En 1946, convaleciente de una encefalitis, el matemático Stanislaw Ulam mataba las horas jugando al solitario. En algún momento se hizo la pregunta que solo se haría un matemático aburrido: qué probabilidad hay de que un solitario cualquiera salga. Intentó resolverlo por combinatoria pura y desistió. Era más práctico jugar cien partidas y contar. De esa intuición, pulida después con Von Neumann en Los Álamos (no era mala compañía para pulir ideas, el padre de la Teoría de Juegos y se dice de la computación moderna), nació el método de Montecarlo, bautizado así por el casino donde el tío de Ulam se dejaba el dinero. Hay peores maneras de entrar en la historia de la estadística.
La lección tiene ochenta años y sigue sin calar del todo en nuestra industria: cuando un problema es demasiado complejo para resolverlo de forma cerrada, la respuesta no es encogerse de hombros. Es simular.
Pienso en Ulam cada vez que asisto a la liturgia trimestral de los mercados privados. Un LP (Limited Partner) pregunta por su posición y recibe la respuesta canónica: es pronto, estamos en la parte baja de la curva J, paciencia (la santísima trinidad del reporting alternativo). Y la curva J, que debería ser una herramienta analítica, funciona en la práctica como un artículo de fe. Se invoca, no se calcula. El inversor recibe un NAV (Net Asset Value) trimestral, suavizado y con meses de retraso, y con eso debe contestar a las tres preguntas que de verdad le importan: cuándo llegará el punto de inflexión, cuándo recuperará el capital aportado y en qué ventana puede esperar liquidez. Hoy esas preguntas se responden con la intuición del gestor y poco más. En un mercado cotizado, semejante opacidad sería un escándalo. En el alternativo la hemos normalizado como parte del paisaje.
No tiene por qué seguir siendo así
La IA ha alcanzado la madurez suficiente para industrializar tareas analíticas que hasta ahora eran artesanales, aunque conviene ser preciso sobre qué significa eso aquí, porque el terreno está lleno de atajos. No hablo de pedirle a un chatbot que opine sobre un fondo, que es la caricatura del asunto. Hablo de arquitecturas donde los agentes de IA planifican, recuperan contexto e interpretan, mientras motores determinísticos hacen lo que saben hacer: calcular (sumar sigue sin ser opinable). Un modelo de lenguaje no debe actuar jamás como calculadora ni como juez de una valoración; su papel es orquestar el análisis y explicarlo, no fabricar el número. Con esa disciplina, el menú de lo posible cambia de categoría.
Sobre los flujos observados, capital calls, distribuciones, NAV y comisiones, se reconstruye la curva J real de un vehículo o de una participada. Donde los datos son incompletos, que en este mercado es casi siempre, se genera una curva sintética: la trayectoria de maduración más probable, estimada a partir de comparables seleccionados con criterio, no por proximidad superficial sino por vintage, estrategia, geografía, stage, pacing y régimen de mercado, con la obligación añadida de explicar por qué cada peer es relevante y qué justifica las desviaciones.
Y sobre ambas curvas, la simulación de Montecarlo hace exactamente lo que Ulam habría hecho: jugar miles de partidas y devolver bandas P10, P50 y P90 (la humildad ante la incertidumbre pero la confianza en el método expresada en percentiles) en lugar de una línea única. Los hitos que obsesionan al LP: turning point, break-even, exit window, dejan de ser fechas pronunciadas con aplomo y pasan a ser ventanas temporales con su nivel de confianza asociado.
El estadístico George Box (un sabio al que se cita poco en los comités de inversión, y es una lástima, por mucho que se critique a los soñadores e innovadores. Y no, no fue el creador de los box plots, ese fue Tukey otro gran estadístico) dejó escrita la frase que debería presidir cualquier ejercicio de valoración: todos los modelos son erróneos, pero algunos son útiles. La utilidad, añado yo, empieza por la honestidad del modelo consigo mismo. Un sistema serio debe declarar qué proporción de sus inputs es dato observado, qué parte es extraída de documentos, qué parte estimada; cuál parte inferida y cuánto descansa en proxies. Debe mantener un registro de supuestos con su linaje completo, de forma que cualquier conclusión sea trazable hacia atrás hasta la evidencia que la sostiene, con la vieja lógica del audit trail que esta industria ya exige en todo lo demás. Y debe recalcularse solo cuando llega información nueva, porque una valoración que no reacciona a la realidad no es prudente. Es simplemente vieja.
La falsa precisión, ese IRR con dos decimales construido sobre un NAV de hace dos trimestres es el verdadero enemigo. Compensa mil veces una ventana ancha y honesta que una fecha exacta y decorativa.
Hay una segunda capacidad que se antoja aún más transformadora, porque toca la conversación entre GP (General Partner) y LP. Si la inversión se representa como un grafo de factores conectados, tipos de interés, coste de financiación, múltiplos de salida, liquidez del mercado, burn rate, hitos operativos (un mapa de causas y efectos, para entendernos), entonces las hipótesis dejan de ser tertulia y se convierten en experimentos Qué pasa con mi cartera si los tipos suben 150 puntos básicos y los múltiplos se contraen un 20%. Qué implica una ronda puente en la participada que más pesa. Cómo se desplazan el break-even y la ventana de salida si el entorno de exits sigue congelado otro año. El sistema propaga el shock por el grafo, ejecuta el contrafactual y devuelve no solo la nueva curva sino la atribución: qué drivers explican el cambio y en qué magnitud. Esa es la diferencia entre gestionar expectativas con adjetivos y gestionarlas con escenarios.
Y seamos claros sobre lo que esto significa para la relación entre gestores e inversores, porque no es una amenaza sino un ascenso de categoría. El GP que hoy pide confianza podrá mostrar trayectoria: la evolución esperada, los hitos que deben cumplirse para sostenerla, los riesgos que la desviarían y lo que dice la cohorte de comparables. El LP dejará de navegar su asignación a ciegas entre dos reporting. La clase de activo lleva años reclamando el estatus de columna vertebral de las carteras institucionales; ese estatus exige una infraestructura analítica a la altura, y la tecnología para construirla ya no es una promesa.
Ulam no eliminó el azar del solitario. Hizo algo mejor: lo midió. Va siendo hora de que los mercados privados hagan lo mismo con su incertidumbre, que llevamos demasiado tiempo jugando de memoria al Excel.
Por Funds Society, Madrid
