Jamie Dimon Construyó un Tablero Financiero Completo con Claude en 20 Minutos. Esto es lo que Usó.
El 5 de mayo de 2026, Jamie Dimon estaba en un escenario en Nueva York junto a Dario Amodei y describió lo que había hecho el fin de semana anterior.
Había iniciado sesión en Claude Code por su cuenta. Escribió lo que quería: swaps de activos, diferenciales de oferta y demanda de bonos del Tesoro, análisis de grado de inversión. En veinte minutos, Claude le había construido un tablero completo con datos de respaldo, investigación y análisis lo suficientemente precisos como para usarlos en producción.
El CEO de JPMorgan. Veinte minutos. Por su cuenta.
Ese es el contexto de lo que Anthropic lanzó ese mismo día: diez plantillas de agentes de IA para servicios financieros, construidas sobre Claude Opus 4.7, conectadas a la infraestructura de datos a la que las firmas de Wall Street pagan seis cifras al año para acceder. FactSet, S&P Capital IQ, MSCI, PitchBook, Morningstar, LSEG, Moody's y más.
La mayoría de estos agentes están diseñados para equipos institucionales. Bancos, fondos de cobertura, gestores de activos que despliegan Claude a gran escala en todo su flujo de trabajo.
Pero tres de ellos son inmediatamente útiles para cualquier inversor individual que quiera hacer una investigación seria sin un terminal Bloomberg o un asesor financiero.
Esto es lo que son, cómo configurarlos y lo que realmente producen.
Lo que Anthropic realmente lanzó
Los diez agentes son arquitecturas de referencia, no indicaciones básicas. Cada uno empaqueta tres cosas: habilidades (las instrucciones y el conocimiento específicos del dominio para la tarea), conectores (acceso gobernado a fuentes de datos financieros) y subagentes (modelos Claude especializados llamados para subtareas específicas como la selección de comparables o comprobaciones de metodología).
Los agentes se despliegan como plugins en Claude Cowork, como paquetes de habilidades en Claude Code, o como libros de cocina para Claude Managed Agents que se ejecutan sin supervisión en la infraestructura de Anthropic.
Los diez agentes se dividen en dos categorías:
Agentes de investigación (los útiles para inversores):
- Market Researcher
- Model Builder
- Earnings Reviewer
- Pitch Builder
- Meeting Preparer
Agentes de operaciones (diseñados para profesionales financieros):
- Valuation Reviewer
- GL Reconciler
- Month-End Closer
- Statement Auditor
- KYC Screener
Estas actualizaciones funcionan mejor con Claude Opus 4.7, que lidera el benchmark Vals AI Finance Agent con un 64.37%, el mejor de cualquier modelo frontera en tareas financieras.
Configurándolos
Empieza con el Market Researcher. No con el Model Builder.
El Market Researcher requiere la menor configuración, produce resultados útiles en la primera ejecución y muestra inmediatamente si tu configuración funciona. Si el Market Researcher devuelve un informe de cartera limpio con datos reales de analistas y noticias recientes, la instalación está confirmada y los otros dos agentes también funcionarán. Si no devuelve nada o da errores, soluciona el problema aquí antes de añadir los demás.
Instala el Model Builder en segundo lugar, después de haber ejecutado al menos una sesión exitosa del Market Researcher. La salida de Excel añade un paso que requiere el complemento de Claude para Microsoft 365 o una descarga manual, por lo que vale la pena confirmar que el acceso a los datos principales funciona primero.
Añade el Earnings Reviewer al final. Es el más específico de los tres y funciona mejor una vez que ya has usado el Market Researcher para identificar qué posiciones necesitan verificar su tesis.
Hay dos formas de instalar los agentes. La más fácil es a través del mercado de Servicios Financieros dentro de Cowork. La ruta más configurable es a través de Claude Code.
