OpenAI ha puesto la mira en uno de los rituales más clásicos de Wall Street: las horas interminables que los banqueros junior dedican a leer compañías, montar modelos y maquetar presentaciones. La compañía presentó este jueves ChatGPT for Financial Services, una versión de su producto empresarial ChatGPT Work pensada para banca de inversión e investigación de renta variable. La herramienta fue desarrollada con Morgan Stanley y Evercore como design partners, según explicó Nick Turley, vicepresidente de producto, y corre sobre GPT-6 Astra, el modelo más avanzado de la compañía.

“Estamos enseñando a ChatGPT a investigar como un analista y a respaldar sus conclusiones como un analista”, dijo Turley durante una sesión informativa.

Una versión con los datos dentro

Lo que distingue a esta edición de ChatGPT Work es el acceso nativo a datos financieros de LSEG, Daloopa y PitchBook. Con eso, el sistema puede trabajar con estados financieros, transcripciones de resultados y suscripciones de datos ya existentes de los usuarios, sin contratos ni acuerdos separados.

OpenAI ha incluido citas granulares para que los analistas puedan rastrear cifras hasta los documentos originales y auditar los gráficos, así como controles administrativos para el material sensible de las operaciones.

En la demostración en vivo, Turley mostró cómo la plataforma analizaba un posible objetivo de fusión, extraía cifras de fuentes estándar del sector y generaba una presentación PowerPoint siguiendo la guía de estilo preformateada de un banco.

“Es muy fácil hacer diapositivas que se vean bien, pero es mucho más difícil hacer diapositivas que tengan sentido”, explicó. “Para llegar hasta aquí, ChatGPT tuvo que elegir las empresas comparables, meter los precios en una hoja de cálculo, contrastar el gráfico con los datos y explicar la caída y la recuperación.”

El debate sobre el futuro del analista junior

El lanzamiento plantea preguntas sobre cómo la banca forma a su próxima generación. Durante décadas, los recién graduados contratados como analistas y asociados han aprendido el oficio investigando operaciones y construyendo pitchbooks. Si una IA puede encargarse de buena parte de eso en minutos, los bancos tendrán que replantearse cómo entrenan a sus junior y cuántos necesitan.

Turley aseguró que hay “una demanda enorme” de esta versión, aunque no quiso identificar a los bancos que ya la han contratado. El producto está pensado inicialmente para banca de inversión y equity research.

Preguntado por si la herramienta reduciría la necesidad de contratar banqueros junior, Turley lo enmarcó como una ganancia de eficiencia: “Si estudias la vida de un analista o de un banquero, según el sector, están trabajando semanas de 100 horas. Igual que Microsoft Excel transformó la industria y les permitió producir mejores análisis más rápido, verás que una tecnología como esta hace lo mismo.”

El mes pasado, Chris Churchman, socio de Goldman Sachs responsable de uno de sus proyectos insignia de IA, advirtió de que automatizar las tareas que sirven para formar a los junior puede provocar “atrofia cognitiva” en la próxima generación de financieros.

“El razonamiento sigue siendo importante”, dijo entonces. “Todavía necesitas razonar sobre los problemas y estructurarlo en un argumento, y ahora estamos delegando el razonamiento.”

La ofensiva empresarial de OpenAI

El lanzamiento encaja en una estrategia más amplia. Anthropic, rival de OpenAI, anunció el año pasado su propia solución para Wall Street: Claude for Financial Services. OpenAI se prepara para una OPI gigantesca que, según Business Insider, se espera para 2027, y ha pasado gran parte del último año compitiendo por clientes empresariales. Sarah Friar, directora financiera, dijo a inversores en agosto que el negocio empresarial ya genera más ingresos que el de consumo.

Turley también dijo a los periodistas que OpenAI tiene previsto lanzar soluciones específicas para “varios sectores”. Friar había adelantado el martes, en una conferencia de Goldman Sachs, que la banca sería uno de los focos, junto al diseño de chips, las ciencias de la vida, las finanzas personales y la salud.

La compañía tiene previsto aprovechar este lanzamiento y sus alianzas con bancos para seguir mejorando el producto, y afirma que entrenará sus modelos para “encontrar, interpretar y usar estos datos como sabemos que lo hacen los mejores analistas”. También está trabajando para añadir más fuentes de datos, entre ellas S&P Capital IQ, Factiva y Moody’s.