Aún en la cama, antes de encender la luz, Jorge Dib ya tiene el móvil en la mano. Lo primero que consulta este gestor de fondos macroeconómicos de la gestora de activos Galapagos Capital es Bloomberg , una costumbre que ha desarrollado a lo largo de décadas en el mercado y que se mantiene intacta. Pero el segundo paso ha cambiado. En lugar de abrir el periódico, lee un informe personalizado preparado durante la noche por un robot.

El sistema, desarrollado por él mismo, combina los modelos Claude, Grok y Gemini, cada uno con una función específica. Juntos, los tres rastrean la información publicada sobre los mercados, y el resultado llega organizado, con la información que el gestor ha configurado como relevante para su estilo de gestión.

Solo después de eso Dib se plantea abrir uno de los periódicos a los que todavía está suscrito. «El periódico es viejo, ¿no? Muchas cosas ya han salido el día anterior. Pero aun así le echo un vistazo rápido», dice Joca, como se le conoce en el mundo financiero.

La inteligencia artificial está transformando el día a día del sector de fondos de inversión brasileño. NeoFeed entrevistó a ocho gestoras de activos independientes con más de 100.000 millones de reales en inversiones para comprender cómo el mercado local está adoptando esta tecnología, y lo que descubrieron es un sector que experimenta una transformación acelerada, pero aún desigual.

Entre ellas, el uso de la IA para automatizar y optimizar procesos que antes se realizaban manualmente es casi unánime, al igual que la preferencia de los gerentes por el modelo de lenguaje antrópico, que se ha convertido en una herramienta de eficiencia en las oficinas administrativas .

“Claude cuenta con un conjunto de herramientas más completo e integrado, y sus herramientas más avanzadas son más fáciles de usar. Se pueden crear flujos de agentes directamente en la plataforma, sin depender de un intermediario externo”, afirma Thomaz Pougy, director de tecnología de RBR Asset .

En RBR, Pougy orquestó la introducción de la tecnología en los procesos de la gestora de activos. La empresa creó una cuenta corporativa, asignó a cada empleado su propio acceso y, antes de concederles acceso, diseñó un programa de formación interna. «Si no sabes lo que haces, te quedarás sin datos en dos intentos», afirma.

Con aproximadamente 40 empleados, RBR seleccionó a un profesional por área para que recibiera una formación técnica más especializada y la compartiera con sus compañeros, permitiéndoles desarrollar maneras de hacer sus tareas más eficientes.

La segunda fase consistió en desarrollar agentes de IA e integrarlos en sistemas propios, facilitando tareas que abarcan desde asuntos legales hasta la gestión de los fondos del hogar.

En el área de fondos de fondos, que requiere información sobre operaciones externas, el sistema extrae cientos de documentos públicos y realiza un análisis preliminar, obteniendo los datos que alimentarán el sistema interno del administrador. El registro de una operación, que antes tardaba más de un día, ya se ha reducido a la mitad, afirma Pougy. "Y vamos a seguir mejorando".

Gracias a que los agentes de IA se hacen cargo de tareas que antes se delegaban a analistas con menos experiencia, los gestores de activos han podido aumentar su área de cobertura sin necesidad de ampliar sus equipos.

“No despedimos a nadie. Pero un analista que antes cubría una cantidad X de acciones ahora puede cubrir 2X o 3X. Estamos logrando expandir esta capacidad analítica”, afirma Danilo Ribeiro, CEO de Paramis Capital .

Davi Costa, analista de fondos en CVPar, responsable del seguimiento del mercado FIDC, utiliza IA para crear código Python y R que automatiza tareas operativas. «La brecha se ha desplazado del conocimiento de programación a la comprensión del problema operativo. Quienes conocen bien el producto pueden, con la ayuda de la IA, crear las herramientas que necesitan», afirma.

El analista afirma que le preguntan con frecuencia si teme ser reemplazado por máquinas. Responde que no, y que la tecnología está aquí para ayudar.

“Según mi experiencia en mi sector, creo que es difícil que la IA robe empleos. Se necesita la inteligencia humana. Lo ideal para los trabajadores es que intenten adoptar estas tecnologías lo más rápido posible, mucho más que temer ser reemplazados”, afirma Costa.

