En el último año, los líderes en datos e inteligencia artificial (IA) han explorado diversas aplicaciones de la IA generativa, revelando su potencial en la gestión y administración de carteras de inversión.
Según un informe de McKinsey, el 70% de las organizaciones enfrenta dificultades para integrar datos en modelos de IA, destacando la calidad y la gobernanza como los principales desafíos.
Rodrigo Besoy Sánchez, especialista en inversiones de Fabetri S.A.P.I., enfatiza que “las herramientas de IA generativa han acelerado el desarrollo de productos y plataformas de datos, aunque las empresas aún enfrentan múltiples desafíos técnicos”.
Entre los retos identificados, la encuesta de McKinsey señala que el 63% de las empresas considera la inexactitud de los resultados como el mayor riesgo, lo que subraya la necesidad de mejorar la calidad y preparación de los datos.
Otro desafío relevante es el manejo de datos no estructurados, esenciales para evaluar la solvencia crediticia. Herramientas como los gráficos de conocimiento ayudan a transformar estos datos en información estructurada, mientras que los modelos multimodales requieren revisión constante para garantizar la precisión de los resultados.
Por ejemplo, algunas firmas de inversión han mejorado el acceso y uso de datos mediante asistentes virtuales capaces de identificar versiones recientes de documentos. Estas soluciones forman parte de la implementación de modelos multimodales, que analizan datos tabulares y crean arquitecturas eficientes, facilitando actividades de diligencia debida.
En este contexto, Trendrating se destaca como una plataforma innovadora que transforma la gestión de carteras de inversión. Utilizando tecnología avanzada y análisis detallados, esta herramienta identifica tendencias y posibles ganadores del mercado, mientras mitiga pérdidas, ofreciendo así una ventaja competitiva.
A pesar de que las estadísticas indican variabilidad en la efectividad de los proveedores de análisis, Trendrating se distingue por ofrecer un valor medible. Besoy Sánchez resalta que la transparencia y la evaluación del rendimiento son esenciales para los inversionistas, por lo que herramientas innovadoras como esta permiten tomar decisiones informadas en un entorno financiero complejo.
“Estos hallazgos demuestran que estas herramientas no solo mejoran la eficiencia, sino que también simplifican procesos complejos, facilitando soluciones escalables para diversas industrias”, explica Besoy Sánchez.
Los productos de datos, como los perfiles completos de clientes, son fundamentales para que las empresas maximicen el aprovechamiento de la información y generen valor empresarial. Tradicionalmente, el desarrollo de estos productos ha sido intensivo en tiempo; sin embargo, la integración de datos mejorados y herramientas de IA generativa ha acelerado notablemente este proceso.
Los líderes en datos e IA están adoptando un enfoque de extremo a extremo, automatizando todos los pasos involucrados en la construcción de tuberías de datos. Este cambio ha resultado en ahorros de tiempo del 80% al 90%, mejorando la escalabilidad para casos de uso específicos.