Cooperativa de datos + IA para inversión a largo plazo +Blumberg-hacendado

• Descarga automática de todos los informes de la CNMV cuando las empresas presentaban resultados (web scrapping + programas en python)
• Ingesta de los datos financieros (procesaba los formatos .xbrl) que volcaba a BD propia
• Análisis de los datos (construcción de ratios, etc...)

Seguimos avanzando: Listo el primer esquema

Idea: usar IA para buscar y ordenar información, y humanos para decidir y verificar lo importante.
Pipeline simple

1. Humano define el objetivo

• Qué activo miramos, para qué (comprar/short/watch), y con qué horizonte.

1. IA clasifica el activo

• Decide si es acción, cripto, macro, crédito, etc., y qué “módulo” usar.

1. IA (agéntica) recopila fuentes y saca “claims”

• Con Gemini Deep Research y/o ChatGPT Deep Research:
  • junta documentos (fuentes),
  • extrae afirmaciones importantes (“claims”),
  • marca qué está bien apoyado y qué es dudoso.

1. Humano asegura las fuentes buenas

• Comprueba que estén los documentos “serios” (informes oficiales, filings, transcripciones), y quita basura.

1. IA (agéntica) escribe el memo completo

• Genera un documento único con:
  • resumen,
  • narrativa/tesis,
  • datos clave,
  • riesgos,
  • catalizadores,
  • escenarios (bear/base/bull),
  • y enlaces a fuentes.

1. IA (no agéntica) lo limpia y lo estandariza

• Quita repetición, deja el memo comparable con otros, sin inventar nada.

1. IA + humano hacen auditoría (red-team)

• La IA busca errores y saltos lógicos.
• Un humano verifica 3–5 puntos críticos en las fuentes originales.

1. Humanos deciden

• Con el memo auditado, se decide: entrar, esperar, o descartar.
• Se anotan señales de salida (qué dato nos haría cambiar de idea).

1. Actualizaciones

• Cada vez que salgan nuevos datos, la IA actualiza por “diff” (qué cambió) sin rehacer todo.

Clave:

• IA agéntica = buscar/leer muchas fuentes.
• IA normal = limpiar, ordenar, comparar.
• Humanos = elegir foco, decidir, y verificar lo que sostiene la tesis.