Cómo es la inversión cuantitativa en 2026: Datos, inteligencia artificial y juicio humano

Un panorama de datos transformado, pero con una dinámica de mercado familiar

Desde una perspectiva de mercado, el entorno actual tiene similitudes con el pasado. Los periodos de concentración del mercado, las elevadas valoraciones de las empresas líderes y las operaciones basadas en narrativas no son nada nuevo. Hemos observado dinámicas similares durante la burbuja de las puntocom, la crisis financiera mundial y, más recientemente, la volatilidad provocada por la pandemia.

Lo que ha cambiado no es la naturaleza de los mercados, sino las herramientas que los inversores tienen para capearlos.

El mayor cambio en la inversión cuantitativa ha sido el acceso a conjuntos de datos mucho más amplios, complejos y diversos que nunca. Hace 40 años, las estrategias sistemáticas se basaban casi por completo en datos financieros estructurados (beneficios, balances y fluctuaciones de precios), mientras que hoy en día pueden integrar grandes cantidades de información no estructurada, como texto, patentes y otras fuentes de datos alternativas.

Esto ha sido posible gracias a los avances en el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la computación en la nube. Estas innovaciones han ampliado el conjunto de herramientas cuantitativas, lo que permite a los equipos de inversión procesar y analizar información que antes era inaccesible o demasiado costosa para utilizar a gran escala.

Por ejemplo, nuestro equipo ha incorporado recientemente las solicitudes de patentes globales a nuestro proceso de inversión, un conjunto de datos de alrededor de cinco terabytes que abarca millones de páginas de texto. El procesamiento de estos datos habría llevado un mes hace justo un año; hoy se puede hacer en aproximadamente una semana. Esto nos permite obtener una visión más exhaustiva de los proyectos de innovación corporativa y evaluar cómo la actividad de investigación y desarrollo podría traducirse en el crecimiento futuro de los beneficios de una empresa.

Sin embargo, lo esencial no es sustituir el análisis fundamental, sino mejorarlo. La IA nos ayuda a comprender mejor lo que hacen las empresas, pero las conclusiones sobre inversiones deben seguir basándose en la realidad económica.

La IA como acelerador, no como seleccionador de acciones

Existe una idea errónea muy extendida de que la IA ahora se dedica a «seleccionar acciones». Así no es como funciona la inversión sistemática para nosotros, ni es como debería funcionar.

En BNP Paribas Asset Management, nuestro enfoque siempre ha sido construir modelos transparentes y explicables, lo que denominamos sistemas de «caja blanca» en lugar de los de «caja negra». Todas las decisiones de inversión deben ser rastreables hasta los datos específicos y la justificación económica. Cuando se añade o elimina una acción de la cartera, podemos explicar exactamente qué ha cambiado en sus fundamentales y por qué ese cambio es relevante históricamente.

El papel de la IA es acelerar el análisis, ampliar la perspectiva y hacer factible la incorporación de nuevas formas de datos, no tomar decisiones de inversión autónomas.

La supervisión humana sigue siendo esencial por tres razones fundamentales:

1. Diseño de modelos: Las máquinas no pueden determinar cómo interactúan las condiciones macroeconómicas, la valoración y los ciclos de vida empresarial; para ello se requiere la experiencia humana.
2. Selección de modelos: Elegir entre técnicas como redes neuronales, árboles de decisión o bosques aleatorios requiere criterio.
3. Evitar el sobreajuste: Los modelos que funcionan perfectamente en las pruebas retrospectivas pueden fallar en los mercados reales si están mal construidos. La experiencia y el conocimiento de la materia son fundamentales para mitigar este riesgo.

En otras palabras, la IA mejora el proceso, pero los humanos siguen teniendo el control absoluto.

Inversión sistemática en un mundo más incierto

Un área en el que las estrategias cuantitativas están cobrando cada vez más importancia es la gestión de riesgos en mercados turbulentos.

Hoy en día, los inversores están menos centrados en los retornos publicados en los titulares y más preocupados por cómo se comportan las carteras durante las crisis. A este respecto, los enfoques sistemáticos pueden ser especialmente adecuados en el entorno actual.

Por diseño, las carteras cuantitativas están muy diversificadas entre empresas, sectores y países. Su objetivo es evitar la dependencia excesiva de una única fuente de riesgo y, en su lugar, obtener retornos a partir de modelos escalables de selección de acciones aplicados en los mercados mundiales.

Esta estructura puede contribuir a aislar a los inversores de perturbaciones crisis impredecibles, ya sean geopolíticas, normativas o macroeconómicas. Para muchos inversores, esta previsibilidad y resiliencia están adquiriendo tanta importancia como la rentabilidad.

Parte de nuestro trabajo consiste en ayudar a los inversores a «dormir tranquilos por la noche», sabiendo que sus carteras no están excesivamente expuestas a riesgos imprevistos.

ESG: Un punto fuerte, no una limitación

Otro cambio importante en el panorama de la inversión ha sido el aumento de las consideraciones medioambientales, sociales y de gobierno corporativo (ESG).

Lejos de ser una carga, estos avances suelen jugar a favor de los puntos fuertes de la inversión sistemática.

Empezamos a integrar criterios ESG en nuestras carteras hace más de una década, mucho antes de que se generalizara. Los enfoques cuantitativos son especialmente eficaces en este caso, ya que nos permiten evitar sistemáticamente las empresas con altas emisiones de carbono o elevado consumo de agua, al tiempo que identificamos empresas comparables con perfiles ESG más sólidos y un atractivo financiero similar.

Esto posibilita lo que denominamos «doble resultado»: ofrecer resultados de inversión responsables y sólidos retornos financieros. Los criterios ESG no se consideran una compensación, sino una dimensión adicional de la construcción de la cartera.

Donde más importa el juicio humano

A pesar de todos los avances tecnológicos, el juicio humano sigue siendo fundamental para el éxito de la inversión cuantitativa.

Nuestra principal habilidad como inversores cuantitativos no es predecir los mercados, sino crear modelos sólidos y repetibles, y aplicarlos con disciplina. Una vez que un modelo se ha probado a fondo, la clave es confiar en él y evitar la intervención emocional durante periodos de tensión en el mercado.

Esa disciplina es en lo que los clientes confían en última instancia cuando dejan su capital en nuestras manos.

Al mismo tiempo, los seres humanos siguen desempeñando un papel fundamental a la hora de interpretar el significado de los resultados de los modelos, garantizar que se ajusten a la lógica económica y mejorar continuamente el proceso de inversión a lo largo del tiempo.

De cara al futuro: evolución, no revolución

Es difícil predecir el futuro exacto de la inversión cuantitativa. Pero una cosa está clara: el éxito seguirá dependiendo de la voluntad de adaptarse.

Durante los últimos 40 años, nuestro equipo ha permanecido a la vanguardia de la inversión sistemática gracias a la adopción constante de nuevas técnicas, desde las primeras redes neuronales hasta el procesamiento del lenguaje natural.

Es probable que la siguiente fase de la inversión cuantitativa implique una integración aún mayor de la inteligencia artificial, fuentes de datos más diversas y capacidades computacionales más rápidas. Pero los principios fundamentales seguirán siendo los mismos: análisis riguroso, transparencia, diversificación y ejecución disciplinada.

Nuestro objetivo no es predecir el destino, sino dotar a nuestros equipos de análisis y carteras de las mejores herramientas disponibles para que puedan seguir innovando y ofreciendo resultados a nuestros clientes.