Por Marcus Carter, Analista Senior de Renta Variable
Ha llegado esa época del trimestre otra vez: la Temporada de Resultados.
Para la mayoría, solo son titulares de prensa. Para quienes trabajamos en gestión de inversiones, significa privación de sueño. Sigo 15 empresas del sector tecnológico. Eso implica 15 conference calls de resultados, cada una de entre 90 y 120 minutos.
El problema no es solo el volumen; es la relación señal-ruido. Tengo que aguantar 20 minutos de presentaciones educadas y palabrería sobre “pilares estratégicos” solo para captar una frase fugaz sobre compresión de márgenes o revisión de previsiones.
Si se me escapa una cifra, mi modelo está errado. Si tardo demasiado, el mercado se mueve sin mí.
Necesitaba una forma de clonarme. Como eso es ilegal, empecé a usar SubEasy. Ha transformado mi flujo de trabajo de investigación de una prueba de resistencia a un proceso quirúrgico de extracción de datos.
El problema: la IA genérica no habla “financiero”
Probé herramientas básicas de transcripción antes. Fueron un desastre. Escuchaban “EBITDA” y lo transcribían como “a bit of”. Confundían “CapEx” con “caps”.
En finanzas, la precisión lo es todo. Un error de transcripción en una cifra de ingresos no es una errata; es una responsabilidad.
Paso 1: Precisión con vocabulario personalizado (la función “Glosario”)
Esta es la función que hace que SubEasy sea, para mí, de “nivel institucional”.
Antes de subir la grabación de la conference call, configuro mi lista de Vocabulario Personalizado (Glosario). La cargo con términos específicos del sector:
- EBITDA
- CAGR
- No-GAAP
- Vientos en contra de Forex
- Símbolos bursátiles (ej., NVDA, MSFT)
Como SubEasy me permite definir estos términos de antemano, la transcripción llega limpia. Distingue entre “bruto” (la palabra genérica) y “Margen Bruto”. Así me aseguro de que los datos que introduzco en mis modelos sean impecables.
Paso 2: Eliminando la paja con “Pregúntale a ChatGPT”
Cuando la transcripción está lista (en cuestión de minutos), no la leo entera. No tengo tiempo para eso.
Uso la función de pantalla dividida “Pregúntale a ChatGPT” para interrogar el documento. Trato la transcripción como una base de datos.
Este fue el prompt exacto que usé en la última conference call de una Big Tech:
“Enumera todas las cifras concretas mencionadas por la dirección sobre ‘Expectativas de crecimiento para el próximo trimestre’ y ‘Guía para el año fiscal’. Además, haz una lista con viñetas de cualquier ‘factor de riesgo’ o ‘viento en contra’ mencionado durante la sesión de preguntas y respuestas.”
Paso 3: Material inmediato para la nota de análisis
En menos de 60 segundos, SubEasy genera una respuesta estructurada:
- Guía: “Se espera que los ingresos crezcan un 12-15% interanual.”
- Márgenes: “Se prevé que el margen operativo se mantenga plano en el 25%.”
- Riesgos: “Restricciones en la cadena de suministro en la división de semiconductores.”
Copio estos puntos directamente en el borrador de mi nota de análisis. He capturado las declaraciones prospectivas—la parte más valiosa de la call—sin escuchar ni un segundo del “safe harbor statement” ni de las instrucciones del operador.
El ROI: La velocidad es alfa
En este negocio, la ventaja informativa suele ser simplemente una ventaja de velocidad. SubEasy me permite cubrir más empresas en menos tiempo y con mayor precisión.
Ya no termino la semana de resultados agotado. En cambio, tengo datos claros y accionables listos antes de que la competencia haya terminado de escuchar las presentaciones iniciales.
Para cualquier analista que quiera recuperar su tiempo y afilar su ventaja: deja de escuchar, empieza a procesar.