4 de julio de 2026

Por David Brunk, abogado litigante civil

¿Cuando el Modelo Marca el Libro, Quién Pretendió Engañar?

La sentencia más pesada por fraude de valoración de la década se redujo a unas pocas pulsaciones de teclas. James Velissaris, el fundador de Infinity Q, dirigía un fondo mutuo de $1.7 mil millones cuyos derivados exóticos eran valorados por un servicio de evaluación de precios independiente, que es precisamente lo que sus materiales de mercadeo prometían a los inversores: valoración independiente, basada en modelos y a distancia. Lo que el mercadeo no mencionaba, según el gobierno, era que Velissaris tenía acceso secreto a los propios modelos de precios y los alteró, en algunas ocasiones tan crudamente que el mismo instrumento fue valorado de manera inconsistente con sus propios términos contractuales. Los modelos decían lo que él les indicaba que dijeran. Cuando el fondo colapsó en 2021, la brecha entre los modelos y la realidad ascendió a cientos de millones de dólares. Se declaró culpable y recibió quince años.

Un detalle es importante para cualquiera que piense en la próxima década de fraude en inversiones: Velissaris fue condenable porque los cambios de código dejan un registro. Un ajuste manual ingresado en un modelo de valoración está presente o no lo está. Se puede comparar con la versión original del proveedor, con sellos de tiempo que muestran quién cambió qué y cuándo. Los fiscales no necesitaban discutir si sus marcas eran opiniones honestas, como deben hacerlo los tribunales en la mayoría de los casos de valoración. La deshonestidad estaba escrita.

El Fraude de Marcado Ha Sido un Crimen Manual

Cada caso significativo de marcación errónea en el récord moderno es la historia de una mano humana tocando un número. Velissaris escribió un parámetro en el código de valoración. En Allianz, alegaron los fiscales, los gestores de carteras alteraron manualmente los informes de riesgo antes de enviarlos a los clientes, en un caso cambiando una cifra de pérdida simplemente eliminando un dígito. El expediente de marcación errónea de la SEC de los años 2010 se construyó sobre cotizaciones de corredores corruptas: cotizaciones que la SEC alegó se obtuvieron a través de un arreglo secreto de intercambios por cotizaciones en su caso contra Premium Point Investments, cotizaciones que la agencia calificó de falsas en su caso contra Visium. Y en una demanda colectiva pendiente sobre el colapsado Fondo Wildermuth, un fondo registrado que poseía deuda y capital de empresas privadas, la demanda alega que los comités de valoración del fondo "aprobaron continua y repetidamente valuaciones trimestrales sin evidencia suficiente y confiable para respaldarlas" mientras las empresas de la cartera se deterioraban; después de que los fundadores renunciaron, la demanda alega que una firma de valoración sucesora recortó los valores de inversión del fondo en un 63.6 por ciento de sus marcas de marzo de 2022.

La maquinaria legal para estos casos está calibrada para ese mundo. El fraude requiere dolo, intención de engañar, y la intención se prueba a partir del registro que deja la mano: el código editado, el dígito eliminado, la cotización solicitada a un corredor cooperativo, las actas del comité aprobando un número que nadie podía respaldar. El registro es lo que separa la sentencia de quince años de la demanda desestimada.

Las Manos Están Salidando del Proceso

Ese mundo está terminando, no hipotéticamente sino como una cuestión de práctica actual de los proveedores. Bloomberg afirma que BVAL, su servicio de precios evaluados, procesa sus datos a través de algoritmos que emplean aprendizaje automático; su producto más nuevo para la oficina frontal se construye en torno a un modelo de aprendizaje automático que consume miles de millones de puntos de datos del mercado. En 2025, S&P Global comenzó a integrar MarketAxess CP+, una herramienta de precios de bonos impulsada por AI que se actualiza hasta cada quince segundos, en los precios de bonos evaluados que alimentan los NAV de los fondos. En mercados privados, donde las marcas son más maleables, Houlihan Lokey, que se describe como proveedor de valuación para más de 35 compañías de desarrollo de negocios y fondos de préstamos directos que abarcan más de $600 mil millones en activos, ahora comercializa una plataforma de valuación de extremo a extremo impulsada por AI. Y 73 Strings, una plataforma de valuación AI para capital privado y crédito privado, recaudó $55 millones a principios de 2025 en una ronda liderada por el brazo de capital crecimiento de Goldman Sachs, con la participación de Blackstone, Golub Capital, Hamilton Lane, y el brazo de capital de riesgo de Fidelity International. Note quién está firmando esos cheques: la maquinaria que valora los activos privados está siendo financiada por los gestores cuyos activos evaluará.

