Llevo más de 15 años sentado frente a pantallas tratando de entender qué va a hacer un mercado antes de que lo haga. Y le voy a confesar algo que pocos analistas admiten en público: una buena parte de ese trabajo siempre fue mecánico —leer un balance, cruzar cifras, armar un modelo. La parte difícil, la que de verdad protege el capital de alguien, nunca fue esa.
El trabajo que ya le quitaron a los analistas
Mañana, antes de la apertura, JPMorgan y Goldman Sachs reportan resultados del tercer trimestre. Lo que casi nadie menciona es que ambos bancos ya son clientes de producción de los agentes financieros de Anthropic, lanzados en mayo con Jamie Dimon en el escenario junto a Dario Amodei, junto con Citigroup, Citadel y Carlyle, entre otros, usados para redactar pitchbooks, construir modelos y cerrar libros contables (Fortune). Dimon llegó a decir que armó un tablero de investigación con Claude Code en veinte minutos. Y Magnetar Capital, firma de fondos de cobertura con US$18.000 millones bajo gestión, va un paso más allá: según reveló Bloomberg, prepara un fondo donde cientos de agentes de IA, no analistas humanos, van a rastrear ideas, analizar compañías y generar las recomendaciones de inversión (Bloomberg Law). Las decisiones finales de comprar o vender, por ahora, siguen siendo humanas.
Lo que nadie dice en voz alta
El riesgo no es que la IA haga mal el trabajo de un analista junior. Lo hace razonablemente bien, y cada mes lo hace mejor. El riesgo real es más incómodo. Cuando la recomendación ya viene empaquetada, clara y bien redactada por un modelo, la tentación humana es aceptarla, no cuestionarla. El criterio —la parte del trabajo que realmente protege el capital de alguien— se ejercita cuestionando, no aprobando. Cuestionar algo que suena tan razonable como lo que produce un modelo entrenado con dos décadas de datos requiere más disciplina, no menos, que cuestionar el trabajo mediocre de un analista humano cansado un viernes a las seis de la tarde. Lo vi pasar con los modelos de riesgo antes de 2008: nadie los cuestionaba porque la matemática se veía impecable, hasta que dejó de estarlo. Nadie construye el músculo de cuestionar por accidente; se atrofia si no se usa a propósito.
La oportunidad que sí es suya
Aquí está la oportunidad, y es real: en un mercado donde la parte mecánica del análisis —leer, resumir, modelar— se automatiza, el valor se concentra cada vez más en quien sabe hacer la pregunta que el modelo no se hizo. Si usted trabaja en análisis financiero, en tesorería, o apenas está decidiendo qué estudiar en Colombia con la mira puesta en un primer empleo como analista en un banco o una multinacional, la apuesta ganadora no es competir con la IA en velocidad de procesamiento —esa carrera ya la perdió cualquier humano—. Es desarrollar el hábito de desconfiar con criterio: pedirle al modelo que muestre sus supuestos, buscar el escenario que no consideró, y tener la autoridad técnica para decir “esto no cuadra” cuando el resto de la mesa ya aceptó la respuesta fácil.
La pregunta que importa antes de que abran los mercados
Mañana, cuando JPMorgan y Goldman publiquen sus números, una parte del análisis que los rodea —adentro de los bancos y afuera, entre quienes cubren la acción— ya habrá pasado por un modelo de IA antes de llegar a un ojo humano. Eso no es alarmante; es simplemente el nuevo punto de partida, y tarde o temprano le va a llegar a su industria, sea cual sea —ya lo vimos con los agentes que ya operan solos en cuentas de inversión retail. La pregunta que le dejo no es si la IA le va a quitar el trabajo de analizar. Es si, cuando la respuesta del modelo llegue lista y convincente, usted todavía va a tener el criterio —y el valor— de revisarla antes de firmarla como propia.
Si quiere seguir esta conversación todos los días, el Daily Briefing de hoy entra más a fondo en lo que viene esta semana con los bancos y la Fed.