Terminal X: 88,6 % d'acord amb inversors experts amb GPT‑6.1

L'avantatge competitiu d'una firma d'inversió es construeix operació a operació, però el criteri que guia cada decisió sol residir en el cap d'uns quants inversors veterans. Quan marxen, la firma assumeix el que Terminal X⁠(s'obre en una finestra nova) anomena deute de memòria: potser conserva els documents, però perd el raonament.

El sistema operatiu Capital Memory de Terminal X està dissenyat per reduir aquest deute. Els enginyers de l'empresa que treballen sobre el terreny, antics professionals de les finances i la inversió a JPMorgan i Blackstone, col·laboren amb els equips d'inversió de cada client, dissenyen l'arquitectura d'agents de la firma i codifiquen la seva manera d'invertir en agents que són propietat de la firma i s'executen a les seves instal·lacions o al seu propi núvol.

Els models d'OpenAI, entre els quals hi ha GPT‑6.1 Sol i GPT‑6 Luna, s'encarreguen del raonament d'aquests agents. I l'Eval Agent de Terminal X avalua les respostes dels agents segons els estàndards de la firma. GPT‑6.1 Sol va ajudar l'Eval Agent a detectar aproximadament un 25 % més de recomanacions que s'allunyaven del mandat d'un fons i va executar els mateixos fluxos de treball amb un cost per consulta aproximadament un 30 % inferior al del segon millor model.

Per a cada client, Terminal X crea agents dissenyats per invertir com ho fan els millors inversors de la firma. Els enginyers de Terminal X passen setmanes a les instal·lacions del client, reconstruint el procés d'elaboració dels informes de referència de la firma i recollint processos que mai no s'havien documentat, com ara com l'equip de crèdit avalua un prestatari o quines fonts consulta l'equip de coinversió abans de redactar un informe.

Després, aquests processos es codifiquen en centenars d'agents, personalitzats per classe d'actiu i estratègia, amb subagents per a cada fase de la inversió. GPT‑6.1 Sol s'encarrega de les fases que requereixen criteri i una finestra de context enorme: sintetitzar la tesi d'inversió, identificar els factors clau i valorar l'encaix amb el mandat de la firma. GPT‑6 Luna executa els passos de gran volum en què l'eficiència en l'ús de segments importa més que la profunditat.

Els agents treballen dins de la sala de dades privada de cada firma, un entorn específic perquè les empreses comparteixin i gestionin dades d'inversió sensibles. Els agents processen documents en anglès, coreà, japonès i xinès, i desen el que aprenen com una Memòria de la firma: un registre amb control de versions de com un equip pren un determinat tipus de decisió, que inclou les anàlisis anteriors, les decisions del comitè, les instruccions del flux de treball i les visions de la firma.

Els enginyers converteixen cada Memòria en un flux de treball repetible a la plataforma de Terminal X, on cada consulta en producció es pot auditar amb una traçabilitat completa: els passos seguits, les fonts recuperades, el model utilitzat i el raonament.

Segons Terminal X, aquest enfocament suposa un estalvi significatiu per als clients. És el cas d'una firma de capital privat que va declarar un estalvi anualitzat de 2,4 milions de dòlars gràcies a l'automatització dels fluxos de treball de diligència deguda i d'elaboració d'informes d'inversió.

Per comprovar si les respostes dels agents compleixen els estàndards de cada firma, Terminal X va crear un Eval Agent. És un flux de treball orquestrat que utilitza GPT‑6.1 Sol i altres models d'OpenAI, dissenyat per llegir cada resposta dels agents com un vicepresident llegeix la feina d'un analista.

L'Eval Agent comprova cada resposta segons una rúbrica de 54 criteris. Es pregunta: les xifres, els comparables, les estimacions de consens i les citacions provenen de les fonts adequades? L'argumentació se sosté? La recomanació s'ajusta a la visió de la firma?

Cada comprovació es qualifica com a superada o no superada. Cada comprovació no superada inclou una explicació d'una línia i una font millor o un text corregit, i es converteix en una Memòria. Per exemple, una font omesa, un comparable incorrecte o una tesi que s'allunya de la visió de la firma es codifica com una nova instrucció del flux de treball o un nou cas de prova per a aquell equip.

"S'avalua cada resposta, i cada correcció de l'analista ensenya al sistema una mica més com treballa aquella firma", afirma Ken Lee, cofundador i director de tecnologia de Terminal X. "Així, com més temps l'utilitza una firma, més pensa com el seu propi equip."

Terminal X tria els models segons els resultats de les seves pròpies avaluacions. En 500 valoracions avaluades, el seu Eval Agent amb GPT‑6.1 Sol va coincidir amb el revisor humà expert el 88,6 % de les vegades, davant del 86,4 % del segon millor model: una millora de 220 punts bàsics.

Un dels tipus d'error en què GPT‑6.1 Sol va destacar és la desviació de l'estil d'inversió. Per exemple, el mandat d'un fons de compra d'empreses és trobar candidates a ser adquirides i excloses de borsa que cotitzin per sota del seu valor net dels actius, avaluar la viabilitat del negoci i estructurar-ne el finançament. Quan els models d'escenaris apunten a un gir del mercat, les propostes d'operació comencen a recomanar una posició en deute d'empreses en dificultats o un finançament de rescat. L'Eval Agent amb GPT‑6.1 Sol va detectar aproximadament un 25 % més d'aquestes desviacions que el segon millor model.

L'eficiència de GPT‑6.1 Sol en l'ús de segments en tasques de context llarg va permetre a Terminal X crear un flux de revisió més exhaustiu amb el mateix pressupost. Primer es contrasta la tesi amb el mandat del fons i, després, amb les seves operacions recents. Les valoracions incertes es tornen a executar, i l'agent concilia els resultats abans de presentar-los.

Aquesta revisió més exhaustiva va detectar operacions que un model comparable havia donat per bones en una única passada. GPT‑6.1 Sol també va executar els mateixos fluxos de treball amb un cost per consulta aproximadament un 30 % inferior al del segon millor model, a una velocitat similar.

Amb GPT‑6.1 Sol i GPT‑6 Luna, Terminal X ha creat 1.700 Memòries de firmes, ha executat més d'un milió de fluxos de treball personalitzats i ha assolit un nombre d'usuaris actius setmanals equivalent al 81 % dels seus usuaris actius mensuals.

El pas següent de Terminal X és ampliar les Memòries de les firmes, dels equips a les persones, per recollir el criteri de cada professional de la inversió tal com l'aplica, i no només com el descriu.

Per a Hyun, cofundador i director general de Terminal X, aquest és l'objectiu: "Les firmes que triomfin la pròxima dècada seran propietàries del seu criteri en forma de dades. La nostra feina és fer que aquest criteri es pugui mesurar, per poder-lo conservar, millorar i reutilitzar."