Análisis de las Razones Financieras de Alutech con el modelo IA Gemini 2.0 Thinking Flash

En Romero & Ordóñez Insights, continuamos nuestra serie de publicaciones destinadas a explorar las aplicaciones de la inteligencia artificial en el mundo financiero. En esta entrega, utilizamos un prompt utilizado especificamente para "Análisis de razones financieras de empresas industriales" y aplicamos el modelo IA Gemini 2.0 Thinking Flash para analizar los estados financieros año 2023 de Alutech, S.A. de C.V. (disponibles en: https://www.latinexbolsa.com/es/detalle-de-emisor/?code=ALUTEC).

Introducción al Prompt

El prompt tiene como objetivo realizar un análisis exhaustivo de las razones financieras de Alutech, evaluando indicadores clave como liquidez, rentabilidad, apalancamiento y eficiencia. Además de los cálculos de razones, el modelo genera interpretaciones detalladas y recomendaciones prácticas para optimizar el desempeño financiero de la empresa. A continuación, se detalla el prompt utilizado:

  
  {
  "info": {
  "title": "Análisis de Razones Financieras para Empresa Industrial",
  "description": "El modelo analizará los estados financieros proporcionados en formato PDF y calculará las principales razones financieras, incluyendo liquidez, endeudamiento, rentabilidad y eficiencia, ofreciendo conclusiones claras sobre el desempeño de la empresa.",
  "version": "1.0.0"
  },
  "instructions": {
  "context": "Eres un experto en Finanzas Corporativas Avanzadas y estás analizando los estados financieros de una empresa industrial.",
  "goal": "Realizar un análisis exhaustivo de las razones financieras basadas en los estados financieros (archivos PDF proporcionados). Proporcionar cálculos, interpretaciones y posibles recomendaciones según los resultados.",
  "input_files": "Uno o más documentos PDF que contienen los estados financieros (Estado de Resultados, Balance General, Estado de Flujos de Efectivo).",
  "output_format": {
  "summary": "Resumen del desempeño financiero general de la empresa.",
  "ratios": {
  "liquidity": ["Razón corriente", "Prueba ácida"],
  "profitability": ["Margen neto", "ROE (Rendimiento sobre el capital)", "ROA (Rendimiento sobre activos)"],
  "leverage": ["Razón de endeudamiento", "Razón de cobertura de intereses"],
  "efficiency": ["Rotación de activos", "Rotación de inventarios", "Período promedio de cobro"]
  },
  "analysis": "Explicación detallada de las fortalezas, debilidades y áreas de mejora detectadas.",
  "recommendations": "Sugerencias para mejorar el desempeño financiero basadas en los cálculos realizados."
  }
  },
  "example_query": {
  "task": "Analizar los estados financieros contenidos en el archivo PDF adjunto.",
  "questions_to_answer": [
  "¿Cuál es la situación de liquidez de la empresa?",
  "¿Qué tan rentable es la operación en comparación con los activos y el capital invertido?",
  "¿La empresa tiene un nivel de endeudamiento adecuado?",
  "¿Qué tan eficiente es en la gestión de sus recursos (inventarios, activos, cuentas por cobrar)?"
  ],
  "output_structure": {
  "overview": "Resumen general del análisis financiero.",
  "detailed_ratios": [
  {
  "ratio_name": "Razón Corriente",
  "calculation": "Activo Circulante / Pasivo Circulante",
  "value": "Resultado calculado",
  "interpretation": "Significado y evaluación del resultado."
  },
  {
  "ratio_name": "Margen Neto",
  "calculation": "Utilidad Neta / Ventas Totales",
  "value": "Resultado calculado",
  "interpretation": "Significado y evaluación del resultado."
  }
  ],
  "recommendations": [
  "Identificar estrategias para mejorar el margen neto.",
  "Reducir el endeudamiento a través de políticas de reinversión."
  ]
  }
  }
  }
  
  

Potencial del modelo Gemini 2.0 Thinking Flash

El modelo Gemini 2.0 Flash Thinking, desarrollado por Google AI, es una herramienta diseñada para incluir un "proceso de pensamiento" como parte de sus respuestas, permitiendo un razonamiento más robusto y detallado. Este modelo destaca por:

• Capacidad de "pensar" y justificar: Ideal para análisis complejos y altamente personalizables.
• Uso GRATUITO y facilidad de uso en Google AI Studio: A través de una interfaz intuitiva, permite configurar prompts, observar iteraciones en tiempo real y guardar proyectos para su reutilización o mejora futura.
• Flexibilidad para aplicaciones financieras: Específico para escenarios que requieren razonamiento secuencial y datos precisos.