A través de Cowork (la más fácil):
Abre Claude Cowork en el escritorio
En la barra lateral izquierda, haz clic en Plugins
Busca el mercado de Servicios Financieros
Haz clic en Añadir Mercado
Luego instala los agentes específicos que quieras desde el mercado
A través de Claude Code (línea de comandos):
Añade el mercado primero:
claude plugin marketplace add anthropics/financial-servicesInstala las habilidades principales de análisis financiero (requerido primero):
claude plugin install financial-analysis@claude-for-financial-servicesLuego instala los agentes individuales que quieras:
claude plugin install market-researcher@claude-for-financial-services
claude plugin install model-builder@claude-for-financial-services
claude plugin install earnings-reviewer@claude-for-financial-services
Necesitas un plan de Claude de pago para usar plugins y Cowork. Esto es lo que cuesta cada nivel y lo que obtienes:
- Pro ($20/mes, $17/mes anual): incluye Cowork, plugins y los agentes financieros. El punto de partida adecuado para la mayoría de los inversores individuales.
- Max 5x ($100/mes): mismas funciones que Pro, cinco veces la capacidad de uso. Actualiza aquí si alcanzas los límites de Pro ejecutando sesiones de investigación multiagente.
- Max 20x ($200/mes): veinte veces la capacidad de Pro. Para uso intensivo diario.
- Team ($25/asiento/mes estándar, mínimo cinco asientos): para organizaciones.
Los agentes en sí son gratuitos. Los Plugins y las Habilidades de Agente no cuestan extra en ningún plan de pago. Algunos de los conectores de datos premium (FactSet, S&P Capital IQ, PitchBook) requieren suscripciones separadas de esos proveedores de datos. La mayoría de los inversores individuales obtendrán un valor sustancial solo con los datos disponibles públicamente: presentaciones ante la SEC, noticias, transcripciones de resultados y API financieras gratuitas.
Una vez instalados, los agentes aparecen en el despacho de Cowork, las habilidades se activan automáticamente en contexto y los comandos de barra diagonal están disponibles en tus sesiones.
Los comandos de barra diagonal se escriben directamente en la ventana de chat, no como selecciones de menú. Esto es lo que desencadena cada uno:
- /comps — ejecuta un análisis de empresas comparables para el ticker que especifiques a continuación
- /dcf — construye una valoración por flujo de caja descontado para una empresa nombrada
- /earnings — extrae y resume la transcripción de la conferencia de resultados más reciente
- /ic-memo — redacta un memorando del comité de inversiones para una posición que describas
Escribe /comps NVDA y el agente ejecuta comparables contra el grupo de pares de NVDA inmediatamente. No se requiere ninguna indicación adicional. Estos comandos son atajos para las tareas más comunes. Para cualquier cosa más específica de lo que cubre el comando, usa las indicaciones en lenguaje natural en las secciones siguientes.
Agente 1: El Market Researcher
Tu analista personal que cubre cada acción que posees, extrayendo automáticamente cada punto de datos relevante.
El Market Researcher rastrea los desarrollos del sector y del emisor, sintetiza noticias, presentaciones e informes de corredores, y señala elementos para revisión. Para un inversor individual, esto se traduce en: cada cambio en la calificación de un analista, cada presentación ante la SEC, cada noticia importante en toda tu cartera, organizada y presentada sin que tengas que ir a buscarla.
Lo que monitorea:
- Flujo de noticias, filtrado por lo que realmente afecta a tus posiciones
- Mejoras y rebajas en las calificaciones de los analistas con su razonamiento
- Presentaciones ante la SEC traducidas a un lenguaje sencillo (10-K, 10-Q, 8-K)
- Desarrollos en todo el sector que afectan tus tenencias
- Movimientos competitivos de empresas adyacentes a lo que posees
- Señales de riesgo: cambios regulatorios, demandas, cambios en la dirección
Lo que "datos disponibles públicamente" significa realmente sin una suscripción a un conector premium:
Sin una suscripción a FactSet o S&P Capital IQ, el Market Researcher extrae de SEC EDGAR (todas las presentaciones públicas), API de datos financieros gratuitas (historial de precios, fundamentos básicos), noticias accesibles por web y transcripciones de resultados de las páginas de relaciones con inversores de las empresas. Esto cubre la mayor parte de lo que un inversor individual necesita para la investigación de tesis.
