La estafa de "ganancias seguras" ha sido desmantelada

Preguntas sobre AI · ¿Cómo utilizan las estafas de AI de altos rendimientos la avaricia humana para engañar?

El 2 de abril, los tres principales índices de A-shares abrieron a la baja y continuaron cayendo. Al cierre, el índice de Shanghai cayó un 0.74 %, el índice de Shenzhen cayó un 1.60 %, y el índice de la Junta de Emprendimiento cayó un 2.31 %. El volumen total de transacciones fue de 1.86 billones, con más de 4300 acciones en descenso.

¿Que pasaría si entregaras 100,000 yuanes a la IA para invertir en acciones durante un año?

En medio de la fiebre por agentes inteligentes como “Langosta” y otros, la inversión en acciones mediante IA ha despertado mucho interés entre los inversores, siendo Wang Tao uno de ellos con cinco años de experiencia en inversión. Hace medio mes, entregó 100,000 yuanes a la IA para probar los beneficios de invertir con IA. Wang Tao piensa que, en el pasado, su emocionalidad excesiva: seguir subidas, vender en bajadas, operar con frecuencia, le llevó a fracasar en sus inversiones. ¿Es la IA racional y confiable en comparación con él? Hasta ahora, la cuenta de Wang Tao ha perdido varios miles de yuanes, y cada vez duda más de la incertidumbre de invertir con IA.

En plataformas de redes sociales, muchos casos de altos rendimientos se usan como contenido para atraer tráfico. Un blogger extranjero afirma que una “Langosta” invirtió 50 dólares y en 48 horas convirtió esa cantidad en 2980 dólares, con una tasa de ganancia del 5860 %. Muchos cursos de inversión en acciones con IA en China usan estos casos para promover la idea de que la IA es invencible y que los inversores solo deben “disfrutar de las ganancias”, lo que ha llevado a algunos a ser engañados y sufrir pérdidas considerables.

¿Es realmente viable entregar todo el dinero a la IA para gestionar? Zhang Feng, vicedirector del Instituto de Finanzas y Derecho de Shanghái, señala que cualquier herramienta que afirme “que la IA puede hacerte ganar dinero” debe ser vista con alta precaución. Los beneficios de inversión provienen de la valoración del riesgo y la competencia del mercado; la IA no genera beneficios por sí misma, solo optimiza la información y la eficiencia. Prometer “hacer dinero en nombre del cliente” es en esencia engañoso, e incluso puede implicar violaciones y fraudes en recomendaciones de acciones.

AI ilustración/adan

Preocupados por perder el empleo,

los programadores empiezan a usar IA para invertir

Li Yanqi trabaja como programador en una empresa de internet en Beijing, en pruebas de frontend. En los últimos dos años, la compañía ha introducido una plataforma de pruebas automatizadas con IA, capaz de generar casos de prueba, detectar desviaciones visuales y predecir rutas de fallos, siendo más eficiente que los propios programadores. Este año, ha notado que la velocidad de codificación de la IA ha aumentado, y muchas tareas básicas de programación ya son realizadas por IA. La empresa también ha reducido la contratación de nuevos empleados. Su puesto, que antes era de ejecutor, ahora es de supervisor, y probablemente se vuelva redundante.

Li Yanqi empieza a pensar en su futuro y quiere probar “aprovechar los beneficios de la era con IA, y comenzar a invertir en acciones”. En el pasado, también compraba y vendía acciones, pero su método no difería mucho del de la mayoría de los inversores minoristas: “En unos años, no gané dinero, sino que perdí parte del capital”.

Decidió cambiar su enfoque, dejar de mirar manualmente las cotizaciones, y comenzar a probar decisiones automatizadas con modelos de IA. “La IA no tiene miedo ni codicia humanas, puede ser objetiva y racional, y no se deja llevar por las emociones, algo que falta en los inversores en el mercado de valores.” Aprovechando su experiencia como programador, escribió un programa que recopila datos diarios del mercado, noticias recientes de empresas, cambios en políticas sectoriales, y los organiza en documentos que envía al modelo.

En lugar de simplemente preguntar qué acciones comprar hoy, configuró el modelo con diferentes roles: analista macroeconómico, gestor de riesgos y operador de trading. El analista macro evalúa la situación general del mercado y señala qué sectores reciben apoyo político; el gestor de riesgos estima la probabilidad de pérdidas y le advierte cuándo reducir la inversión; y el operador, basado en las opiniones de los otros, propone un plan de compra y venta específico.

Li Yanqi pide al modelo que, después del cierre diario, escriba un diario de inversión, registrando las discusiones de estos roles. Descubrió que la filosofía de inversión del modelo difiere de la de las personas comunes: en lugar de perseguir acciones con subidas rápidas en unos días, analiza la capacidad real de generación de beneficios de las empresas, recomendándole comprar acciones con precios bajos y potencial de crecimiento. El modelo le dice que debe tener paciencia ante las caídas de precios, y que si los fundamentos de la empresa no cambian, debe mantener la inversión a largo plazo y no dejarse llevar por las fluctuaciones del mercado a corto plazo.

