He estado escuchando este argumento más últimamente. Y desde un conjunto de capacidades técnicas, probablemente sea cierto. Sin embargo, creo que esto pasa por alto el papel de Excel en el proceso de inversión... Excel es una herramienta simple, confiable, mayormente libre de errores y determinista para analizar fundamentos históricos y hacer pronósticos sobre fundamentos futuros (donde vive el alfa). Te sorprendería lo simplistas que parecen los modelos de muchos grandes inversores, y esto refleja la realidad de que la mayoría de las inversiones dependen de 2-3 variables clave. El modelo también es una herramienta de comunicación fundamental. "Me encantaría construir mis modelos en Python, pero mi CIO aún quiere ver la hoja de cálculo" es una respuesta común. Un archivo de Excel se puede enviar por correo electrónico, guardar localmente en una laptop para reuniones de gestión / visitas a la sede, y validar muy fácilmente (tu modelo puede tener 800 filas, pero generalmente solo ~5-10% de las entradas necesitan una verificación rigurosa, ya que podrían hacer o romper la salida del modelo... es decir, el D&A del Q3 hace 6 años no va a hacer o romper una tesis, pero un número de ganancias brutas del año pasado, correctamente ajustado, que se alinea con la guía suave de la dirección sobre la trayectoria de los bps de GM, podría). Creo que algunas personas también están pasando por alto el hecho de que IDE a MCP aún no es preciso. Es mejor, pero las capacidades de recuperación de múltiples documentos aún no están maduras. Un modelo de Excel con un 70% de precisión es muy frustrante, particularmente cuando has delegado la experiencia de construirlo y no tienes el contexto personal para depurarlo. En nuestra rúbrica de herramientas de IA de luz verde/amarilla/roja, los modelos de agentes de codificación han pasado de luz roja a luz amarilla, pero no pasarán a luz verde hasta que se logre una precisión del 95% o más. Así que es confianza y usabilidad. Las hojas de cálculo no son perfectas, pero no alucinan. Los analistas no son perfectos, pero verifican y validan las ~5-10% de entradas clave (o no duran mucho). "Pero los analistas cometen errores...". Sí, lo hacen, pero los grandes analistas saben dónde la inexactitud del modelo es aceptable / no central y dónde una entrada es crítica para la misión y se obsesionan con las verificaciones/validaciones y una estructura de modelado de múltiples enfoques. La precisión humana en áreas contingentes de la tesis del modelo, en mi experiencia, es del 99.99% (solo puedo pensar en uno o dos errores brutales contingentes de la tesis en 5 firmas y ambos tuvieron implicaciones reales en la carrera para el analista, y fueron una muy mala imagen para el PM que debería haberlo detectado). Y las hojas de cálculo de Excel son simplemente intensamente útiles, arriba, abajo y a través de la organización, ya que el analista que ejecuta la hoja de cálculo rara vez es el tomador de decisiones de inversión final... la hoja de Excel es una herramienta de pensamiento y una herramienta de comunicación, sobre todo. Esto podría cambiar, pero requiere el patrocinio del CIO/PM/MD, lo cual no estoy sintiendo que esté sucediendo (aún). Así que, con ese contexto, tomaré la opción de que las hojas de cálculo no desaparecerán (mientras experimento alegremente con las nuevas herramientas...)