Lo que no puede acceder sin una suscripción premium: estimaciones de consenso de analistas en tiempo real, informes de investigación de corredores propietarios y datos alternativos de grado institucional. Si preguntas por el consenso de analistas y Claude no puede acceder a la fuente de pago, te lo dirá y trabajará con lo que esté disponible en lugar de inventar números.
Indicación para informe de cartera:
Tengo acciones de AAPL, NVDA, MSFT, GOOGL y AMZN. Dame un informe completo de las cinco acciones. ¿Qué pasó esta semana? ¿Algún cambio en las calificaciones de los analistas? ¿Alguna noticia que deba saber? Señala cualquier cosa que cambie la tesis de inversión para alguna de estas posiciones.
Análisis profundo de una sola acción:
Dame un informe de investigación completo sobre Tesla (TSLA). Cubre: resultados recientes, consenso de analistas, riesgos clave, posición competitiva, próximos catalizadores y si la valoración actual tiene sentido en función del crecimiento.
Escaneo del sector:
Estoy interesado en el sector de chips de IA. Dame una visión general de los actores clave, la cuota de mercado, el crecimiento de ingresos y qué empresas están mejor posicionadas para los próximos dos o tres años. Incluye NVDA, AMD, INTC, AVGO y cualquier otra que valga la pena seguir.
Clasificación semanal de la lista de seguimiento:
Aquí está mi lista de seguimiento: PLTR, SNOW, CRWD, NET, DDOG. Clasifícalas por atractivo de inversión ahora mismo. Para cada una: contexto de precio actual, desarrollos recientes, sentimiento de los analistas y lo que hay que vigilar más de cerca.
La configuración más útil: entrégale tu cartera completa una vez y pídele un informe semanal cada lunes por la mañana. La misma indicación, ejecutada cada semana, te mantiene al día sin tener que comprobar cada posición manualmente.
Agente 2: El Model Builder
Modelos financieros completos que los bancos de inversión cobran a sus clientes miles de dólares por producir.
Dale al Model Builder cualquier empresa que cotice en bolsa y produce un modelo completo: proyecciones de ingresos y gastos, valoración DCF, análisis de comparables (P/E, EV/EBITDA, P/S), tablas de sensibilidad en diferentes escenarios de crecimiento y margen, y una página de supuestos limpia. En Excel, formateado para su revisión y ajuste.
Este es el agente que reemplaza directamente la herramienta a la que los inversores individuales nunca han podido acceder sin pagar a un asesor o suscribirse a un servicio de investigación profesional.
Una nota sobre la salida de Excel antes de ejecutar el primer modelo:
El Model Builder produce un archivo de Excel descargable. Cómo te llega depende de tu configuración.
Si tienes instalado el complemento de Claude para Microsoft 365 (disponible en claude.ai/integrations o a través del administrador de Microsoft 365 de tu organización), el modelo se abre directamente en Excel con el contexto transferido automáticamente entre Claude y la hoja de cálculo. Esta es la versión más limpia del flujo de trabajo.
Si no tienes instalado el complemento, el modelo se genera y se ofrece como una descarga de archivo dentro de la ventana de Cowork. Haz clic en descargar, ábrelo en Excel o Google Sheets y revisa la pestaña de supuestos antes de interpretar cualquier otra cosa.
De cualquier manera: revisa la página de supuestos primero. El modelo se completa con datos públicos, pero las tasas de crecimiento, los supuestos de margen y la tasa de descuento son valores predeterminados que pueden no reflejar tu propia visión de la empresa.
Construcción de modelo completo:
Constrúyeme un modelo financiero completo para Microsoft (MSFT) en Excel. Incluye cinco años de proyecciones de ingresos y gastos, una valoración DCF, un análisis de comparables frente a pares y una tabla de sensibilidad. Muéstrame lo que vale la acción con diferentes supuestos de crecimiento y margen.
Comparación de dos acciones:
Estoy decidiendo entre CrowdStrike (CRWD) y Palo Alto Networks (PANW). Constrúyeme un modelo lado a lado comparando el crecimiento de ingresos, los márgenes, los múltiplos de valoración y el potencial alcista implícito para ambas. ¿Cuál es más barata en relación con su crecimiento?
