Bloomberg — Los avances en inteligencia artificial (IA) están igualando las condiciones para los gestores de fondos, lo que facilita que las empresas boutique compitan con los grandes inversores macro y de renta fija.
Desde el análisis de discursos en varios idiomas y el procesamiento de cifras de inflación a nivel mundial, hasta el seguimiento de la documentación presentada por las empresas y el tono de los debates en los comités de inversión, la IA está asumiendo gran parte del trabajo que antes realizaban equipos de analistas, según cinco ejecutivos que han creado recientemente sus propias empresas.
“La tecnología ha cambiado la economía de la creación de una empresa de inversión”, afirmó Dharmesh Maniyar, doctor en aprendizaje automático que fundó su segundo fondo, MQT Asset Management, a finales del año pasado. “La IA permite a una organización boutique especializada como la nuestra desarrollar capacidades potentes en una fase mucho más temprana de nuestra trayectoria”.
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Los fondos macro intentan anticipar el impacto de los cambios económicos y políticos globales en los distintos mercados, en lugar de invertir en clases de activos o sectores concretos. Sus estrategias se basan en gran medida en el análisis de enormes volúmenes de datos y texto, una labor que se adapta perfectamente a los grandes modelos lingüísticos, que han avanzado mucho desde que cerró la primera empresa de Maniyar.
“Los mercados macroeconómicos se han vuelto más complejos, más sensibles a las políticas y más dinámicos, mientras que las herramientas a disposición de los gestores de inversiones han mejorado de forma espectacular”, afirmó Maniyar, quien anteriormente gestionó fondos en Brevan Howard Asset Management y Tudor Investment Corp.
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El fondo de cobertura Palinuro Capital, formado por cinco personas y lanzado el año pasado por Alfonso Peccatiello, aspira a competir con equipos de entre 20 y 50 personas. Utiliza modelos de lenguaje a gran escala (LLM) para analizar los discursos de los responsables de los bancos centrales, desde Hungría hasta Corea del Sur, una labor que anteriormente habría requerido especialistas regionales. “En la práctica, es como contar con un equipo de analistas imparciales por una fracción del coste”, afirmó Peccatiello.
Los pequeños fondos centrados en bonos, como Osmosis NL, se enfrentan a un reto similar en materia de datos. La investigación que antes llevaba semanas se completa en días, lo que permite a esta joven empresa crecer rápidamente con un equipo de tan solo 15 personas, según Victor Verberk, director ejecutivo y director de inversiones.
“Una empresa más pequeña como Osmosis puede ahora abarcar todo el universo”, señaló Verberk, añadiendo que la IA le ha permitido reducir su plan de contratación trienal en un 25%. “La máquina nunca se pone enferma, nunca se va de vacaciones, siempre está ahí”.
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Mayor competencia
La IA ya está transformando el trabajo administrativo en sectores como el software, el marketing, la consultoría y la contabilidad. Los bancos están creando menos puestos de nivel inicial y los gestores patrimoniales se centran cada vez más en sus clientes más acaudalados, mientras que los bots se encargan del resto.
En la gestión de fondos, que lleva décadas utilizando el aprendizaje automático y la negociación algorítmica, esta tecnología en rápida evolución está siendo ampliamente adoptada. Una encuesta realizada en mayo por Barclays Plc a más de 400 inversores en renta fija reveló que la mitad de los gestores “long-only” y la mayoría de los fondos de cobertura utilizan la IA a diario, principalmente con fines de investigación.
“Esto apunta a un mercado que se está volviendo más competitivo, más democratizado y con un ritmo más acelerado”, afirmó Zornitsa Todorova, directora de investigación temática de FICC en Barclays.
Además de transformar la investigación, las nuevas herramientas están contribuyendo a la gestión de riesgos y a la elaboración de modelos. Según Peccatiello, Palinuro recurrió a un asistente de IA durante la crisis de los precios del petróleo de este año para analizar las opciones sobre el dólar y las materias primas con el fin de encontrar la forma más económica de cubrirse.
En Alpha Curve Investments, un fondo de renta fija sin restricciones lanzado en 2025 con tan solo cuatro personas, Philippe Gougenheim y Pierre Ahlsell de Toulza solicitaron a Claude, de Anthropic PBC, que estimara las tendencias de los precios al consumo basándose en datos de EE. UU., Europa, Australia, Brasil y Canadá. A continuación, reasignaron el 70 % de su cartera de 100 millones de libras esterlinas (132 millones de dólares) a bonos a corto plazo indexados a la inflación.
Eric Lonergan, que gestiona más de 1 000 millones de dólares en activos como director del nuevo fondo Discretionary Macro Fund de Calibrate Management Ltd, afirmó que utiliza la inteligencia artificial para analizar 100 activos globales y seleccionar 10 ideas de inversión, sustituyendo así el trabajo que en el pasado habrían realizado “legiones de analistas”.
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Cambio rápido
A diferencia de las plataformas más grandes, las empresas emergentes no suelen contar con sistemas heredados que compliquen la implantación, lo que permite una adopción más rápida. Verberk, quien pasó 16 años en Robeco dirigiendo estrategias de renta fija, afirma que para las pequeñas empresas resulta más fácil y económico integrar nuevas tecnologías. Su boutique utiliza únicamente dos plataformas principales: Microsoft Azure y Bloomberg.
“Dada la velocidad a la que está cambiando la IA, hay que ser muy creativo y experimental”, afirmó Lonergan, antiguo gestor de carteras en Eisler Capital y M&G Investments.
No obstante, es probable que las empresas más grandes, con mayor capacidad financiera, sigan teniendo ventaja, según Ben Conway, director de inversiones de Hawksmoor Investment Management Ltd. “Es algo que tenemos en cuenta a la hora de seleccionar fondos”, señaló.
Maniyar reconoce las ventajas que las empresas más grandes siguen teniendo en cuanto a recursos de capital, distribución y amplitud de cobertura, pero afirma que la tecnología ha hecho que el “campo de juego sea más interesante”.
“La ventaja radica en cómo se integran el análisis de datos, la construcción de carteras mediante inteligencia artificial, la ejecución y el riesgo en un proceso de inversión coherente”, señaló. “La tecnología ha democratizado sin duda la infraestructura, pero no las competencias”.
--Con la colaboración de Nishant Kumar.
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