sin embargo, se topó con obstáculos hasta que OpenAI despejó el camino.
"No conseguimos ningún avance durante los primeros cinco o seis meses porque dependíamos sobre todo del aprendizaje automático y, aunque por aquel entonces éramos conscientes de lo que hacía OpenAI, no fue hasta que utilizamos ChatGPT cuando tuvimos las herramientas para resolver este problema a escala", afirma Yarlagadda.
En la actualidad, FalconX utiliza las pilas de API y la infraestructura de OpenAI para probar y construir Satoshi e interactúa frecuentemente con los equipos de gestión de cuentas e ingeniería de la empresa. Todo forma parte de los esfuerzos de la empresa por hacer del LLM de Chat GPT una capa base para una amplia gama de usos. Por su parte, FalconX afirma que integrará otros LLM además de los ofrecidos por OpenAI, como Bard de Google. OpenAI no ha querido hacer comentarios sobre su colaboración con FalconX.
No se puede negar la oportunidad, pero la verdadera pregunta es si funcionará. Yarlagadda afirma que, en el ámbito de las criptomonedas, el 90% de las operaciones legítimas son realizadas por el 10% de los operadores, la mayoría de los cuales utilizan modelos algorítmicos. Normalmente se trata de grandes empresas que disponen de los recursos necesarios para contratar equipos capaces de crear las herramientas.
*Con información de Forbes US.