La Estrategia de Abolición

Aquí está la defensa que producirá la próxima década. Un gestor adopta un sistema de valuación aprendido por máquina, señala su sofisticación y su pedigrí de proveedor, y cuando las marcas resultan incorrectas, dice: lo hizo el modelo. Ningún humano estableció ese número. Ningún humano creyó nada sobre él en absoluto.

La estrategia tiene un fundamento doctrinal real, y es lo que la hace peligrosa. Las declaraciones de valoración se tratan como opiniones, procesables solo si el declarante no las creyó honestamente, y un modelo no tiene creencias que examinar. Peor aún, un gestor que quiere que un modelo aprendido adule a la cartera nunca necesita escribir "-2650" en ninguna parte. Él cura los datos de entrenamiento. Selecciona de qué transacciones comparables aprende el modelo y cuáles se excluyen como valores atípicos. Elige las ventanas de retrospectiva, las métricas de validación y cuál de una docena de variantes retroprobadas entra en producción. Cada elección es defendible por sí sola; solo la combinación es deshonesta, y la combinación no está escrita en ningún lugar. La estrategia de absolución es la versión deliberada de este desliz: mover la autoridad de marcado a la máquina precisamente porque la máquina no puede ser contrainterrogada.

Cómo Evolucionará la Ley

La ley no aceptará esto, y el contorno de su respuesta ya es visible en tres movimientos.

Primero, la delegación a una máquina fracasará como defensa, porque las reglas ya asignan cada modelo a un humano. Para fondos registrados y compañías de desarrollo de negocios, la Regla 2a-5 de la SEC hace que el valor justo sea responsabilidad de la junta y permite que la junta designe un designado de valoración, casi siempre el asesor, que debe luego seleccionar, aplicar y probar periódicamente sus metodologías de valor justo y supervisar cualquier servicio de precios que utilice, con la documentación de soporte preservada bajo una regla de mantenimiento de registros complementaria. Un modelo es una metodología, no un oficial del fondo. Adoptarlo, alimentarlo y dejarlo en producción son decisiones humanas, y el modelo de alegato ya existe: la demanda de Wildermuth ataca comités que supuestamente aprobaron valuaciones trimestrales "sin suficiente y confiable evidencia para apoyarlas." Sustituya un modelo por el comité y la frase funciona sin cambios. El gestor que firma la salida de la máquina que nunca probó será demandado exactamente de la misma manera que se demandó a los gestores que aprobaron sin cuestionar la salida del comité.

Segundo, la lucha se trasladará del número a la descripción del proceso, porque ahí es donde viven las declaraciones falsificables. Este movimiento está más avanzado de lo que la mayoría de los gestores se da cuenta. La SEC ya ha sancionado a dos de los mayores proveedores de precios evaluados por precios que a veces eran solo el número de un broker: ICE Data Pricing pagó $8 millones en diciembre de 2020 por entregar precios de cotización de un solo corredor sin controles adecuados para asegurar que reflejaran valor, y Bloomberg pagó $5 millones en enero de 2023 por entregar precios basados en una sola entrada mientras sus metodologías divulgadas describían algo más sofisticado. En marzo de 2024, la agencia presentó sus primeros casos de lavado de AI contra dos asesores que exageraron su uso de inteligencia artificial. Y en una litigación privada pendiente sobre un fondo de bonos municipales colapsado, la teoría central de los demandantes no es que las marcas fueran opiniones deshonestas, sino que el fondo describió una metodología usando entradas basadas en el mercado mientras las transacciones de mercado reales supuestamente fueron excluidas. Si una posición vale 98 o 60 es una opinión. Si su modelo se entrena con los datos que usted dijo que se entrena, si la validación fue independiente, si alguien puede anular la salida: esos son hechos, y los hechos pueden demostrarse falsos. Las representaciones de gobernanza de modelos se convertirán en las distancias de golpe de cobertura de los procesos de la SEC en los años 2030, como lo fueron las distancias de cobertura de Allianz.