Análisis de escenarios sobre una posición existente:
Tengo acciones de Amazon (AMZN). Constrúyeme un modelo que muestre lo que le sucede al precio de la acción si: el crecimiento de AWS se ralentiza al 15%, el crecimiento de AWS se mantiene en el 25%, el crecimiento de AWS se acelera al 35%. Mantén todo lo demás constante.
Un punto honesto sobre el uso de esto: los modelos financieros son tan buenos como sus supuestos. El Model Builder produce la estructura y la completa con datos públicos. Revisa los supuestos que hace antes de sacar conclusiones de los resultados. Ajusta los supuestos que no coincidan con tu propia investigación. Un modelo que has sometido a pruebas de estrés es una herramienta útil. Un modelo que no has mirado es solo una hoja de cálculo formateada.
Agente 3: El Earnings Reviewer
Las conferencias de resultados son donde las empresas te dicen lo que realmente está sucediendo. También son largas, densas en lenguaje corporativo, y la mayoría de los inversores no pueden escuchar veinte conferencias por trimestre.
El Earnings Reviewer lee la transcripción completa y entrega lo que importa: qué superó y qué no alcanzó las expectativas, qué cambió en las previsiones, si la tesis por la que mantienes la acción sigue en pie y cómo ha cambiado el tono de la dirección a lo largo de múltiples trimestres.
Resumen de resultados:
Apple (AAPL) acaba de publicar resultados. Revisa la transcripción completa. ¿Qué superó y qué no alcanzó las expectativas? ¿Qué cambió en las previsiones? ¿Hay algo que deba preocuparme?
Verificación de tesis (la versión más útil de esta indicación):
Tengo acciones de Nvidia (NVDA) porque creo que el gasto en infraestructura de IA seguirá creciendo durante al menos tres años más. Revisa su última conferencia de resultados y dime: ¿el comentario de la dirección apoya o socava esta tesis? Sé específico.
Este es el tipo de resultado que produce cuando funciona correctamente:
Ejemplo de salida del Earnings Reviewer
Evaluación de la tesis: La apoya con una complicación importante.Apoyo: Jensen Huang describió la demanda de centros de datos como "insaciable" y dijo que la transición de la computación de propósito general a la computación acelerada está ocurriendo "mucho más rápido de lo que esperábamos". Los márgenes brutos se expandieron al 78.4%, lo que indica que no hay presión de precios a pesar de la aceleración de la oferta. Las previsiones futuras superaron el consenso tanto en ingresos como en margen bruto.Complicación: La dirección señaló que el gasto soberano en IA, es decir, los gobiernos que construyen su propia infraestructura nacional de IA, se está convirtiendo en una parte significativa de la demanda. Si el gasto soberano está adelantando la demanda que de otro modo se produciría en tres años, la trayectoria de crecimiento que estás modelando puede concentrarse al principio en lugar de extenderse. Esto no rompe la tesis, pero vale la pena hacer un seguimiento trimestre a
trimestre.Net : La tesis de crecimiento de la infraestructura de IA a tres años está respaldada por esta conferencia. La única pregunta que vale la pena añadir a tu lista de seguimiento: qué porcentaje de la demanda actual es soberana frente a comercial, y si esa combinación está cambiando.
Esa es la diferencia entre leer la conferencia de resultados tú mismo y ejecutarla a través de una indicación específica para tu tesis. La salida está calibrada para tu posición, no es un resumen genérico.
Análisis de tono multtrimestral:
Extrae las últimas cuatro conferencias de resultados de Meta (META). ¿Cómo ha cambiado el tono de la dirección durante el último año? ¿Se están volviendo más o menos confiados en sus inversiones en IA? ¿Se está reactivando el crecimiento de los ingresos publicitarios?
Lote de la temporada de resultados:
Esta semana, AAPL, AMZN, GOOGL y META publicaron todas sus resultados. Dame un resumen de cada una. ¿Cuáles superaron las expectativas? ¿Cuáles no las alcanzaron? ¿Cuál tuvo las previsiones más preocupantes? Clasifícalas de más alcista a más bajista según la calidad de los resultados.
