TRIBUNA de Ben Wicks, resonsable de Innovación en Investigación de Schroders. Comentario patrocinado de Schroders.
Es evidente que las innovaciones tecnológicas y la vida moderna han cambiado radicalmente la manera de hacer las cosas en muy poco tiempo, y la industria financiera no iba a ser una excepción. Hace poco más de 30 años, los gestores contaban con información limitada para aplicarla a sus procesos de inversión e investigación, y las hojas de Excel eran de las pocas herramientas utilizadas para procesar esa información y aplicar las conclusiones pertinentes.
Sin embargo, en los últimos cuatro o cinco años, los que formamos parte de esta industria hemos experimentado un crecimiento exponencial de la información disponible para realizar nuestro trabajo, un hecho que presenta desafíos disruptivos, pero a su vez, significa una gran oportunidad para aquellas organizaciones bien estructuradas y flexibles. Algunos ejemplos del tipo de información que se puede utilizar para mejorar los procesos de inversión serían los datos de tráfico web, datos relacionados con el uso de smartphones, datos gubernamentales públicos, datos sobre hábitos de consumo masivos, o sobre el clima o desarrollo geográfico. Ignorar las nuevas fuentes de información que se van descubriendo podría ser una mala elección, ya que pueden esconder un gran potencial de generación de alfa.
La mayor parte de este diluvio informativo está provocado por el proceso omnipresente de digitalización en todos los ámbitos de nuestra vida. Millones de transacciones y movimientos quedan registrados para poder ser posteriormente analizados a nivel agregado y abstracto. También influye la necesidad creciente de transparencia demandada en los mercados públicos, especialmente en occidente, pero también en naciones emergentes. Por último hay que sumar la constante reducción de los costes de almacenamiento de estos datos, gracias al poder y los avances de la ingeniería informática.
En lo que respecta al campo de las inversiones y la gestión de fondos, es especialmente relevante la asignación de recursos a las áreas y equipos de análisis de datos, que permitirán descubrir nuevas fuentes de información ignoradas por el resto del mercado, y encontrarle el sentido con el fin de que los gestores puedan aplicar sus valoraciones, encontrar respuestas a sus preguntas y en definitiva, cazar las mejores oportunidades. En Schroders hemos creado con tal fin una Unidad de Información de Datos, que se compone de más de 20 profesionales del tratamiento de datos, con base científica y provenientes de una amplia variedad de industrias.
En este sentido, creemos que las grandes firmas de gestión tradicionales tienen una gran ventaja frente a compañías más pequeñas o hedge funds al utilizar el big data como soporte del análisis fundamental. Estas grandes firmas de gestión suelen tener equipos propios de analistas, que cuentan con un profundo conocimiento de cuáles pueden ser los intereses de la gestora en un momento determinado (algo que puede resultar complejo de entender desde una perspectiva externa), y permiten canalizar los esfuerzos hacia la correcta interpretación de la información que haya sido recogida, de tal manera que pueda ser útil para los equipos gestores. Creemos que el uso del big data para apoyar el análisis fundamental debería incrementar la transparencia de los procesos de inversión: será más fácil detectar si una hipótesis falla o tiene éxito si existe mayor información para medir y soportar esas convicciones.
Por supuesto que existen riesgos, como atribuir demasiada certeza a conocimientos derivados de una fuente de información innovadora que no necesariamente se ha entendido por completo. Pero de ser bien aplicados los intervalos de confianza, el beneficio de tener información adicional a la que ofrece el mercado tradicional siempre es algo valioso.
Las organizaciones que puedan adaptarse, evolucionar y permanecer lo suficientemente ágiles como para sortear las dificultades que emanan del cambio constante, estarán mejor posicionadas para ofrecer a sus clientes retornos sostenibles y diferenciales.
