Debido a la rápida adopción de herramientas de inteligencia artificial (IA) en tantas facetas de los negocios, la entrada de la IA en las aplicaciones de tecnología financiera ha sido lenta hasta ahora. Según los expertos del sector, esto se debe en gran medida a los obstáculos normativos y de cumplimiento relacionados con el manejo del dinero de los ciudadanos. Hasta la fecha, la mayoría de las funciones de IA en el sector se han centrado en agilizar funciones como el servicio de atención al cliente, la contabilidad y otras operaciones administrativas, con empresas que van desde Klarna y Chime hasta Stripe y Ramp anunciando nuevos productos de IA. Ahora está surgiendo una nueva tendencia en el sector: el uso de la IA para el análisis en profundidad de las inversiones.
Muchas empresas que se adentran en este espacio utilizan agentes de IA, es decir, código que puede comprender información contextual, tomar decisiones lógicas y actuar. Los agentes pueden realizar tareas como hacer recomendaciones de inversión o crear borradores de presentaciones en PowerPoint. En el último mes, la aplicación de inversión Robinhood y Arta Finance, una empresa emergente que pretende ser una family office digital que permita a los consumidores adinerados acceder a inversiones alternativas, han anunciado nuevas funciones de IA orientadas al consumidor. Un conjunto aún mayor de empresas emergentes, casi todas con sede en Nueva York, están utilizando la IA para acelerar la investigación de banqueros de inversión e inversores. Entre ellas se encuentran AlphaSense, Hebbia, RavenPack y Rogo.
Es difícil saber cuáles de estas empresas estarán a la altura de sus promesas. La mayoría son empresas incipientes, y el frenesí del capital riesgo por las empresas de IA está aún en pleno apogeo, lo que hace aún más difícil predecir cuáles crearán negocios duraderos. Pero todas ellas se ocupan de tareas que requieren mucho trabajo y en las que hace tiempo que se necesitan mejoras.
Hebbia es una empresa neoyorquina de cinco años que utiliza la IA para intentar ayudar a instituciones financieras, bufetes de abogados y otras grandes empresas a acelerar sus investigaciones. Obtuvo 130 millones de dólares de financiación el año pasado con una valoración de 700 millones y cuenta con el respaldo de inversores como Index Ventures, Peter Thiel y Andreessen Horowitz.
En el ámbito de los servicios financieros, Hebbia se centra en el análisis de datos de mercados privados, explica su fundador y CEO, George Sivulka, de 27 años. Cuando una empresa trata de obtener financiación o se plantea ser adquirida, suele compartir información confidencial en una sala de datos virtual y segura a la que pueden acceder posibles inversores. Cargarán información como sus estados financieros auditados, propiedad de acciones, patentes y divulgación de litigios en curso. El software de Hebbia se conecta a las salas de datos e intenta responder a preguntas sobre la concentración de clientes de una empresa (hasta qué punto depende de un pequeño grupo de clientes), la solidez del crecimiento de sus ingresos y las cualificaciones de su equipo directivo.
También pretende identificar riesgos y señales de alarma, como el grado de exposición de la empresa a las tarifas, o si un tema se ha pasado por alto o se ha omitido en una presentación de inversión a pesar de que suele estar cubierto. El software de Hebbia puede entonces crear un borrador de memorándum basado en su análisis. La empresa afirma que las empresas de capital riesgo pueden ahorrar entre veinte y treinta horas por operación utilizando sus productos.
Como la mayoría de las empresas de este sector, Hebbia utiliza una colección de diferentes modelos de IA. Tiene sus propios modelos para recuperar e interpretar la información de inversión de las salas de datos. Utiliza modelos externos de OpenAI, Anthropic y otras empresas (según las preferencias del cliente) para funciones como la generación del texto de los informes. Sivulka afirma que Hebbia tiene cientos de clientes, entre ellos la empresa de capital riesgo Charlesbank y la de crédito privado Oak Hill Advisors, y que cobra entre «decenas de miles» y «millones» por sus servicios.
