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¿En qué invertir en un contexto de altas tasas de interés?
Ángel Vargas, VP de Asesoría de Inversión en Credicorp Capital, empresa del Grupo Credicorp

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¿En qué invertir en un contexto de altas tasas de interés?
Ángel Vargas, VP de Asesoría de Inversión en Credicorp Capital, empresa del Grupo Credicorp
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Lunes, 8 de Mayo de 2023

La crisis financiera del 2008 abrió la puerta para que los bancos centrales alrededor del mundo redujeran las tasas de interés a un nivel cercano al cero, al igual que a la aparición de una amplia liquidez que fomentó la recuperación económica global. Después de más de 10 años, la pandemia trajo consigo un nuevo choque de liquidez y tasas aún más bajas durante un corto periodo de tiempo, lo cual ha impulsado una alta inflación en el mundo.

Situación que explica el porqué los bancos centrales se han visto obligados a realizar incrementos acelerados de sus tipos de referencia para atacar el problema inflacionario, generando a su vez altas tasas de la renta fija a nivel global. Y es que, aunque en un primer momento esto puede verse como algo positivo para los portafolios de inversiones, no siempre es así, pues no simplifica la tarea de mantenerse diversificados y ajustados a un perfil de riesgo. De hecho, este panorama pone de manifiesto algunos retos adicionales.

Por ejemplo, analizar el respaldo crediticio del emisor, -orientado únicamente por la calificación emitida por las calificadoras de riesgo-, a la luz de la operación que realiza el emisor de la deuda, sector, etc; dejar de “percibir” a la renta fija como una herramienta para menos volatilidad en el portafolio, en la medida en que se evalúan cómo tenencias al vencimiento y comenzar a verla como una opción para obtener unos flujos periódicos destinadas a necesidades de caja o reinversión programada.

Así como también, considerar que la inversión en títulos directos supone la cuestión de adaptarse a los montos mínimos de negociación de cada mercado, algo fundamental para aprovechar las oportunidades de mercado o moverse cuando así se requiera; de otra manera los portafolios quedan concentrados y expuestos a pocos emisores o sectores.


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Lo anterior, debido a que en un mundo de tipos altos el respaldo es vital, porque los títulos de menor respaldo van a sobre salir con tasas mucho más atractivas, pero en este punto la asesoría experta de un equipo o la inversión a través de fondos enfocados a estos segmentos conocidos como high yield probablemente sean el camino correcto para evitar sorpresas futuras.

Además, resulta fundamental entender que las inversiones de renta fija en tasas altas no deberían ocasionar concentración en este tipo de renta, dado que en los ciclos económicos y de movimiento de tipos de los bancos centrales también aparecen oportunidades en la renta variable e incluso en las inversiones alternativas, que bien manejadas permiten tener portafolios menos volátiles más balanceados y con un crecimiento más ordenado.

Es por esto que, la recomendación general de no tener todos los huevos en la misma canasta también aplica para los tipos de activos, de esa manera, diversificar sigue siendo el norte.

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Conozca algunas claves para innovar de la mano de los datos y la tecnología en su compañía.
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Todos los días se habla de nuevas habilidades o aptitudes de la inteligencia artificial. La más conocida puede ser chat GPT, un modelo de inteligencia artificial capaz de realizar textos de cualquier índole. OpenAI, empresa creadora de esta herramienta, ha revelado que a través de esta se pueden simplificar procesos y ahorrar recursos clave como el dinero y el tiempo en las organizaciones.

Yennifer Gómez, científica de datos de Axity, habló de cómo la inteligencia artificial está llevando a las empresas a otro nivel. Más aún cuando en tiempos en los que las empresas deberán establecer mecanismos que les permitan optimizar tareas relacionadas con la gestión estratégica de la cadena de suministro, el cuidado del talento humano, la sostenibilidad y el afán por la digitalización de todos sus procesos.

Según un estudio de  Accenture a empresas, la inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar las tasas de rentabilidad en un promedio del 38% para 2035 y liderar a un impulso económico de 14 billones de dólares en 16 industrias de 12 economías a nivel mundial.

“La analítica de datos y los modelos de inteligencia artificial basados en estos han permitido proteger información sensible ante hackers, analizar  sentimientos de un cliente al recibir un producto, medir el impacto de metodologías de aprendizaje en las universidades e incluso convertir cientos de llamadas de PQRS en textos”, afirma la vocera.


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Casos en los que la IA tiene un gran protagonismo

La industria es quizá uno de los ámbitos en los que la IA ha tenido un gran impacto. En la agricultura, gracias a la inteligencia artificial de visión se puede prevenir la enfermedad de los cultivos, detectar con drones los daños en molinos de energía eólica (evitando desplazamientos e incluso muertes de colaboradores) o por ejemplo hacer el conteo de ganado y de emisiones de gases desde la distancia.

En construcción, por ejemplo, se ha visto cómo con los datos la inteligencia artificial puede encontrar formas de ahorrar tiempos y costos de obras. En las ciudades, también ha hecho posible predecir tiempos de llegada del transporte público o incluso calcular las pérdidas económicas cuando los pasajeros se cuelan sin pagar. 

Con Chat GPT más personas en la sociedad se han enterado del poder de los datos y la inteligencia artificial. “De ahí la importancia de amplificar el valor de estas herramientas en todos los sectores productivos para  acrecentar sus beneficios”, señala Gómez. En ese sentido, ¿cómo se realiza la implementación de la inteligencia artificial?

  • La base de todo: los datos

La materia prima para un uso de la IA son los datos o la información y por ello es fundamental tener claridad del concepto de gobierno de datos. En otros términos, son las pautas que una organización deberá tener en cuenta para establecer un adecuado manejo de la información o datos sobre el negocio.

De acuerdo con Gómez, si la información no está limpia, el modelo de inteligencia artificial no funcionará. Por ejemplo, pueden presentarse valores nulos o fechas vacías dentro del conjunto de datos. “Es fundamental establecer para esos casos políticas de datos pues esto permitirá más precisión y evitará sesgos al momento de tomar decisiones.

  • Machine Learning, el aprendizaje artificial

Una vez se organizan los datos, el siguiente paso es el machine learning. Esto se traduce en la capacidad que tiene una máquina o agente para aprender de los datos y así brindar patrones, comportamientos, tendencias, predicciones, alertas, nuevas segmentaciones, calificaciones, entre otros.


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  • Ojo: ¡no confíe ciegamente !

Para Gómez, “la inteligencia artificial ha aportado mucho pero tampoco es el Santo Grial. El humano tiene que verificar si la información tiene una relación con el objetivo de su negocio”. En algunas situaciones es posible que el modelo de IA pueda arrojar sesgos que pueden discriminar a algún tipo de persona o población, violar la privacidad de las personas o incluso puede que usted quiera predecir situaciones futuras pero solo tenga  información histórica o pasada.

  • Fórmese y aproveche esta posibilidad

Implementar la inteligencia artificial en un negocio, puede tomar dinero y tiempo. No es suficiente con conocer el negocio y las dificultades del día a día. La organización, igualmente deberá desarrollar habilidades de inteligencia artificial.  Con respecto a esto, Gómez asegura que cada vez son más las iniciativas del gobierno y de distintos actores para que los microempresarios y las grandes empresas se formen en el aprendizaje de los datos y los modelos de inteligencia artificial.

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