Experiencia y conocimientos de Machine Learning, los nuevos perfiles que buscan las gestoras

A juicio de Alberto García Fuentes, responsable de Asset Allocation y gestor de carteras en ACCI, la clave está en perfiles híbridos, a caballo entre un perfil financiero “sólido y con conocimiento de Machine Learning”. Considera obvio que aquellos que genera el algoritmo tienen que ser científicos de datos “con un expertise adecuado”, pero en paralelo tiene que haber profesionales capaces de entenderlos e interpretarlos. “Al final, el output que te da una señal tiene que ser interpretable porque el cliente busca, sobre todo, confiar no solamente en el retorno, sino también en cómo se origina el mismo”, aclara.

En el caso de la boutique, explica que el departamento tecnológico está compuesto por doctores en datos y el de gestión por financieros con conocimientos en Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático.

“La parte cuantitativa antes era algo diferencial, pero ahora es un must y lo cualitativo es lo diferencial. No saber de Machine Learning es como no haber hecho los deberes”. Pero, es más, en opinión de Marcos Aza, gestor de carteras en el equipo de Quantitative Investment Solutions en Santander AM, ya no solo es suficiente con saber de programación porque, “desde el punto de vista de la selección necesitas entender de qué te están hablando, para que no te tomen el pelo o para que, cuando te hablen de una red neuronal, no te sientas apabullado y no te atrevas a preguntar”.

Dentro de toda la metodología cuantitativa, “a nivel cualitativo tienes que saber qué aplicar y en qué casos. Al final, lo que tienes es una caja de herramientas y debes usar la adecuada al problema que tienes”. A su juicio, esa parte diferencial lo da la experiencia. “El conocimiento sí es una condición necesaria, pero no suficiente. Necesitas la otra parte para realmente ser completo y saber qué aplicar en cada parte”, concluye.

La responsable global de Selección de Fondos y ETF en BBVA Quality Funds, Gisela Medina, afirma categóricamente que las gestoras, al menos en España, están muy avanzadas en la incorporación de perfiles cuantitativos. “En los últimos años, estos profesionales han sido muy requeridos, y ahora se necesita que sean adaptables a las nuevas tecnologías”, señala.

También pone en valor los perfiles cualitativos. “Es necesaria la diversidad intelectual para que no tengamos tampoco el sesgo cuantitativo y sepamos explicar bien los porqués”, afirma. En este punto añade que hay que saber poner en perspectiva el modelo y tener sentido crítico, porque eventos inéditos como la pandemia o ciertos episodios de ausencia de liquidez en los mercados, “son muy complicados para los modelos cuantitativos”.

Por su parte, Daniel Ung, Jefe de Análisis Cuantitativo y Portfolio Consulting para EMEA y APAC, reconoce que la Inteligencia Artificial es una “tecnología” que se está utilizando en distintos departamentos más allá de los creadores de algoritmos, por lo que estos perfiles especialistas en datos van extendiendo de manera líquida a otras áreas.