De hecho, en Github, las herramientas de inversión en acciones con IA de código abierto aparecen frecuentemente en las búsquedas populares, y algunos proyectos ya tienen miles de estrellas. La inversión en acciones con IA empieza a ser vista por el público general. Xing Xing, economista jefe de Beijing Jin Dong Hui Enterprise Management Development Co., Ltd., dice a “China News Weekly” que en las acciones de A-share, la proporción de inversores individuales es alta, y su capacidad profesional varía mucho, con una clara desventaja en tiempo e información. La demanda de servicios de asignación de activos estandarizados, de bajo costo y con disciplina es fuerte. Además, con la mayor volatilidad del mercado y la creciente conciencia de la inversión a largo plazo, la IA puede llenar el vacío en la oferta de finanzas inclusivas.

Xing Xing resume que los beneficios principales de la IA para los inversores son: reducir los costos de información, procesar rápidamente grandes volúmenes de datos, disminuir la brecha informativa de los minoristas; reforzar la disciplina de inversión mediante algoritmos que ejecutan estrategias, superando las debilidades humanas como perseguir subidas; mejorar la eficiencia en la asignación, permitiendo carteras personalizadas y reequilibrios dinámicos, apto para inversores minoristas que mantienen a largo plazo. Además, en aspectos como alertas de riesgo, monitoreo de posiciones y educación financiera, la IA continúa empoderando para hacer los servicios financieros profesionales más accesibles.

Depender de grandes modelos puede causar mayores pérdidas

Li Yanqi siente que la IA es como un asistente incansable que puede detectar información que normalmente pasa por alto. Para verificar la efectividad de su método, depositó 20,000 yuanes en una cuenta separada para hacer pruebas en vivo. Siguiendo las recomendaciones del modelo, compró y vendió sin confiar en su intuición, y tras varios meses, notó que las fluctuaciones en su saldo eran menores, sin pérdidas importantes como antes.

Ahora tiene un plan más ambicioso: quiere convertir este método en un sistema automatizado que obtenga datos, analice y realice operaciones por sí mismo, logrando un trading sin intervención humana.

Pero los inversores experimentados tienen una percepción diferente sobre la inversión con IA. Xie Minghui, profesor de la Facultad de Economía y Gestión de la Universidad de Wuchang, con más de 20 años de experiencia en inversión, y con formación académica en finanzas, mantiene una visión más cautelosa. El año pasado, obtuvo un rendimiento del 200 %.

Xie Minghui también usa IA en sus operaciones diarias. Cree que la mayor utilidad actual de la IA es en el procesamiento de información textual. Antes, para analizar una empresa cotizada, tenía que descargar cientos de páginas de informes financieros anuales, buscar datos clave, y revisar declaraciones de ejecutivos y cambios en la industria, lo que consumía mucho tiempo. Ahora, con IA, puede obtener en poco tiempo datos como ingresos, beneficios, ventas de productos clave, y organizarlos en tablas, ahorrando mucho tiempo.

Xie Minghui advierte que muchas personas sin conocimientos básicos, al escuchar que la IA puede invertir, simplemente siguen la tendencia. “No entienden qué es el ratio precio-beneficio, ni qué es inversión en valor, solo colocan dinero en acciones con un código que la IA les da.” Considera que esto tiene riesgos enormes.

Por ejemplo, en la gobernanza corporativa, ha observado que algunos accionistas controladores de empresas cotizadas poseen grandes proporciones de acciones, y cuando el precio sube mucho, venden para obtener ganancias. “Estos cambios en la naturaleza humana y en los intereses no pueden ser previstos por la IA solo con unos estados financieros. Los minoristas solo ven los gráficos técnicos que da la IA, sin entender la distribución de beneficios de la empresa, y pueden quedar atrapados fácilmente.”

Actualmente, existen muchas herramientas llamadas “asesores inteligentes” que ofrecen análisis de datos a los usuarios. Xie Minghui cree que estas herramientas tienen ventajas, como reducir la brecha informativa y recomendar carteras diversificadas según el perfil de riesgo. Pero también tienen desventajas evidentes: sus resultados dependen de datos históricos, y no pueden predecir eventos imprevistos futuros.

“Muchas plataformas financieras lanzan estos servicios, pero algunas exageran los beneficios y minimizan los riesgos en sus campañas de marketing, lo que puede inducir a errores de percepción a corto plazo.” Xing Xing también advierte que los modelos de IA, al explotar excesivamente patrones aleatorios en datos históricos y tratar el ruido como señal, pueden ser vulnerables en operaciones reales, especialmente en casos de ganancias extremas como límites diarios. Cuanto más brillantes sean los resultados históricos, más frágil será la inversión en la práctica, generando sesgos en los datos.

