Muchos estadounidenses están recurriendo a la inteligencia artificial para recibir asesoramiento financiero. Sin embargo, la calidad del asesoramiento, ya sea bueno o malo, depende en gran medida de cómo los usuarios redacten sus instrucciones, o prompts, a las plataformas de IA.
“Creo que hay un arte y una ciencia reales en la ingeniería de prompts”, dijo Andrew Lo, director del Laboratorio de Ingeniería Financiera del MIT y principal investigador en su Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, en una reciente presentación web para la Escuela de Graduados Griffin de Artes y Ciencias de Harvard.
Limitaciones de la IA para las finanzas personales
En primer lugar, es importante tener en cuenta que la IA tiene limitaciones cuando se trata de planificación financiera, según expertos consultados. Si bien la IA es buena para proporcionar descripciones generales de temas financieros, como la importancia de diversificar inversiones o por qué los fondos cotizados en bolsa pueden ser mejores que los fondos mutuos en algunos casos pero no en otros, tiene dificultades en otras áreas. Por ejemplo, la planificación fiscal es un buen ejemplo de ello.
A pesar de esto, muchas personas están aprovechando la tecnología: el 66% de los estadounidenses que han utilizado IA generativa afirman haberla utilizado para recibir asesoramiento financiero, según una encuesta de Intuit Credit Karma publicada en septiembre. Alrededor del 85% de los encuestados que utilizaron GenAI de esta manera actuaron según las recomendaciones proporcionadas.
“La gente debería utilizar la IA para la planificación financiera, pero es importante cómo la utilizan”, señaló Lo.
Cómo redactar un buen prompt de IA para finanzas personales
En este sentido, escribir prompts sólidos puede ser de gran ayuda. “Incluso si es el mejor modelo del mundo, si se le alimenta un prompt malo, solo podrá hacer tanto”, dijo Brenton Harrison, planificador financiero certificado y fundador de New Money New Problems, una firma de asesoría financiera virtual.
Según Lo, un prompt sólido no es demasiado amplio: contiene suficiente detalle para que la IA pueda proporcionar información relevante al usuario. Un mal prompt en este contexto podría ser: “¿Cómo debería jubilarme?”, dijo Lo durante el seminario web de Harvard.
En cambio, un prompt mejor sería: “Supongamos que eres un asesor financiero fiduciario de honorarios. Estos son mis objetivos, limitaciones, tasa impositiva, estado, activos, tolerancia al riesgo y plazo. Proporcióname, en primer lugar: estrategia del caso base. En segundo lugar: supuestos clave. Tres: riesgos. Cuatro: qué podría invalidar este plan. Cinco: qué información te falta, y en particular, qué estás inseguro”.
Una vez que los usuarios hayan pasado por esta secuencia de prompts, pueden “saltarse” el proceso para consultas futuras haciendo una pregunta adicional: “¿Qué prompt debería haber formulado para generar la respuesta que estaba buscando?”, dijo Lo.
En definitiva, es un proceso de prueba y error, casi como una conversación que implica múltiples prompts, quizás más de 20, hasta que el usuario obtenga una respuesta satisfactoria, destacó Lo.
Tomar un paso adicional
Lo recomendó tomar algunos pasos adicionales para las preguntas financieras. Cuando un usuario recibe lo que parece ser una buena respuesta a su pregunta, siempre debe seguir haciéndole preguntas adicionales a la IA para determinar sus limitaciones. De esta manera, el usuario puede desentrañar el rango de incertidumbre detrás de la respuesta de la IA.
En la misma línea, Harrison, el planificador financiero, recomendó requerir que el programa AI liste sus fuentes. Los usuarios también pueden instruir a la IA para limitar sus fuentes a aquellas que cumplan con ciertos criterios.
En última instancia, hay mucho “contexto” y complejidad en relación con la situación financiera de cada individuo que un planificador financiero humano puede descubrir en su cliente, indicó Harrison. Alguien que utilice IA no necesariamente sabrá que está descubriendo todas esas sutilezas en sus prompts.
“Buscar consejos en la IA implica que estás proporcionando suficiente información para formar una opinión y realizar una recomendación, y eso es un paso más allá de lo que haría con la IA”, concluyó.