Ejecución en Google AI Studio

Para realizar el análisis, se utilizó Google AI Studio, una herramienta que facilita la configuración y ejecución del modelo sin necesidad de SDKs ni integraciones complejas. Los pasos seguidos fueron:

1. Acceso al entorno de Google AI Studio (https://aistudio.google.com/).
2. Creación de una nueva instrucción, configurando el prompt detallado arriba.
3. Prueba del modelo con iteraciones iniciales, revisando los resultados en tiempo real.
4. Ajustes menores para afinar la interpretación de las razones financieras.
5. Exportación de los resultados para generar este análisis detallado.

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Resultados del prompt:

Resumen del Desempeño Financiero General:

Alutech - División Acero presenta una situación financiera mixta durante el período analizado. Si bien la empresa muestra una sólida posición de liquidez y una estabilidad en sus niveles de solvencia, su rentabilidad ha disminuido levemente en comparación con períodos anteriores. El crecimiento en ventas es un punto fuerte, aunque presionado por el aumento en los costos de venta, lo que impacta el margen bruto. La empresa mantiene una estructura de capital financiada principalmente por proveedores e instituciones bancarias, con una creciente participación del mercado de valores. En general, Alutech - División Acero demuestra una capacidad adecuada para cumplir con sus obligaciones financieras, aunque se identifican áreas de mejora en la gestión de costos y la optimización de la rentabilidad.

Análisis Detallado de Razones Financieras:

A continuación, se presenta un análisis detallado de las principales razones financieras de Alutech - División Acero, calculadas a partir de los estados financieros proporcionados:

1. Razones de Liquidez:

2. Razones de Rentabilidad:

3. Razones de Apalancamiento (Endeudamiento):

4. Razones de Eficiencia:

Recomendaciones:

• Optimizar la Estructura de Costos: Realizar un análisis exhaustivo de los costos de venta para identificar áreas donde se puedan implementar medidas de eficiencia y reducción de gastos. Esto podría incluir la negociación con proveedores, la optimización de procesos productivos y la gestión eficiente de los inventarios.
• Mejorar la Rentabilidad Operativa: Implementar estrategias para aumentar el margen bruto, ya sea a través de un aumento en los precios de venta (considerando la competitividad del mercado) o mediante una mayor eficiencia en la gestión de costos. Explorar la diversificación de productos y la expansión a mercados con mejores márgenes también podría ser beneficioso.
• Monitorear y Gestionar el Endeudamiento: Si bien el nivel de endeudamiento es manejable, se recomienda monitorear de cerca la razón de cobertura de intereses y explorar estrategias para reducir el endeudamiento a largo plazo, como la reinversión de utilidades en lugar de depender excesivamente del financiamiento externo.
• Incrementar la Eficiencia en el Uso de Activos: Analizar la eficiencia en la utilización de los activos, especialmente los activos no corrientes, para identificar oportunidades de mejora. Esto podría incluir la optimización de la capacidad productiva, la mejora en la gestión de activos fijos y la búsqueda de estrategias para generar más ingresos con la base de activos actual.

Este análisis proporciona una base robusta para comprender la situación financiera de Alutech - División Acero y tomar decisiones informadas para mejorar su desempeño. Es importante que la empresa continúe monitoreando sus indicadores financieros y ajustando sus estrategias según sea necesario.

Conclusiones

Cómo han podido leer, este análisis respaldado por el modelo de inteligencia artificial Gemini 2.0 Thinking Flash, demuestra la capacidad de las tecnologías avanzadas para proporcionar insights detallados y accionables en la gestión financiera corporativa. Esto es solo una muestra básica de lo rapido que se puede llegar a conseguir Insights

En un mundo donde los datos son el recurso más valioso, integrar modelos avanzados de inteligencia artificial en procesos clave podría marcar la diferencia entre mantenerse competitivo o quedarse atrás. Como siempre, la clave será traducir estos hallazgos en acciones concretas y seguir iterando en análizis mas especificos que seguiremos revisnado en próximas públiaciones, nos leen en la siguiente entrega!.