El futuro de la inversión sostenible con la IA ya no es un horizonte lejano: es una fuerza presente, poderosa y transformadora
Juan Aguirre, J. Safra Sarasin Sustainable AM
Para el mundo de las finanzas, representa una doble realidad:
- inmensa oportunidad de extraer conocimiento relevante a partir de grandes volúmenes de datos
- riesgo significativo derivado de modelos poco fiables y opacos
Esta paradoja es particularmente acusada en la inversión sostenible, donde la integridad del análisis es crucial.
Enfoque disciplinado y centrado en el ser humano
El valor de la IA no radica en el algoritmo en sí, sino en su capacidad para potenciar al experto, creando un «analista amplificado» capaz de afrontar la complejidad con mayor rapidez, profundidad y convicción.
Esta sinergia entre la precisión de las máquinas y la sabiduría humana representa el futuro para la generación de alfa sostenible.
El imperativo de la IA: un recurso para la transformación
El discurso actual en torno a la IA está dominado por los grandes avances tecnológicos, con el anuncio de nuevos modelos a un ritmo vertiginoso.
Aunque este progreso es notable, resulta crucial distinguir entre la tecnología y su propósito.
La IA no es, en sí misma, una propuesta de valor; es un poderoso recurso que facilita la transformación.
Afirmar lo contrario sería como si un fabricante mencionara la «electricidad» como un beneficio del producto.
A nuestros clientes y analistas les importa poco el código subyacente; les importa lo que hace.
Para la ISR significa transformar un abrumador volumen de información en ideas más claras, menos errores y convicciones más sólidas y basadas en evidencia.
Significa dedicar menos tiempo a la recopilación administrativa de datos y más a la interpretación estratégica.
El verdadero valor de la IA radica en su capacidad para potenciar el juicio de los expertos, lo que permite a los analistas ofrecer perspectivas más profundas en un mundo cada vez más complejo.
Afrontar un nuevo panorama
El panorama de la inversión sostenible nunca había sido tan complejo.
La disponibilidad de información sobre los criterios ASG ha aumentado. Pero también lo han hecho los desafíos asociados a su uso.
La ISR se enfrenta ahora a presiones interconectadas que están poniendo a prueba los métodos analíticos tradicionales.
Estas fuerzas no son independientes, sino que se combinan entre sí, creando un obstáculo que exige una nueva generación de herramientas y un enfoque analítico redefinido.
Volumen de datos
El bienvenido impulso hacia una mayor transparencia corporativa impulsado por un creciente entramado de normativas ha dado lugar a un crecimiento exponencial de la divulgación de información sobre ASG.
Hoy los informes de sostenibilidad de una sola empresa suelen superar las cien páginas.
Con ello se corre el riesgo de crear una «parálisis del análisis», en la que los analistas se vean obligados a depender de parámetros superficiales en lugar de dedicarse a un análisis profundo y relevante.
El mero volumen de la información puede resultar tanto oscuro como revelador, lo que puede dar lugar a una mala asignación del capital.
Sistema normativo fragmentado
Las jurisdicciones avanzan a distintas velocidades, lo que crea un complejo mosaico mundial.
- UE: enfoque exhaustivo, basado en normas, que exige una amplia comunicación de información corporativa con arreglo a la CSRD.
- EEEUU: orientado al mercado y a veces politizado. Se apoya en normas basadas en principios de organismos como la SEC.
Se requiere un marco analítico que no solo sea escalable, sino también lo bastante coherente como para hacer frente a demandas divergentes.
El reto de la veracidad
A medida que los criterios ASG se integran más en la inversión convencional, aumenta el incentivo para que las empresas recurran al «greenwashing».
Esto va más allá de la simple tergiversación y adopta formas más sutiles:
- selección de datos favorables
- establecimiento de objetivos poco concretos a largo plazo sin planes de transición creíbles
- enfoque en iniciativas poco relevantes
Se aumenta la carga de la prueba para el analista, por lo que una verificación sólida y basada en evidencia resulta más importante que nunca para evitar riesgos no recompensados.
Filosofía en la práctica: soberanía de los datos, precisión y prudencia
Marco responsable para integrar la IA en la inversión: soberanía del dato, precisión y prudencia, que reflejen una perspectiva a largo plazo y consciente del riesgo.
- Soberanía de los datos
Depender de servicios externos de IA de terceros para análisis sensibles implica ceder el control sobre datos y métodos analíticos propios. Es un riesgo.
Urgencia renovada: los proveedores de datos e investigaciones sobre criterios ASG aplican restricciones de licencia que prohíben el uso de sus contenidos con servicios de IA generativa de terceros.
