La IA en la gestión de inversiones: 3 formas de impulsar la inversión sostenible

La adopción de la IA en la gestión de inversiones va mucho más allá de los fondos cuantitativos. Según Mercer, el 91% de los gestores de activos ya utilizan IA (54%) o tienen previsto integrarla (37%) en su estrategia de inversión o en la investigación de clases de activos^.1

Hasta ahora, la mayor parte de esa adopción se centra en mejorar las capacidades existentes: ampliar los conjuntos de datos, generar nuevas ideas de inversión y acelerar el análisis. En la mayoría de los casos, la IA apoya el juicio humano en lugar de sustituirlo. Más de la mitad de los equipos integrados en IA afirman que la IA informa sus decisiones, mientras que solo una quinta parte afirma que propone acciones directamente^.2

Para los inversores sostenibles, este modelo de aumento es especialmente valioso. A medida que la normativa se endurece y la demanda de datos se hace más compleja, la IA puede ayudar a los equipos de inversión a mantenerse a la vanguardia sin perder el control sobre las decisiones más importantes.

La infografía que figura a continuación destaca tres formas prácticas en que los inversores están utilizando la IA en la gestión de inversiones para alcanzar objetivos de sostenibilidad. Estas aplicaciones ya están siendo utilizadas por empresas líderes y están dando forma a los flujos de trabajo de inversión diarios.

3 formas en que la IA ya está impulsando la inversión sostenible

La IA está cambiando la forma en que los inversores evalúan el riesgo, llevan a cabo investigaciones y satisfacen las exigencias de información. Estos tres casos de uso muestran dónde está aportando valor hoy en día.

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El reto: Detectar las controversias antes de que afecten a la cuenta de resultados

Clarity AI descubrió que las principales controversias sobre sostenibilidad pueden reducir el valor de mercado hasta en un 11,8% en función de la gravedad y el tipo de problema.³

La IA como solución

Las herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como la solución Controversias de Clarity AI, ayudan a los inversores a vigilar los riesgos emergentes y responder con información oportuna. Mediante el análisis de 250.000 noticias diarias en 200 países, la herramienta clasifica los incidentes en 39 categorías y asigna puntuaciones de gravedad en función del problema, la respuesta de la empresa y el riesgo potencial para el valor de la empresa.

El reto: ampliar la investigación a miles de empresas

El modelo tradicional requiere mucho tiempo y limita la cobertura. Si un equipo de analistas solo puede evaluar en profundidad unos cientos de empresas, miles más permanecen en la oscuridad.

La IA como solución

Las herramientas de IA Generativa están empezando a cerrar la brecha, ayudando a los analistas a cubrir más terreno, más rápido, con una profundidad y calidad constantes. Los estudios sugieren un aumento de la eficiencia del 30-40% cuando se utilizan herramientas de IA generativa para tareas como resumir informes, comparar resultados e identificar riesgos clave para la sostenibilidad.

El reto: Cumplir unos requisitos de información complejos y cambiantes

La elaboración manual de informes consume tiempo y recursos, ya que la evolución de los requisitos, los cambios en las plantillas y las actualizaciones de datos exigen una atención constante.

La IA como solución

La IA generativa puede manejar gran parte de esta complejidad, liberando la experiencia humana para un trabajo de mayor valor. La solución de informes automatizados deClarity AI, por ejemplo, redujo el tiempo medio de elaboración de informes en más de un 80 %, lo que permitió a los equipos de cumplimiento cumplir las expectativas más rápidamente, con más confianza y sin desviar la atención de sus responsabilidades principales.

Conclusión

Los ejemplos de esta infografía muestran cómo la IA ya está marcando la diferencia en los flujos de trabajo de inversión. Desde la mejora de la cobertura de la investigación sobre sostenibilidad hasta la aceleración del cumplimiento normativo, estas herramientas están ayudando a los inversores a trabajar más rápido y con más confianza.

Pero a medida que crece su adopción, la experiencia humana sigue siendo esencial. El verdadero valor de la IA surge cuando se combina con la experiencia humana. Como señaló Neil Brown, responsable de renta variable de GIB Asset Management, en una entrevista en Sustainability Wired, los inversores siguen necesitando conocimientos especializados para interpretar los resultados, detectar errores y evitar ser engañados por resultados erróneos. Es este equilibrio entre rapidez y discernimiento lo que definirá el próximo capítulo de la inversión sostenible.