— Transparencia total —

El método detrás de cada pieza.

Denario trabaja con un proceso editorial de varias estaciones: pregunta, research, revisión de datos, riesgo, edición humana y publicación. La firma que sale a la portada siempre es humana.

— El problema que resuelve —

Los bancos tienen 20 analistas. El independiente necesita método.

La brecha histórica entre research bancario e independiente no es de criterio — es de capacidad operativa. Un equipo de sell-side cubre earnings, macro, riesgo, portafolio y estrategia editorial al mismo tiempo porque tiene roles especializados. Un desk independiente no puede costear eso.

Denario compensa esa brecha con agentes de IA especializados que cubren cada rol del desk — macro, research, riesgo, portafolio, estrategia — bajo un proceso repetible con fuentes trazables y riesgo firmado. El objetivo no es sonar más sofisticado; es publicar menos cosas flojas.

Nada sale automáticamente. La aprobación humana es el último gate y esa regla no tiene excepciones.

— El research desk · Agentes de IA —

Ocho agentes. Un editor.

Un CEO coordina seis especialistas y un asesor — cada uno con un rol y output definido. El editor humano es el único gate de publicación. Nada sale sin su aprobación explícita.

CEO
Coordinador · Punto de entrada

Agente CEO

Recibe la tarea del operador y orquesta el flujo completo: descompone el encargo, asigna trabajo a cada especialista en el orden correcto, y consolida los outputs antes de la revisión final. Ningún especialista se activa sin que el CEO lo llame explícitamente.

Output → brief de tarea
delega a seis especialistas
Macro

Analista Macro

macro

Monitorea régimen de tasas, inflación, FX, liquidez global y flujos entre activos. Establece el contexto macro de cada pieza.

Output → contexto del período
Research

Analista de Research

research

Lee filings SEC, EIA, Fed, BCRA, earnings transcripts y datos primarios. Produce el primer draft con cada número atado a una fuente cliqueable.

Output → draft con fuentes
Calidad de datos

Agente de Data Quality

data-quality

Verifica cruzadamente cada número contra su fuente primaria. Si un dato no tiene cita verificable, lo devuelve. No permite que un número inventado avance en el pipeline.

Output → datos validados
Portafolio

Analista de Portafolio

portafolio

Evalúa la nueva posición en el contexto del portafolio completo: exposición sectorial, concentración, liquidez y coherencia con el horizonte de la tesis.

Output → análisis de portafolio
Riesgo

Revisor de Riesgo

riesgo

Evalúa cada argumento con una sola pregunta: ¿qué puede fallar? Firma probabilidad e impacto de cada riesgo. Sin invalidation rule explícita, la tesis no avanza.

Output → risk memo firmado
Estrategia

Síntesis de Estrategia

estrategia

Consolida todos los memos previos en un trade thesis estructurado: entry, horizonte, catalyst, nivel de confianza. Define el angle editorial final.

Output → trade thesis + strategy brief
revisión final de convicción
VALUE
ADV.
Asesor · Revisión de convicción

Warren Buffett

Agente asesor que aplica el filtro value-investing clásico: ¿entendemos el negocio? ¿tiene moat? ¿el precio es razonable respecto al valor intrínseco? Su función no es generar señales sino cuestionar la convicción antes de que llegue al editor humano.

Output → revisión de convicción
el bundle completo alimenta al
Gate obligatorio · Sin excepciones

Editor Humano

Lee la pieza final completa. Verifica fuentes, regla de riesgo, tono editorial. Aprobación = publicación. Rechazo = vuelve a la estación correspondiente. No hay publicación automática. No hay excepciones.

La firma que aparece en cada pieza es humana
— La arquitectura detrás —

Ocho agentes de IA. Un único punto de control humano.

Cada agente del desk es un modelo de lenguaje grande (LLM) con un system prompt especializado que define su rol, sus fuentes autorizadas, su formato de output y sus reglas de rechazo. El CEO recibe la tarea del operador y orquesta la cadena: delega a cada especialista en orden, verifica que cada output cumpla los criterios antes de pasarlo al siguiente, y consolida el bundle final para el asesor y el editor.