Tercero, la opacidad en sí misma se convertirá en el acto culpable. Hay una paradoja enterrada en el paisaje de proveedores: las plataformas AI gobernadas generan más evidencia que las hojas de cálculo que reemplazan, no menos. 73 Strings comercializa auditorías a nivel de hipótesis y ajustes manuales registrados como características centrales de cumplimiento. En una plataforma así, cada anulación lleva un usuario, un sello de tiempo y un antes y después, que es precisamente el tipo de registro que condenó a Velissaris; el servicio de precios había retenido sus entradas. Un gestor que busca una irresponsabilidad genuina no puede encontrarla en una plataforma gobernada. Solo puede encontrarla eligiendo sistemas que no guarden registros reconstruibles: el modelo interno que reside en un cuaderno sin versiones, la caja negra de proveedor cuyos datos de entrenamiento ningún suscriptor ve. Espere que los tribunales y reguladores traten esa elección de la misma manera que llegaron a tratar a las firmas que negocian a través de aplicaciones de mensajería que no conservan registros: seleccionar el canal que no deja registro es en sí mismo el delito, y el registro faltante se interpreta en contra de la parte que eligió el canal. La regla de mantenimiento de registros ya requiere documentación de soporte para cada determinación de valor justo; una marca que no puede ser reconstruida es una violación antes de que alguien aborde la pregunta de fraude. El vacío probatorio del que depende la estrategia de absolución será reclasificado como el crimen.

Dos Cosas que los Modelos No Pueden Fingir

Para los inversores, y para los asesores que les deben explicaciones, la orientación práctica sobrevive al cambio tecnológico sin cambios, porque dos indicadores se sitúan fuera del alcance de cualquier modelo.

El primero es el dinero en efectivo. Un modelo puede suavizar una marca, un gestor puede curar los datos detrás de ella, pero el efectivo recibido es un hecho aritmético. Un fondo cuyas distribuciones exceden persistentemente el efectivo que sus activos realmente generan está haciendo una promesa que su cartera no está cumpliendo, ya sea que el déficit esté cubierto con contabilidad de pago en especie, con marcas antiguas, o con un modelo aprendido con comparables selectos de gusto. El litigio actual contra las compañías de desarrollo de negocios cuyos gestores recaudaron honorarios sobre intereses que nunca se pagaron en efectivo es este principio exacto en acción.

El segundo es la forma del flujo de retornos en sí mismo. Como documenta la pieza complementaria a este artículo, quince años de litigio de fondos de volatilidad se reducen a una oración: nadie demanda al fondo que pierde dinero honestamente. Los retornos que se mantienen suaves durante mercados turbulentos son, en el registro histórico, donde se esconde el riesgo y a veces donde reside el fraude. La valoración aprendida por máquina hará que esa suavidad sea más barata de fabricar. Pero la ley no se está quedando quieta: el deber de probar el modelo, la verdad de las descripciones del proceso, y el registro de quién tocó la salida están convirtiéndose en los nuevos puntos de ataque. El caso de marcación errónea de la última década preguntó qué escribió el gestor. El caso de marcación errónea de la próxima década preguntará qué construyó el gestor, qué afirmó sobre ello, y por qué faltan los registros. Cuando el modelo marca el libro, lea el extracto bancario, y luego lea la sección de gobernanza del modelo del prospecto tan cuidadosamente como la tabla de rendimiento.

La pieza complementaria: Nadie Demanda al Fondo que Pierde Dinero Honestamente.