Ex trader de Coatue lanzó el fondo Epicenter, donde el sistema de AI Eve actúa como analista principal

En el mundo de los fondos de cobertura hay un experimento instructivo en marcha: en Epicenter Capital, una parte fundamental del trabajo analítico se ha entregado a un sistema de IA llamado Eve. El proyecto del ex trader de Coatue Rahul Kishor pretende demostrar si un pequeño equipo con IA adecuadamente integrada puede competir con firmas que emplean cientos de analistas.

Más que un asistente

Eve en Epicenter no es un chatbot para preguntas puntuales, sino un miembro del equipo que trabaja continuamente. El sistema monitorea divulgaciones corporativas, escucha llamadas de resultados trimestrales, rastrea declaraciones de líderes de empresas, recopila señales de mercado y ayuda a dar forma a nuevas ideas de inversión. El fondo construye un pipeline de investigación a su alrededor, en lugar de usar IA como un servicio separado superpuesto al proceso antiguo. Esto es lo que hace que el caso sea inusual incluso por los estándares de Wall Street. Aquí está lo que Eve hace dentro del fondo:

• rastrea divulgaciones y documentos de más de 13 mil empresas
• revisa podcasts, noticias y publicaciones en redes sociales
• ayuda con due diligence y búsqueda de nuevas ideas de inversión
• incorpora cada correo electrónico y cada transacción en la memoria colectiva del fondo
• prepara un resumen de audio matutino para Kishor en el camino hacia la oficina

El detalle clave es que Eve no espera a que un humano ideé el prompt perfecto. El sistema está conectado a casi todos los flujos de trabajo del fondo—desde correos electrónicos entrantes hasta historial de transacciones—y actúa de forma proactiva. Cada mañana, incluso compila un breve resumen de audio para Kishor para que pueda ponerse al día rápidamente en el camino hacia la oficina. Para un pequeño equipo, esta es una forma de expandir dramáticamente la cobertura sin contratar nuevas personas.

Un fondo de tres personas

Epicenter Capital tiene sede en San Francisco y se ve casi desafiantemente modesta para el mundo de los fondos de cobertura: además de Kishor, el equipo consta solo del director financiero Ivan Ting y el analista Jackson Dibble. El fondo comenzó a aceptar inversores externos en julio de 2025. Entre quienes respaldaron el lanzamiento están los hermanos Philip y Thomas Lafferty, cofundadores de Coatue Management, así como el CIO del negocio público de Coatue Jaimin Rangwalla y el ex trader de Coatue Daniel Senft.

Kishor se fue para iniciar su propio emprendimiento después de ocho años en Coatue y está construyendo el fondo con una lógica extremadamente concentrada. El equipo busca 10 empresas que, según sus cálculos, pueden entregar retornos de 10 veces en 10 años. Epicenter opera solo en el lado largo y apuesta no en trading cuantitativo clásico, sino en un modelo con un equipo humano mínimo, donde la IA se convierte en un participante pleno en el proceso de inversión, no solo un acelerador de investigación.

"Eve nos permite procesar 10 veces más información 10 veces más rápido", escribió

Kishor en una carta a los inversores.

Cuando la IA aprende por sí sola

La parte más interesante de la historia no es el volumen de datos, sino el hecho de que Eve cambia en función de la retroalimentación. Cuando el sistema recibe comentarios del equipo, reescribe su propia programación y aprende como un analista junior, solo que notablemente más rápido. Para el mundo tradicional de buy-side, donde muchas herramientas de IA todavía se reducen a búsqueda de documentos y resumen de notas, esto ya no es automatizar tareas rutinarias, sino un intento de automatizar el propio proceso de pensamiento del analista.

Un episodio revelador: Eve analizó documentos corporativos dispares para entender cómo una empresa específica está sacando un nuevo producto al mercado. Para un analista humano, tal trabajo podría llevar una semana, pero el sistema lo completó en una noche. Para el fondo, esta es una señal importante: la IA ya puede encargarse no solo de la clasificación de datos, sino de partes del trabajo de investigación compleja donde necesitas ensamblar una imagen a partir de fragmentos.

La IA en Epicenter incluso monitorea el costo de la propia IA. Dentro del fondo, Claude Code sugirió migrar servidores de Amazon Web Services a Cloudflare, lo que redujo los costos computacionales en un 90%. Para un equipo de tres personas, este tipo de efecto es crítico: si la principal "fuerza laboral" cuesta miles de dólares al año en lugar de cientos de miles por persona, la economía del fondo se ve muy diferente y proporciona más espacio para experimentación.

Qué significa esto

La historia de Epicenter muestra cómo podría verse la siguiente etapa de automatización en finanzas: no un asistente junto a un analista, sino un fondo diseñado desde el principio alrededor de un colega de IA. Si este enfoque prueba su efectividad en retornos, las grandes firmas de inversión tendrán que replantear no solo sus herramientas, sino el tamaño mismo de sus equipos de investigación.