Por otro lado, Henrique Iara, socio y gestor de capital de Reach Capital , opina que los equipos directivos tienden a ser cada vez más reducidos. «La inteligencia artificial ya realiza el trabajo del analista junior. Pero el criterio del gestor o de un analista senior sigue siendo necesario».

Iara, responsable de la compra y venta de acciones globales en Reach, siempre ha estado más cerca del sector tecnológico y fue él quien introdujo la inteligencia artificial en los procesos de la gestora de activos.

Al igual que Joca de Galápagos, Iara también desarrolló un agente que lee las noticias de su área de gestión y envía un resumen diario. Para el equipo, también creó un repositorio de ideas alimentado por agentes de IA con todo lo que el equipo lee, recibe y comenta, como informes y transcripciones de llamadas con analistas y reuniones internas.

Para Iara, esta capacidad de coordinar agentes es una nueva habilidad para ser un buen gestor en la era de la inteligencia artificial. «Un programador que sabe usar la IA a la perfección es cien veces más productivo. Creo que, en cierto modo, esto también marcará la diferencia en el mundo de la gestión de inversiones».

Empresa de gestión prácticamente sin analistas.

Luis Felipe Amaral, CEO y socio fundador de Drýs Capital (antes Equitas), llevó esto al extremo, revolucionando por completo el modelo de negocio de la gestora de activos. Tras un difícil periodo de reembolsos en fondos de renta variable a raíz de la pandemia, la gestora decidió, en 2022, rediseñar toda la estructura de la empresa basándose en inteligencia artificial , capacitando a sus empleados en la nueva tecnología.

“Algunas personas no se adaptaron y terminaron marchándose. El analista que quería hacer exactamente lo que yo hacía acabó irse, mientras que los analistas sénior fueron reasignados a otras áreas de negocio”, afirma Amaral.

El equipo de gestión de renta variable, que en su día contaba con diez personas, incluyendo nueve analistas, se ha reducido a tan solo dos gestores, uno de los cuales es el propio Amaral. Cada uno gestiona un fondo: Amaral, Drýs High Convictions, y Ricardo França, Drýs Selection. Aunque gestionan de forma independiente, cada uno cuenta con su propio conjunto de agentes de IA, desarrollados por ellos mismos, con estilos propios.

"Alimento este sistema de agentes con todo lo que he aprendido en 30 años en el mercado, con lo que creo que tiene sentido o no". Su sistema, explica, analiza periódicamente 20.000 acciones basándose en sus criterios predefinidos y entrega los resultados bajo demanda.

“Las llamadas, todas las entrevistas, todo lo que se publica sobre la empresa, son los agentes quienes recopilan la información”, dice. “Me trae lo que vio, la reacción de los analistas, cómo eso debería afectar nuestras proyecciones. Hay una interacción conmigo. Doy mi opinión”.

Además de tener un equipo a su disposición las 24 horas, Amaral afirma que uno de los mayores beneficios del cambio fue poder dedicar el tiempo que antes invertía en la gestión de personal a la administración de los fondos. «Cuando tenía un equipo de 10 personas, gran parte de mi tiempo lo dedicaba a gestionar personas, egos y comentarios. Se pierde tiempo, atención y concentración, y les aseguro que todos los gerentes experimentan esto».

Hoy, explica, el intercambio de ideas se centra en las interacciones con la inteligencia artificial y con el gestor del fondo High Convictions. «Es una conversación muy distinta. El analista se centra solo en uno o dos sectores. El gestor lo tiene todo en mente y es responsable de tomar decisiones».

Los resultados se han reflejado en las participaciones del fondo. En lo que va del año, Equitas Selection y High Convictions han acumulado ganancias del 25,41 % y el 78,98 %, respectivamente, frente al 9,24 % del Ibovespa. High Convictions, creado a mediados de 2022 —coincidiendo con el inicio del proceso de transformación de la gestora de activos—, ha acumulado una rentabilidad del 320,20 % desde su creación, 241 puntos porcentuales por encima del índice de referencia.

Amaral afirma que el nuevo modelo también ha generado un ahorro significativo, reduciendo la nómina del equipo de analistas a entre 2000 y 3000 dólares mensuales, la cantidad que paga para operar su sistema de agentes en Claude Code. Según él, el sistema se actualiza diariamente para adaptarse a las nuevas demandas o a los modelos más recientes lanzados por Anthropic.

