El 54% de los Estadounidenses utilizan ChatGPT para buscar asesoramiento financiero pero, ¿Cómo de bueno es?

A estas alturas creo que nadie puede dudar de la adopción masiva de ChatGPT en casi todas las facetas de nuestra vida. Pero, ¿Y en el plano financiero? ¿Es ChatGPT capaz de entender nuestras finanzas y darnos el consejo financiero correcto?

Parte que Estados Unidos ya lo están utilizando con ese fin. De hecho, el 54 % de los estadounidenses declaran en una encuesta realizada por The Motley Fool Ascent que han utilizado ChatGPT para recomendar un producto financiero, como una tarjeta de crédito o débito, una cuenta bancaria, un bróker, un préstamo hipotecario, un proveedor de seguros o un préstamo personal. Ese porcentaje es sorprendente dado que ChatGPT lleva disponible al público sólo desde Noviembre de 2022.

A pesar de esta adopción Los estadounidenses no están completamente satisfechos con las recomendaciones que ChatGPT ha hecho. En particular, los "baby boomers" dicen que es poco probable que utilicen ChatGPT para recomendaciones de productos financieros en el futuro. La precisión de la información proporcionada por ChatGPT y la comprensión de la lógica detrás de sus recomendaciones son los factores más importantes que los estadounidenses consideran al pensar en usar ChatGPT para elegir productos financieros, lo que sugiere que aún no confían completamente en la IA.

Algunos hallazgos clave en la encuesta:

• Los millennials y la Generación Z han adoptado ChatGPT, pero los baby boomers son escépticos. Dos tercios de los baby boomers encuestados no considerarían utilizarlo para recomendar un producto financiero, y el 43 % no lo usaría para tomar decisiones financieras.

• Parece que las consultas sobre tarjetas de crédito son las más habituales seguidas por tarjetas de débito y ahorros.

• El escenario más utilizado en las búsquedas es para organizar presupuestos, poder pagar deudas o en la compra de una vivienda.

ChatGPT no conoce nuestros datos financiers para poder asesorarnos. Los Bancos sí pero no son capaces de aprovecharlos.

Probablemente hayas oído la frase “Garbage In, garbage Out”. Este es un concepto simple, pero crucial cuando se trata de la IA.

Si alimentas un sistema de IA con datos incorrectos, obtendrás malos resultados. La calidad de la salida es tan buena como la calidad de la entrada. Para los bancos que estén pensando en aprovechar la IA generativa no pueden tener datos desordenados, incompletos o irrelevantes puede dar lugar a modelos de IA que no aporten valor.

Ahora mismo los bancos no disponen de los recursos necesarios para aprovechar todos lo datos que generan en internos. En Coinscrap Finance conocemos este problema bien y de hecho por nuestros motor pasan 44M de transacciones al día ayudándoles a entender estos datos.

La capacidad de la IA para hacer cálculos matemáticos complejos todavía tiene limitaciones. Lo dice un estudio de Apple .

Según un estudio de Apple, los modelos de lenguaje actuales (LLMs) aún no son capaces de realizar un razonamiento lógico auténtico; en su lugar, intentan replicar los pasos de razonamiento observados en los datos de entrenamiento. Cuando añadimos una única condición que parece relevante para la pregunta, se observan caídas significativas en el rendimiento (de hasta un 65%) en todos los modelos de última generación. Es importante destacar que el estudio parece demostrar que los LLMs tienen dificultades incluso cuando se les proporciona múltiples ejemplos de la misma pregunta o ejemplos que contienen información irrelevante similar. Esto sugiere problemas más profundos en sus procesos de razonamiento que no pueden mitigarse fácilmente mediante few-shot learning o ajuste fino.

Conclusion: Parece que la precisión de las recomendaciones de productos financieros de ChatGPT no es la más adecuada para buscar asesoramiento financiero. También es clave tener en cuenta la calidad del dato que alimenta los modelos de IA y su limitaciones a la hora de hacer cálculos matemáticos.