Paula Margaretic estará presentando su paper Category Learning, Trade Volume and the Advent of AI. Este paper presenta un modelo de expectativas racionales con ruido, en el cual inversores con limitaciones de atención distribuyen su atención entre los fundamentos específicos de los activos y factores categóricos que afectan a grupos de activos. El modelo predice que se dirige más atención hacia las categorías más grandes, lo que conduce a mayores volúmenes de comercio en los activos pertenecientes a dichas categorías. Se validaron empíricamente estas predicciones analizando datos de la plataforma de redes sociales X (anteriormente Twitter), centrándose en cómo los usuarios mencionan y co-mencionan activos a lo largo del tiempo. Se construyó una red dinámica de co-menciones y se utilizaron algoritmos de detección de comunidades para identificar similitudes percibidas entre activos. Además, se exploró el impacto de la inteligencia artificial (IA) en el comportamiento de los inversores, mostrando que la IA mejora el aprendizaje categórico al mismo tiempo que aumenta la selectividad en la formación de comunidades. Los resultados demuestran que la IA influye en el volumen de comercio y la volatilidad, con implicaciones significativas para comprender el rol de la IA en la transformación de la dinámica del mercado y el comportamiento de los inversores.