De un equipo de veintidós personas centradas exclusivamente en la gestión de renta variable, el equipo se ha reducido a veintiuna, con solo cuatro personas gestionando fondos, incluido el crédito, además de tres personas en soporte y ventas.

Aunque el equipo directivo se ha reducido, el director general afirma que el equipo de Drýs se ha mantenido prácticamente igual, con la aparición de otras divisiones: la empresa de biometano Renu Energia, con cinco personas, y Credit Guide, una plataforma privada de datos crediticios. Desarrollada con IA por un analista de Drýs que se hizo cargo del negocio, la herramienta se ha convertido en el principal ámbito de la empresa en cuanto a personal, con nueve personas.

Para los analistas cuantitativos, una "revolución".

Daemon Investments optó por un camino diferente, manteniendo intacto su equipo directivo y utilizando principalmente la IA para ganar eficiencia en las pruebas de modelos cuantitativos, la base para la gestión de sus fondos, que ascienden a un total de 7.000 millones de dólares estadounidenses.

"Esta es la mayor revolución de la historia de la humanidad desde el dominio del fuego", afirma Sérgio Schirato, director ejecutivo y socio fundador de Daemon.

En Daemon, la IA se ha convertido en un elemento central del proceso de investigación y desarrollo de estrategias cuantitativas. Lo que antes llevaba meses —simular una estrategia, entrenar parámetros, aplicarla a diferentes mercados, evaluar variaciones— ahora se realiza en días.

“Estamos logrando hacer más de lo que podíamos al quintuplicar el equipo. Es como si hubiéramos adquirido superpoderes”, afirma.

Además de la velocidad, la empresa gestora integró la IA directamente en su código fuente mediante las soluciones corporativas de Anthropic, lo que permitió que el modelo accediera al trabajo de todo el equipo simultáneamente. "Es casi una conciencia colectiva", lo define.

La idea de una base de conocimientos compartida también ha sido utilizada por Legacy Capital . André Dias, gerente cuantitativo de la firma, explica que la base de datos, anteriormente restringida al área cuantitativa, se está abriendo a toda la empresa, y los agentes cruzan las series temporales con los comentarios de los analistas internos, lo que les permite incluso evaluar el historial de precisión de cada analista.

En el ámbito cuantitativo, la IA también ha cubierto el vacío dejado por la marcha de los programadores junior. «Logramos suplir esa necesidad gracias a la IA. Aumentamos considerablemente nuestra productividad en el desarrollo», afirma.

Tanto Dias como Schirato también han intentado utilizar la IA en sus modelos cuantitativos para evaluar el sentimiento del mercado con respecto a activos específicos.

En Legacy, el área cuantitativa procesa las transcripciones de las teleconferencias sobre resultados financieros mediante modelos lingüísticos para clasificar si el tono de la empresa fue optimista o pesimista; un análisis que antes requería modelos propios más rudimentarios. En Daemon, Schirato menciona el interés en analizar datos alternativos, como las redes sociales, como siguiente paso en el proceso.

Funciones similares existen desde hace años y se han convertido en un negocio en Estados Unidos. Una de las empresas que opera en este sector es Context Analytics, adquirida en febrero por la empresa israelí Bridgewise , que también opera en Brasil y busca adaptar la tecnología desarrollada al mercado local.

Context Analytics, con sede en Chicago y más de 13 años de trayectoria, es utilizada por S&P Global, Millennium y BlackRock, principalmente en estrategias cuantitativas. El producto monitorea el sentimiento del mercado minuto a minuto en redes sociales y noticias para anticipar fluctuaciones bruscas en los precios de las acciones.

Daniela Italiano, directora de ventas de Bridgewise en Latinoamérica, afirma que el mayor interés en el producto de Context Analytics proviene de fondos cuantitativos. Sin embargo, según ella, la tecnología aún necesita algunos ajustes para adaptarse al mercado brasileño, entre ellos, una mejor comprensión de la ironía y el sarcasmo en las redes sociales.

Según ella, el interés de los gestores de activos por utilizar la IA para la toma de decisiones aún se limita a unos pocos actores locales. «Vemos que la inteligencia artificial se aplica en los procesos internos y externos para generar eficiencia; esto ya está más que demostrado. Pero cuando hablamos de una tecnología para generar alfa como aliada en la estrategia del gestor de activos, la conversación no es tan trivial».