Esta medida para proteger su propia propiedad intelectual convierte a la infraestructura de IA interna y exclusiva en una elección
- mayor seguridad
- necesidad estratégica para un análisis continuo e ininterrumpido
Al dar prioridad a un marco interno seguro, se aseguran de que la propiedad intelectual de la empresa — desde su metodología única de puntuación ASG hasta sus tesis de inversión— siga siendo confidencial y estando protegida bajo su propia gobernanza, salvaguardando una fuente clave de ventaja competitiva.
- Precisión y la veracidad
Un enfoque prudente es el de la «IA fundamentada», que se consigue mediante arquitecturas como la generación aumentada por recuperación (RAG).
Este método es radicalmente distinto de la IA generativa habitual. Obliga al sistema a actuar como asistente de investigación, no como autor.
Debe construir su análisis a partir de hechos verificables dentro de una biblioteca de documentos fiables, no a partir de la vasta inmensidad de datos sin verificar de Internet. Cada afirmación está vinculada a una fuente auditable.
Convierte una posible «caja negra» en una herramienta transparente, tipo «caja de cristal».
La filosofía de diseño debe centrarse en el ser humano
La IA complementa a los expertos, no los reemplazan.
- sistema: gestionar escala y velocidad del procesamiento de datos
- analista humano: pensamiento crítico y juicio prospectivo
La IA reconoce patrones y detecta anomalías. Pero solo un analista determina la importancia estratégica
de los resultados dentro de un contexto geopolítico y de mercado más amplio.
Más allá del índice de referencia: ampliación del universo de inversión cubierto con información sobre sostenibilidad
El cambio tecnológico desbloquea segmentos de mercado antes opacos a un análisis sostenible riguroso.
Históricamente, la investigación en profundidad sobre criterios ASG se había concentrado en las empresas de gran capitalización en mercados desarrollados, que poseen los recursos necesarios para elaborar informes de sostenibilidad extensos y bien estructurados.
El elevado coste de la recopilación y el análisis manual de datos hacía prohibitivo ofrecer el mismo nivel de cobertura a pymes o a empresas presentes en mercados emergentes.
Los marcos asistidos por IA han acabado con esta barrera.
Al procesar con eficacia una gama más amplia de datos menos estructurados
- breves declaraciones que exige la normativa
- información publicada por los medios de comunicación locales
- fuentes de datos alternativas
… estas herramientas logran que el análisis de un universo mucho más amplio de empresas resulte económicamente viable.
Esto no merma la calidad. Permite al analista aplicar su escepticismo y experiencia a un conjunto más amplio de resultados iniciales.
La IA gestiona la amplitud en la obtención de datos. El experto humano sigue siendo el árbitro último de la calidad y la relevancia. Esta capacidad será fundamental a medida que los datos sin procesar sobre criterios ASG se mercantilice cada vez más.
A medida que se generalice la divulgación, la simple posesión de datos dejará de ser una fuente de ventaja competitiva.
La verdadera ventaja provendrá de un proceso analítico superior capaz de convertir estos datos-mercancía en información propia y accesible.
Esto permite descubrir líderes sostenibles ocultos y oportunidades atractivas mucho más allá de las referencias tradicionales.
Un camino disciplinado hacia una comprensión más profunda
La transformación que aporta la IA en las finanzas consiste
- eficiencia
- mejora de la calidad de las decisiones de inversión
Los mismos principios que mejoran la elaboración de perfiles ASG pueden aplicarse a otros ámbitos complejos y con gran cantidad de documentos:
- análisis crediticio
- investigación temática
La evolución de la IA acabará por redefinir la habilidad inversora
La ventaja de un analista ya no consistirá en ser el primero en encontrar la información, sino en:
- formular mejores preguntas
- interpretar los resultados de manera crítica
- emitir juicios superiores en condiciones de incertidumbre
Además, un marco interno de IA bien gestionado crea un activo institucional acumulativo.
Cada análisis, cada verificación y cada comentario de un analista contribuyen a una base de conocimientos estructurada y en crecimiento. A su vez, esto crea una «memoria institucional» que podría volverse más inteligente y esclarecedora con el tiempo, lo que aumentaría el capital intelectual de la empresa.
Esta poderosa sinergia entre la experiencia humana y la precisión de las máquinas crea un proceso de inversión más resiliente y perspicaz, que permite a los profesionales afrontar los retos de hoy, al tiempo que construyen la visión estratégica necesaria para las carteras del día de mañana.
