Si la IA ya es tan potente, ¿por qué la Bolsa de Londres va a gastar 3.500 millones de dólares en comprar una empresa de datos?
El 22 de octubre, London Stock Exchange Group anunció la adquisición de Octus, una empresa de datos crediticios, por 3.540 millones de dólares.
Tras hacerse pública la noticia, las acciones de LSEG subieron alrededor de un 6 %.
Lo más interesante de esta operación es que Octus posee una gran cantidad de datos especializados sobre los mercados de crédito, incluidos datos sobre deuda empresarial, dificultades financieras y reestructuraciones.
Un modelo de IA común no puede obtener por completo estos datos con solo buscar en internet.
En el pasado, el valor de las empresas de datos financieros provenía en gran medida de la recopilación de información y su distribución a través de terminales.
Ahora, la IA puede organizar y analizar rápidamente la información pública, lo que supone un desafío para algunas de las actividades tradicionales de las empresas de datos financieros.
Sin embargo, las empresas que cuentan con datos exclusivos, equipos de investigación especializados y relaciones duraderas con sus clientes podrían volverse aún más valiosas.
Cuanto más fácil sea acceder a la IA, más caros podrían volverse los datos verdaderamente escasos.
$AAPLB $NVDAB $MSFTB
El 22 de octubre, London Stock Exchange Group anunció la adquisición de Octus, una empresa de datos crediticios, por 3.540 millones de dólares.
Tras hacerse pública la noticia, las acciones de LSEG subieron alrededor de un 6 %.
Lo más interesante de esta operación es que Octus posee una gran cantidad de datos especializados sobre los mercados de crédito, incluidos datos sobre deuda empresarial, dificultades financieras y reestructuraciones.
Un modelo de IA común no puede obtener por completo estos datos con solo buscar en internet.
En el pasado, el valor de las empresas de datos financieros provenía en gran medida de la recopilación de información y su distribución a través de terminales.
Ahora, la IA puede organizar y analizar rápidamente la información pública, lo que supone un desafío para algunas de las actividades tradicionales de las empresas de datos financieros.
Sin embargo, las empresas que cuentan con datos exclusivos, equipos de investigación especializados y relaciones duraderas con sus clientes podrían volverse aún más valiosas.
Cuanto más fácil sea acceder a la IA, más caros podrían volverse los datos verdaderamente escasos.
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