La startup israelí prueba su modelo de conducta en firmas de intermediación financiera. Su objetivo es estimar qué hará una persona cuando el mercado dé un giro que nunca ha vivido.
La misma caída, dos decisiones
Dos inversores ven cómo cae la misma acción. Uno vende en cuanto abre el mercado. El otro cierra la aplicación y espera. La gráfica que tienen delante es idéntica. Lo que cambia es la decisión que cada uno toma al verla. Esa diferencia es lo que 42AI quiere aprender a predecir.
La compañía israelí dio a conocer su proyecto el 2 de noviembre de 2026 tras captar 62,5 millones de dólares en una ronda de financiación semilla. Según explicó a TechCrunch, ya prueba el sistema en un pequeño grupo de firmas de intermediación financiera. Allí se enfrenta a una pregunta concreta: cuando aumenta la volatilidad, ¿cómo reaccionará un operador en particular?
Qué entiende 42AI por un «modelo del mundo»
42AI llama a su sistema modelo del mundo de la conducta humana. Su hipótesis es que algunas tendencias personales se mantienen incluso cuando cambian las circunstancias. Si el sistema consigue identificarlas, podría estimar cómo reaccionará alguien ante una situación para la que no existe un precedente exacto en su historial.
Volvamos al inversor que vendió. Una sola operación admite varias explicaciones. Quizá quiso evitar pérdidas mayores, quizá necesitaba el dinero ese día o quizá siguió una regla que había fijado meses antes. Las tres razones producen la misma orden de venta, pero apuntan a decisiones distintas la próxima vez. Distinguirlas es bastante más difícil que detectar que alguien suele vender cuando el precio baja.
La empresa afirma que ha entrenado modelos combinando datos de conducta, psicológicos y genómicos. Esa descripción se refiere al entrenamiento. Por sí sola, no permite concluir que las firmas financieras recojan información genética de sus clientes ni que el sistema reconstruya el cerebro de cada inversor.
Cómo se comprueba una predicción sobre una persona
Amit Gal-Or, consejero delegado y cofundador de 42AI, explicó a TechCrunch que concibe la conducta en términos de probabilidades. Supongamos que un modelo calcula un 70 % de probabilidad de que un operador venda. Si ese operador conserva sus acciones, un solo resultado dice poco sobre la calidad del pronóstico. La prueba consiste en reunir muchos casos comparables y comprobar si, cuando el sistema asigna ese 70 %, se producen unas siete ventas de cada diez.
Hay otra comparación igual de importante: ¿qué habría pronosticado una regla sencilla basada en el historial de cada operador? Si ambos métodos aciertan con una frecuencia parecida, la complejidad adicional aporta poco. El resultado que daría peso a la apuesta de 42AI sería una ventaja medible precisamente en las situaciones nuevas que la empresa aspira a anticipar.
Quién ve la predicción cambia para qué sirve
Imagina que el pronóstico llega al propio inversor. Podría servirle para detenerse y revisar si está a punto de saltarse su estrategia. Si llega primero a un intermediario, ese mismo cálculo podría orientar qué mensaje le muestra y en qué momento. En ambos casos, el modelo ha producido la misma estimación. Lo que cambia es quién tiene la oportunidad de actuar sobre ella.
Por eso, junto a la pregunta sobre el acierto hay otra sobre el uso: ¿puede una persona saber qué se ha inferido sobre ella y cuestionarlo si la predicción influye en el trato que recibe? Esa cuestión ya importa en una prueba financiera, mucho antes de que nadie pueda afirmar que una IA sabe qué vamos a hacer.
Fuentes y referencias
- TechCrunch — Financiación de 42AI, primeras pruebas financieras y entrevista con su cofundador
- 42AI — Descripción de la empresa y de los tipos de datos que afirma utilizar
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