AlphaSense, una empresa de datos financieros de catorce años con 6.000 clientes, también utiliza agentes de IA. Al igual que Hebbia, su objetivo es ayudar a los analistas a preparar propuestas, realizar la debida diligencia y analizar los mercados. Por ejemplo, si un analista está preparando una reunión con el CEO o CFO de una gran empresa, AlphaSense puede generar una investigación que sugiera cuáles son las principales prioridades del ejecutivo, dice un portavoz. Puede crear un informe utilizando el testimonio de expertos para indicar los tipos de preguntas que los inversores institucionales están haciendo sobre Klarna antes de su presentación de salida a bolsa.
Rogo es una startup neoyorquina de tres años y cuarenta empleados, con cuarenta clientes y más de 5.000 usuarios finales activos, explica su CEO, Gabriel Stengel, de 26 años. Según PitchBook, fue valorada en 350 millones de dólares en una recaudación de fondos en marzo, y está respaldada por inversores como Thrive y Khosla Ventures.
Rogo puede automatizar los resúmenes que los analistas de banca de inversión tienen que redactar cuando una empresa anuncia sus beneficios trimestrales. O digamos que un banquero quiere presentar una idea para que una gran empresa como ServiceNow adquiera una startup de IA con el fin de mejorar sus propias capacidades. Rogo puede ayudar a crear una presentación que resuma las diferentes empresas de IA que podrían ser objetivos de adquisición. «¿Cómo quieres comparar todos estos diferentes proveedores, las startups y los hiperescaladores que han hecho esto?», explica Stengel. Otro ejemplo: Rogo puede analizar los ingresos de la app de citas Bumble por país mirando los negocios que posee en diferentes geografías e interpretando los comentarios históricos del CEO.
La startup utiliza sus propios modelos para recuperar e interpretar los datos e intenta entrenarlos para que piensen como un inversor. Para otras funciones utiliza modelos externos de Google, Meta, Anthropic y OpenAI. Por ejemplo, si una tarea determinada requiere un análisis estadístico como una regresión, puede utilizar los modelos matemáticos de OpenAI.
RavenPack es una empresa neoyorquina de 22 años cuya actividad principal consiste en utilizar el análisis de datos de noticias y registros reguladores para identificar acontecimientos que mueven el mercado para instituciones financieras como bancos y empresas de comercio cuantitativo. Entre sus clientes figuran JPMorgan, Morgan Stanley, Deutsche Bank y el banco de inversión Nomura, afirma su director general, Armando González.
Hoy ha anunciado una serie de nuevas funciones de IA dirigidas a un público más amplio. A través de Bigdata.com, los analistas pueden utilizar su IA para crear listas de seguimiento de valores que enviarán informes de análisis diarios automatizados. Utiliza sus propios modelos para interpretar y recuperar datos para las consultas de búsqueda iniciales, y utiliza Anthropic para permitir a los usuarios consultar documentos específicos, como los registros reglamentarios. El sitio ofrece un servicio gratuito con un conjunto limitado de fuentes de datos y consultas de búsqueda. La suscripción premium da acceso a más fuentes de datos y cuesta a partir de cincuenta dólares al mes.
Es difícil seguir la pista a las nuevas empresas que aparecen en este sector. El sitio web de BlueFlame AI dice que ayuda a los gestores de activos alternativos, como los fondos de cobertura, a hacer un mejor uso de los modelos generativos de IA. Y hay una floreciente cosecha de pequeñas startups –la mayoría con menos de veinte personas– que se está formando rápidamente, incluyendo empresas como AgentSmyth, BrightWave, Finster AI, ModelML y ProSights.
La IA también está llegando a las aplicaciones de consumo. A finales del mes pasado, Robinhood anunció Cortex, una nueva herramienta de IA para la inversión que lanzará a finales de este año para los clientes que paguen por su servicio premium Gold. Al igual que Bigdata.com, producirá informes automatizados sobre lo que ocurre con una acción. Para los operadores diarios, puede sugerir ideas de inversión. El producto «hace que la experiencia de negociación de opciones sea más intuitiva, ayudándole a traducir sus convicciones sobre un valor en una operación de opciones y una estrategia específicas», según una entrada del blog de la compañía.
La semana pasada, Arta Finance anunció Arta AI, que se lanzará a «mediados de 2025» y hace sugerencias de inversión personalizadas. También responde a preguntas como qué tal le fue a su cartera el mes pasado y qué rendimiento están teniendo las acciones. La suscripción será a partir de veinte dólares al mes, y los clientes con más de 100.000 dólares gestionados por Arta pueden obtener el servicio de forma gratuita.