El Earnings Reviewer funciona significativamente mejor cuando primero enuncias tu tesis. "Tengo esta acción por X. ¿Esta conferencia de resultados apoya o socava eso?" produce un análisis específico y útil. "Revisa esta conferencia de resultados" produce un resumen que podrías haber leído en cualquier medio de noticias financieras.
Encadenando los Tres
El valor real surge cuando los tres agentes se ejecutan en secuencia en una sola conversación.
Debida diligencia completa sobre una nueva posición:
Estoy considerando comprar acciones de Palantir (PLTR). Realiza una debida diligencia completa:1. Investigación de mercado: noticias, calificaciones de analistas, posición competitiva, riesgos clave
2. Construye un modelo financiero completo con valoración DCF y tabla de sensibilidad
3. Revisa la conferencia de resultados más reciente y dime si la tesis se mantiene
4. Evaluación final: comprar, mantener o pasar, con razonamiento
Preparación previa a resultados:
Nvidia publica resultados la próxima semana. Ayúdame a prepararme:1. ¿Cuáles son las estimaciones de consenso para ingresos y BPA?
2. ¿Cuáles son las tres cosas que hay que vigilar más de cerca?
3. Construye un modelo rápido que muestre lo que vale la acción en diferentes escenarios de crecimiento de ingresos
4. ¿Qué indicó la dirección para este trimestre en la última conferencia?
Filtrado de acciones:
Encuéntrame cinco acciones que probablemente no esté mirando y que cumplan estos criterios: capitalización de mercado entre $5 mil millones y $50 mil millones, crecimiento de ingresos superior al 25%, márgenes en mejora, foso competitivo sólido. Para cada una, dame una visión general rápida de por qué es interesante y cuáles son los riesgos.
Cada agente se basa en lo que produjo el anterior. La investigación informa los supuestos del modelo. El modelo da contexto para interpretar lo que la dirección dice en la conferencia de resultados. La conferencia de resultados te dice si la tesis de investigación se mantiene.
Para qué sirven los otros siete agentes
Los agentes restantes están diseñados para profesionales financieros y equipos institucionales:
- Pitch Builder — crea listas de objetivos, análisis de comparables y redacta pitchbooks para banqueros de inversión
- Meeting Preparer — construye documentos informativos para clientes y contrapartes antes de las llamadas
- Valuation Reviewer — revisa las valoraciones frente a comparables y la metodología para verificar la coherencia
- GL Reconciler — concilia cuentas del libro mayor y realiza cálculos del NAV
- Month-End Closer — gestiona el flujo de trabajo de cierre de fin de mes y la secuenciación de tareas
- Statement Auditor — revisa los estados financieros para verificar la coherencia interna y la preparación para la auditoría
- KYC Screener — maneja la revisión de documentos de Conozca a su Cliente y la preparación para el cumplimiento normativo
Estos son funcionales y genuinamente útiles para su público objetivo. Para un inversor individual, los tres primeros son los que importan.
Los Límites Honestos
Estos agentes producen investigación y análisis. No ejecutan nada. No predicen el futuro. No reemplazan el juicio sobre si una tesis es correcta.
Lo que reemplazan es el costo de tiempo de extraer datos, estructurar modelos y leer transcripciones de resultados manualmente. El análisis que se obtiene requiere la misma evaluación que le darías a cualquier resultado de investigación: verifica los supuestos, verifica las fuentes de datos, aplica tu propio juicio a las conclusiones.
Jamie Dimon construyó su tablero en veinte minutos. Luego, presumiblemente, aplicó veinte años de contexto para interpretar lo que le mostraba. Los veinte minutos es lo que Claude le devolvió. La interpretación seguía siendo suya.
Estos agentes te dan la misma compresión. Lo que hagas con el resultado sigue siendo tu trabajo.
El repositorio completo está en github.com/anthropics/financial-services. Todo es de código abierto.
Este artículo cubre herramientas de investigación de IA, no consejos de inversión. Nada de lo aquí contenido es una recomendación para comprar o vender ningún valor. Siempre haz tu propia investigación y consulta a un profesional calificado antes de tomar decisiones de inversión.
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