Esto también es muy interesante He estado experimentando con paneles de datos impulsados por IA para hacer un seguimiento más sistemático de los KPIs de la empresa. Gran parte del proceso de investigación en capital público consiste en desarrollar mejores previsiones de ingresos (que luego fluyen hacia el BPA en varios niveles incrementales). Por tanto, gran parte del movimiento de investigación de inversiones consiste en seguir datos que informan previsiones de ingresos más precisas. Esta es la base de la industria alternativa de datos. Pero hay muchos conjuntos de datos útiles a la vista. A medida que los chatbots han ido ganando fuerza (Claude), me ha impresionado la capacidad de estas herramientas para recopilar estos datos. Para mí, esta es la otra pieza que falta junto a la fluidez en Excel. La capacidad de ingerir un modelo de Excel (eventualmente construirlo, pero no hoy), identificar los factores clave (a partir de datos abiertos y propietarios), destilar esos datos en previsiones y señalar alertas personalizadas (inflexiones del momento del negocio, probabilidades de revisiones de las previsiones de ingresos, validación/invalidación de tesis, etc.). ¡Ahora sí que hablamos! Esto es mucho más útil que un envoltorio de chatbot financiero. Me pregunto si estas herramientas están avanzando a tal ritmo que la mayoría de los profesionales financieros ni siquiera necesitan aprender a programar agentes. Por ejemplo, Perplexity Computer eliminó de un solo golpe algo que, desde luego, no era perfecto, pero que muestra avances materiales en la capacidad de la infraestructura harness para construir interfaces de usuario simples y potentes. La precisión del nivel institucional sigue siendo un problema crítico y aún no completamente resuelto (¿mejora esto a medida que empresas como CarbonArc lanzan MCPs?), pero es emocionante ver cómo las capacidades de ingeniería mejoran tan significativamente en tan poco tiempo.