Él opina que: “Para los inversores, esto puede significar que la IA no puede adaptarse en tiempo real a regulaciones, cambios en el comportamiento del capital y las emociones del mercado. La recomendación de inversión que da la IA muchas veces solo funciona en entornos ideales, y no puede replicarse en mercados reales.”

Nuevas estafas que explotan la inversión

Algunos delincuentes están usando estos términos “de alta tecnología” para crear fraudes, y muchos inversores sin conocimientos técnicos son sus víctimas. En la plataforma de quejas “Black Cat”, hay reportes de reclamaciones contra software de inversión con IA, en su mayoría de personas mayores.

Un usuario en la plataforma denuncia que sus ancianos ahorros necesitan valorizarse. Una empresa llamada Yuan Da en Hebei desarrolló un software llamado “Yuyue Longmen”, que afirma usar modelos avanzados para calcular puntos de compra y venta en trading cuantitativo. Los vendedores mostraron a los ancianos una imagen de ganancias, diciendo que desde septiembre de 2024, el software había obtenido un rendimiento del 1000 %.

Muchos ancianos compraron derechos de uso vitalicio a precios elevados, siguiendo las señales del software, pero no ganaron dinero y perdieron gran parte de su capital. Se descubrió que los datos de “diez veces más ganancias” mostrados en la pantalla eran manipulados por la empresa para atraer inversiones.

Incluso, varias empresas como Wuhan Baiyu Quant y Shenzhen Yongjie Quant, que se presentan como “software de trading con IA”, en realidad operan esquemas de “ventas piramidales + esquemas Ponzi”. Bajo la apariencia de “trading con IA” y “seguimiento inteligente”, afirman usar sistemas propios para operar automáticamente, con ganancias mensuales del 150 %. Pero en realidad, el dinero no entra en cuentas de valores, sino en cuentas privadas a través de pagos de terceros, y las ganancias que muestran son solo números modificados en el backend (cuentas virtuales).

Estos fraudes han afectado a cientos de víctimas, con pérdidas que suman decenas de millones de yuanes. Recientemente, varias de estas empresas han colapsado, y la policía ha iniciado investigaciones.

El profesor Yang Jianjun de la Universidad de Derecho y Ciencias Políticas del Noroeste dice a “China News Weekly” que actualmente hay tres tipos de fraudes “seguro de ganar con IA”: cursos de capacitación, software de inversión y comercio con IA, y plataformas de ventas y creación con IA. Estos engaños suelen inducir a pagar por servicios, atraer clientes con precisión, y ya han ocurrido varios casos de estafas.

Yang advierte que cualquier proyecto que prometa “bajo umbral, alta rentabilidad y ganancias seguras” tiene características típicas de fraude. Los inversores deben verificar en sitios oficiales como la Comisión Reguladora de Valores de China si las instituciones están legalmente autorizadas. “La IA es una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia, analizar información y generar contenido, pero no es una varita mágica que garantice éxito comercial o ganancias en inversión. No hay que confiar solo por el hecho de que tenga la etiqueta ‘IA’.”

Un académico en finanzas señala que, dado el rápido avance tecnológico, la regulación aún no ha alcanzado completamente. Por un lado, los inversores deben ser cautelosos con las inversiones en IA; por otro, las autoridades deben acelerar la creación de leyes y regulaciones para evitar riesgos sistémicos.

Yang Jianjun indica que actualmente se discute si los modelos generales (como DeepSeek) que recomiendan acciones deben estar bajo la supervisión de licencias de asesoramiento financiero. Con la aparición de casos de pérdidas por “ilusión de IA”, en los próximos 2 a 3 años se espera que se establezcan reglas obligatorias para la divulgación de información sobre recomendaciones de inversión con IA.

Anteriormente, la Administración del Mercado Nacional y la Comisión Nacional de Normalización emitieron la “Norma de Seguridad para la Etiquetación de Datos en IA Generativa”, que regula requisitos de seguridad para plataformas y herramientas de etiquetado de datos para IA generativa, reglas de etiquetado, requisitos para los etiquetadores y métodos de evaluación de seguridad de los datos.

Desde la perspectiva legislativa, Zhang Feng recomienda incluir rápidamente estos requisitos en la revisión de la “Reglamentación de Servicios de Asesoramiento de Inversiones en Valores” o en regulaciones específicas de supervisión de IA financiera, para su implementación obligatoria y aplicación estricta, promoviendo un desarrollo responsable, transparente y conforme a la ley de la IA en el sector financiero.

(El artículo fue escrito con el seudónimo Wang Tao)

Publicado en la edición 1230 del 6 de abril de 2026 de “China News Weekly”

Título de la revista: La confusión en las inversiones con IA

Reportero: Meng Qian

Editor: Min Jie