Los agentes no comparten contexto libre entre sí: el output de uno se convierte en el input estructurado del siguiente. El flujo es secuencial y con checkpoints explícitos:

Diseño del sistema
  • Roles rígidos. Cada agente tiene un único rol. El agente de macro no redacta; el de research no evalúa riesgo. Sin role-bleed.
  • Outputs estructurados. Cada agente entrega un memo con formato fijo — sección, dato, fuente, flag — que el siguiente agente puede leer sin ambigüedad.
  • Regla de rechazo. Si un agente no puede citar una fuente primaria para un dato, no lo incluye. El output puede ser corto. No puede ser inventado.
  • Sin acceso a publicación. Ningún agente tiene la capacidad técnica de publicar. Solo pueden producir. La acción de publicar requiere intervención humana explícita.
Por qué secuencial y no paralelo

El agente de riesgo necesita leer el draft del agente de research para evaluar qué puede fallar. El agente de estrategia necesita el risk memo antes de definir el ángulo editorial. El orden no es arbitrario — cada estación construye sobre la anterior.

La ejecución paralela produce outputs genéricos. La secuencia forzada produce tensión productiva: el agente de riesgo tiene que hacerse cargo de lo que el de research afirmó.

El editor humano en el loop

El editor recibe el bundle completo: el contexto macro, el draft con fuentes verificadas, el análisis de portafolio, el risk memo, el trade thesis de estrategia y la revisión de convicción de Buffett. Lee todo. Decide si la pieza sale, vuelve a un agente específico para revisión, o se archiva. No hay timer. No hay publicación automática. Ningún agente puede publicar. La última palabra siempre es humana.

— De la pregunta a la edición —

Seis estaciones. Sin atajos.

I
Pregunta

Qué miramos esta semana. Decisión humana.

humano
II
Research

Datos primarios, fuentes citadas, draft inicial.

macro research
III
Data review

Verificación cruzada de cada número y fuente.

research
IV
Riesgo

¿Qué puede fallar? Probabilidad e impacto firmados.

riesgo
V
Editor

Aprobación humana obligatoria. Sin esto, nada sale.

humano
VI
Acuñado

Entrega editorial directa a email.

publicado
— Lo que llega a tu bandeja —

Texto limpio. No logs de sistema.

Cada pieza pasa por un filtro antes de publicarse: se eliminan referencias internas, identificadores técnicos, paths de sistema y metadata operativa. Nada de eso llega al texto final.

Lo que recibís es research editorial: texto aprobado por un humano, con fuentes cliqueables, invalidation rule explícita en cada tesis, y riesgos firmados con probabilidad e impacto. Si el filtro detecta más de tres referencias internas en una pieza, la rechaza automáticamente y la manda a revisión manual.

✓ Lo que publicamos
  • Texto aprobado por un editor humano
  • Fuentes cliqueables en cada dato
  • Invalidation rule explícita en cada tesis
  • Riesgos firmados con probabilidad e impacto
  • Cadena de supersede pública si la view cambia
  • Fecha exacta de publicación ("acuñado")
✗ Lo que filtramos
  • Nombres internos del proceso
  • Identificadores técnicos de sistema
  • Referencias a infraestructura privada
  • Paths de archivos locales
  • Detalles operativos que no aportan al lector
  • Logs de ejecución o metadata interna
— Por qué esto importa —

El moat es el método.

Cualquiera puede publicar una opinión de mercado. Lo difícil es construir un proceso que sobreviva a la urgencia, al sesgo y al ego: fuentes verificables, reglas de invalidación, riesgo firmado y archivo público.

Denario es ese tercer camino: la cobertura de un desk organizado, con la responsabilidad editorial de una firma humana. El proceso con ocho agentes especializados es la columna vertebral. La cadena de supersede es el archivo histórico. La firma humana es la garantía.

Cuando una tesis funciona, vas a ver toda la cadena que la sostuvo. Cuando falla — y van a fallar — vas a ver exactamente dónde falló, y qué aprendimos. Eso es el producto.

"Sub specie aeternitatis." Bajo la mirada de lo eterno. Cada pieza que publicamos queda archivada para siempre — y nuestro yo de tres años va a poder releerla y juzgarla.

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