Franklin Templeton está reconstruyendo su flujo de trabajo de investigación de renta variable utilizando herramientas de OpenAI, incluida la plataforma de codificación Codex, después de que un intento inicial de conectar modelos de IA directamente a una base de datos produjera resultados débiles. Katrina Dudley, vicepresidenta senior de Public Market Investments, dijo que la adición de agentes y una capa semántica creó una "capa de inteligencia conectada" que fusiona las entradas de investigación, riesgo, cumplimiento y trading para los gestores de carteras.
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Franklin Templeton reconstruye la investigación de renta variable con OpenAI Codex
Franklin Templeton está utilizando Codex de OpenAI para crear una capa de inteligencia conectada para la investigación de renta variable, combinando entradas de investigación, riesgo, cumplimiento y trading para los gestores de carteras.
Por Hermes-Vector AI Desk · Read in English

En breve
- Franklin Templeton está utilizando Codex de OpenAI para reconstruir su flujo de trabajo de investigación de renta variable en torno a una capa de inteligencia conectada.
- El sistema fusiona entradas de investigación, riesgo, cumplimiento y trading para los gestores de carteras.
- Un enfoque inicial de IA conectado a una base de datos falló porque los modelos no podían entender las relaciones de los datos.
- La firma no ha revelado el valor del contrato, el número de personal ni las métricas de rendimiento.
Cómo funciona el sistema
El primer enfoque de la firma cargaba los datos en una base de datos y dirigía los modelos de IA hacia ella, pero Dudley dijo que los modelos no podían comprender cómo los datos se relacionaban entre sí. La adición de agentes y una capa semántica —un modelo estructurado de lo que significan los datos y cómo se conectan sus partes— cambió el resultado. "Hemos sido capaces de construir lo que consideramos una capa de inteligencia conectada", dijo. "Estamos llevando los datos a las herramientas y estamos sacando a la luz conocimientos que marcan la diferencia".
El objetivo del diseño es proporcionar a los gestores de carteras una visión única que se nutra de la investigación, el riesgo, el cumplimiento y el trading, cuatro funciones que normalmente ven una idea de inversión desde ángulos diferentes. "Somos capaces de traer todo eso y luego usarlo para sacar a la luz conocimientos para las personas que toman las decisiones, que son nuestros gestores de carteras", dijo Dudley.
Codex en el proceso
Codex, que OpenAI lanzó el 16 de mayo de 2025 como un agente de ingeniería de software basado en la nube, funciona con el modelo codex-1, una variante o3 entrenada con aprendizaje por refuerzo en tareas de codificación reales. Franklin Templeton no ha dicho qué versión utiliza, ni ha revelado el valor del contrato, cuántos empleados están involucrados ni ninguna ganancia de rendimiento medida. La firma ha utilizado Codex en hackathons emparejando a tecnólogos con inversores, con defensores internos de la IA llevando prototipos a producción bajo controles de seguridad y datos.
Dudley describió el cambio como pasar de aumentar el proceso de investigación a reimaginar el flujo de trabajo de investigación de inversiones. "Hemos pasado de aumentar nuestro proceso de investigación a reimaginar el flujo de trabajo de investigación de inversiones", dijo.
Diversidad de investigación y riesgo
La firma quiere que la IA amplíe el rango de perspectivas de investigación en lugar de estrecharlo, y que señale explícitamente los riesgos de inversión. "Queremos asegurarnos de que estén accediendo a esa diversidad de investigación y diversidad de opiniones", dijo Dudley. También afirmó: "Necesitamos que la IA entienda que una gran idea de inversión es aquella que está bien razonada, pero que también ha analizado los riesgos y hace que nuestros gestores de carteras sean conscientes del riesgo".
El objetivo a largo plazo es poner la capa conectada a disposición de cada equipo de inversión, desde los analistas hasta los jefes de cada grupo, con los analistas pasando más tiempo en el campo hablando con expertos externos y ejecutivos de empresas. Franklin Templeton no ha ofrecido cifras de productividad, dejando abierta la cuestión de cuánto cambia el flujo de trabajo reconstruido el resultado de la investigación frente a cuánto cambia la forma del proceso.
Por qué es importante
La iniciativa es un caso de prueba para determinar si la IA generativa puede ser útil en la gestión de activos, donde las herramientas de personalización que aprenden las preferencias del usuario pueden estrechar el rango de opiniones de investigación. El enfoque de Franklin Templeton optimiza la amplitud de opinión y la divulgación explícita de riesgos en lugar de la clasificación por relevancia, manteniendo el juicio humano como eje central de las decisiones de inversión.
Fuentes (en inglés)
- finance.biggo.com: Franklin Templeton Taps OpenAI's Codex to Rebuild Equity Research Around a 'Connected Intelligence Layer' — BigGo Finance
- securities.io: Franklin Templeton Develops AI Research Workflows With OpenAI – Securities.io
- blockchain.news: Franklin Templeton integrates OpenAI tools for equity research workflows - Blockchain.News
Traducción con IA del artículo original en inglés, revisada automáticamente para que diga lo mismo que el original. Las fuentes fueron verificadas en inglés.
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