Bloomberg ha presentado BQuant Assistant, un asistente de codificación con IA conversacional basado en el dominio, integrado en BQuant Desktop y BQuant Enterprise. Incorporado dentro del entorno de desarrollo de BQuant, la herramienta permite a los profesionales financieros que son suscriptores del Bloomberg Terminal usar instrucciones en lenguaje natural para escribir código, crear aplicaciones dinámicas y acelerar los flujos de trabajo de análisis de datos financieros.

BQuant Assistant lleva la IA conversacional directamente al mismo entorno Python en el que los usuarios construyen estrategias de inversión, paneles de control y análisis financieros cuantitativos. Puede responder preguntas sobre BQuant, generar código Python, ayudar a consultar los vastos conjuntos de datos de Bloomberg mediante Bloomberg Query Language (BQL), apoyar a los usuarios en la depuración e iteración de su trabajo y crear código para visualizaciones de datos. El asistente también puede buscar en el BQuant Help Center y recurrir a cuadernos de ejemplo, bibliotecas y guías prácticas relevantes al responder preguntas.

Este anclaje en el entorno de BQuant permite al asistente generar respuestas con contexto sobre los proyectos, flujos de trabajo y código del usuario, ofreciendo un apoyo más relevante para el análisis de datos financieros que un asistente de codificación de propósito general. Para los flujos de trabajo que dependen de herramientas específicas de Bloomberg como BQL y PyBQL, ese anclaje es también lo que distingue al asistente, y refleja una tendencia más amplia en la tecnología financiera de incorporar IA directamente en las plataformas donde residen los datos propietarios y los flujos de trabajo especializados del dominio.

BQuant Assistant también puede responder con sugerencias de código y, sujeto a la aprobación del usuario, insertar y ejecutar código directamente en un proyecto activo dentro del entorno seguro (sandbox) de BQuant, lo que permite a los usuarios pasar rápidamente de la pregunta al resultado sin cambiar de contexto. Los usuarios mantienen el control total sobre estas acciones, ya que el asistente identifica la acción que propone y solicita aprobación antes de leer o escribir en un cuaderno.

"Los profesionales financieros trabajan con conjuntos de datos cada vez más grandes y complejos, pero convertir una idea de inversión en un análisis repetible aún puede requerir mucho tiempo y conocimientos especializados de programación", dijo Shawn Edwards, Director de Tecnología de Bloomberg. "BQuant Assistant lleva la codificación impulsada por IA, informada por la comprensión de Bloomberg de los datos financieros y los flujos de trabajo cuantitativos, directamente a los flujos de trabajo que nuestros clientes ya utilizan para construir estrategias de inversión. Al ayudar a cada usuario de BQuant —desde un gestor de cartera que esboza su primera consulta hasta un cuant que desarrolla una señal multiaset— a pasar fácilmente de una pregunta en lenguaje natural a código funcional, recuperación de datos y visualización, facilitamos que los clientes prueben ideas, refine análisis y construyan estrategias de inversión dentro de BQuant".

Con BQuant Assistant, los usuarios pueden:

• Generar consultas BQL y PyBQL para recuperar y analizar datos financieros de Bloomberg que abarcan renta variable, fondos, renta fija, divisas (FX), materias primas, índices, derivados y otras clases de activos, en más de 22,000 campos que incluyen, entre otros, datos de referencia, precios, rendimientos, analítica derivada, fundamentales, valoraciones, datos de finanzas sostenibles, métricas de riesgo, estimaciones y datos económicos.
• Crear código para filtros de pantalla y universos de renta variable, renta fija, divisas, materias primas, índices, fondos cotizados (ETF) y otras clases de activos.
• Insertar, ejecutar, depurar e iterar código PyBQL o Python en un cuaderno activo, sujeto a la aprobación del usuario.
• Hacer preguntas sobre las bibliotecas de Bloomberg, los flujos de trabajo de BQuant y la documentación de productos orientada al cliente.
• Analizar conceptos financieros y generar código que ayude a implementar los modelos o técnicas adecuados para un flujo de trabajo.
• Recibir recomendaciones de visualizaciones de datos y generar código con bibliotecas de código abierto como Plotly y Jupyter Widgets.
• Seleccionar código existente y pedirle a BQuant Assistant que lo explique, ayudando a los usuarios a desarrollar sus conocimientos de Python mientras trabajan.

BQuant Assistant estará disponible de forma general en BQuant Enterprise y se lanzará en beta limitada en BQuant Desktop a finales de octubre de 2026. El calendario de lanzamiento implica que los suscriptores del Terminal pronto podrán evaluar por sí mismos qué tan bien cierra el asistente la brecha que Edwards describió entre una idea de inversión y un análisis codificado y repetible, con el sandbox basado en aprobaciones manteniendo a los usuarios en control del código que realmente se ejecuta en sus proyectos.

La introducción de BQuant Assistant sigue a una serie de anuncios recientes de Bloomberg relacionados con otras soluciones habilitadas con IA, diseñadas para ayudar a los inversores y sus empresas a obtener más valor de los datos financieros de alta calidad de la compañía. Entre ellas se encuentran ASKB, la interfaz de IA conversacional del Bloomberg Terminal, y Enterprise Model Context Protocol (MCP), una capa de acceso con IA para Data License Plus (DL+), la oferta de nueva generación de Data License de Bloomberg. En conjunto, los anuncios trazan una estrategia de incorporar IA en sucesivas capas de la plataforma de Bloomberg: la interfaz del Terminal, el acceso a datos empresariales y ahora el entorno de desarrollo Python donde se construye el trabajo cuantitativo.