Análisis de Sesgos Emocionales en Decisiones de Inversión y su Evaluación en el Modelo ChatGPT

Abstract

En un mundo financiero donde los desafíos son constantes, el avance de la tecnología ha abierto caminos para entender mejor la influencia de los sesgos emocionales en las decisiones de inversión. Estos sesgos, han demostrado tener un papel importante en las elecciones financieras, desviando muchas veces el comportamiento de inversores de la racionalidad económica esperada. Debido a esto, surge el interés sobre el rol de la inteligencia artificial, específicamente de ChatGPT, en el contexto de las decisiones financieras. Este Trabajo de Fin de Grado de Business Analytics se centra en analizar la presencia de sesgos emocionales en los humanos y la inteligencia artificial a través de un diseño experimental. Con ayuda de una serie de experimentos, se evalúa la inclinación humana hacia sesgos emocionales en las decisiones de inversión y se investiga si ChatGPT, alimentado con la misma información, manifiesta estos sesgos y en qué medida. El análisis busca entender si esta inteligencia artificial generativa puede replicar las acciones de los inversores humanos o si, en cambio, presenta diferencias que podrían proporcionar nuevas perspectivas en la toma de decisiones financieras demostrando habilidad para analizar información sin estar influenciada por emociones.In a financial world where challenges are constant, advances in technology have open the way for better understanding the influence of emotional biases on investment decisions.These biases have been shown to play an important role in financial choices, often diver ting investors’ behaviour from expected economic rationality. Because of this, interest arises about the role of artificial intelligence, specifically ChatGPT, in the context of financial decisions. This Final Degree Project in Business Analytics focuses on analyzing the presence of emotional biases in humans and artificial intelligence through an experimental design. With the help of a series of experiments, it has evaluated the human inclination towards emotional biases in investment decisions and investigates whether and to what extent ChatGPT, fed with the same information, manifests these biases. The analysis seeks to understand whether this generative artificial intelligence can replicate the actions of human investors or if, instead, it presents differences that could provide new insights into financial decision making by demonstrating an ability to analyze information without being influenced by emotions.