Un experimento reciente demuestra que los modelos de inteligencia artificial de frontera están mejorando su capacidad para analizar grandes volúmenes de información real y orquestar sistemas complejos, aunque aún no superan a los expertos humanos en todas las tareas. El autor del artículo, Will Knight, desplegó un enjambre de agentes de IA para gestionar un equipo de fútbol de fantasía de la Premier League. Aunque las sugerencias iniciales fueron pobres, la implementación de un 'harness' personalizado que dividía las tareas entre varios agentes (lectura de noticias, análisis de resultados, ejecución de modelos y crítica) mejoró significativamente las predicciones. Sin embargo, el sistema no superó al promedio en las últimas semanas, lo que indica que la IA aún no es infalible en este contexto específico.
La investigación de Haifeng Xu, científico de la Universidad de Chicago, respalda esta tendencia. Sus pruebas en mercados de predicción como Kalshi y Polymarket revelaron que modelos como GPT-5, Grok 4, Claude Sonnet, Gemini y Llama superan a la mayoría de las personas sin instrucciones especiales. Xu y sus colegas desarrollaron Prophet Arena, un benchmark para medir estas capacidades. Aunque la IA sigue por detrás de los 'superforecasters' humanos en la comprensión profunda de la dinámica del mundo, la brecha se está cerrando. Recientemente, el Metaculus Cup mostró que la IA puede superar a los mejores predictores humanos, y el benchmark ForecastBench sugiere que la IA puede igualar las habilidades humanas cuando los resultados de los concursos se cierran pronto. Estos avances sugieren que la IA podría transformar las industrias basadas en el trading, donde los humanos podrían evolucionar hacia un rol de supervisión y orquestación de agentes de IA.