Análisis de acciones con IA y evidencia trazable

Formula una pregunta que pueda resolverse con evidencia

Empieza con una pregunta como si los cambios del margen comunicado son coherentes con los factores operativos divulgados por la empresa. Especifica el emisor y el corte de información, recopila informes comparables, calcula los cambios y pide al modelo explicaciones vinculadas a esas entradas. Define la salida antes de recopilar: datos comunicados, métricas calculadas, factores plausibles y preguntas sin resolver. Así el revisor puede evaluar el resultado de forma concreta y tú puedes decidir qué fuente adicional mejoraría el análisis en lugar de recopilar una pila ilimitada de material de la empresa.

Resuelve el emisor y el corte de información

Usa identificadores estables del emisor además del ticker específico de la bolsa. Registra el tipo de valor, la moneda de negociación, la moneda de información financiera y el calendario fiscal. Un informe anual del emisor, el precio local de una acción y un recibo depositario estadounidense pueden describir objetos relacionados pero no idénticos. Define si la pregunta se refiere al negocio o a un valor concreto. El corte es la última información permitida en la investigación, no simplemente el final del periodo contable. Las reformulaciones posteriores deben almacenarse como nuevas versiones de evidencia, en lugar de sustituir en silencio las entradas anteriores.

Recopila un paquete de fuentes antes de pedir una síntesis

Empieza con divulgaciones del emisor, informes regulatorios pertinentes y material de apoyo con licencia. Las presentaciones ante la SEC y las interfaces XBRL pueden ayudar con emisores estadounidenses, pero no sustituyen las fuentes de divulgación del mercado local ni el contexto del informe original. Conserva la URL de la fuente, la marca de tiempo de recuperación, el hash del documento y el localizador de sección con cada elemento extraído. Una transcripción es evidencia de lo que dijo un hablante; una cotización de mercado es evidencia de un precio en un momento; ninguna verifica automáticamente las afirmaciones de la otra. Exige una razón clara para incluir cada fuente en el paquete.

Calcula primero y pide después una explicación

Calcula los cambios y ratios con código o una hoja de cálculo auditada, conservando las referencias de entrada y las reglas del denominador. Envía esos resultados junto con los pasajes de fuente pertinentes al modelo. Pídele que explique factores plausibles, identifique contradicciones y enumere lo que sigue sin demostrarse. Por ejemplo, proporciona juntos los cálculos de ingresos y margen con la nota del segmento y solicita una tabla que mapee cada factor propuesto a los pasajes que lo respaldan. Elige un modelo actual según el contexto y el comportamiento de salida necesarios. Mantén separado el registro del cálculo para que una revisión narrativa no cambie sus entradas silenciosamente.

Usa un contrato de informe estructurado

Separa los datos comunicados, las métricas calculadas, las interpretaciones y las incógnitas. Toda interpretación relevante debe apuntar a sus datos de respaldo y reconocer alternativas plausibles. Usa colecciones vacías para la evidencia no disponible en lugar de inventar ejemplos que parezcan resultados financieros reales. El esquema de abajo es un diseño a nivel de aplicación, no un nuevo formato de solicitud de APIsRouter ni una configuración de un proyecto service. Tu validador debe rechazar las referencias de fuente ausentes y mantener el artefacto pendiente hasta que una persona haya revisado el razonamiento.

{
  "issuer_id": "REQUIRED",
  "as_of": "REQUIRED_ISO_TIMESTAMP",
  "question": "REQUIRED_RESEARCH_QUESTION",
  "facts": [],
  "computed_metrics": [],
  "interpretations": [],
  "counterevidence": [],
  "unknowns": [],
  "review_status": "pending"
}

Revisa las afirmaciones, no solo el formato de citas

Abre el pasaje citado y comprueba que respalde la frase concreta. Confirma que coincidan el periodo, la unidad y la empresa. Después pregunta si la interpretación se desprende de la evidencia o añade un supuesto no declarado. Un segundo modelo puede ayudar a localizar incoherencias, pero no es corroboración independiente si solo ve el resumen del primer modelo. Da al revisor el paquete de fuentes original y una regla de rechazo clara. Conserva los desacuerdos en lugar de fusionar automáticamente explicaciones en competencia en un consenso seguro.

Registra la evidencia de costes y fallos en cada etapa

Guarda por separado las etapas de recopilación, análisis, cálculo y modelo para que una extracción de tabla fallida no obligue a reiniciar todo el trabajo. Sigue las solicitudes y los reintentos facturables por trabajo e identidad de modelo y concilia el uso con el contrato de precios actual. Registra como desconocido el uso sin resolver. Si una fuente no está disponible, devuelve un estado de investigación parcial con la evidencia ausente identificada. Un informe largo y aparentemente completo no debe tratarse como correcto cuando su afirmación central depende de un informe omitido o de un supuesto numérico no verificado.

Evidencia y acceso al modelo

Esta guía proporciona un flujo respaldado por fuentes y una estructura de salida ilustrativa, no un caso de empresa ejecutado. Un caso completo necesita entradas permitidas, versiones de fuentes y código, identidad real del modelo, registros de uso y afirmaciones revisadas. GPT-6 Astra existe oficialmente, pero la comprobación del catálogo público de APIsRouter del 5 de septiembre de 2026 no lo incluía. Usa el catálogo actual para seleccionar un modelo para este flujo; el acceso oficial al modelo y la disponibilidad en un gateway son cuestiones separadas.

Preguntas frecuentes