El informe anual, elaborado entre mayo y junio de 2026, incluye respuestas de 73 compañías de compra y venta. Estas provienen de Estados Unidos, Reino Unido y Europa, incluyendo administradores de activos, asesores de patrimonio y bancos privados, así como bancos de inversión y corredores de bolsa. El 'Market Data Study' se ha realizado por cuarta vez. Examina cómo cambian los requisitos para el uso, la adquisición y la provisión de datos de mercado.
Datos confiables son esenciales para la implementación de la IA
El uso de IA ya está muy extendido: el 86% de los encuestados ya utilizan IA en sus flujos de trabajo o están considerando su uso. Casi nueve de cada diez encuestados (88%) creen que los proveedores de datos del mercado pueden ayudar a asegurar la precisión y fiabilidad de la inteligencia artificial (IA). A medida que las empresas se acercan cada vez más a la aplicación práctica, los resultados de la investigación sugieren que los requisitos para los datos subyacentes a estos sistemas también están aumentando. Alrededor del 73% de los encuestados mencionan datos de alta calidad, precisos y completos como una de las formas más importantes en que los proveedores de datos del mercado pueden ayudar a los participantes del mercado en la implementación de la IA. Al mismo tiempo, el 62% menciona una adquisición de datos y una metodología transparentes.
Los sistemas de IA también necesitan suficiente contexto para interpretar qué representan los datos, cómo se clasificaron y dentro de qué parámetros deben usarse. Sin este marco, incluso los datos básicos precisos pueden conducir a resultados engañosos. Esto se vuelve relevante a medida que las empresas exploran nuevas formas de vincular aplicaciones de IA directamente con datos. Alrededor del 58% están considerando usar el Model Context Protocol (MCP) o ya lo están utilizando. De aquellos que ya lo usan, el 57% están empleando o probando un servidor MCP. El MCP podría facilitar el acceso, pero también incrementa los requisitos para garantizar que la información proporcionada esté bien estructurada, regulada y adecuadamente contextualizada.
Proveedores de datos del mercado enfrentan crecientes presiones de rendimiento y costos
La adquisición y provisión de datos del mercado se está volviendo cada vez más diversa. Aunque los proveedores y redistribuidores siguen siendo la fuente más común y son utilizados por el 67% de los encuestados, el 60% también compra directamente de las bolsas. Los modelos de provisión también están evolucionando: las APIs de transmisión ahora son utilizadas por el 84% de los encuestados, mientras que el 86% espera un acceso más directo a los datos del mercado a través de la nube en los próximos tres a cinco años. Esto requiere que los proveedores soporten una gama más amplia de modelos de acceso y requisitos de infraestructura.
Paralelamente a este cambio, también aumentan las expectativas de rendimiento. El 56% utiliza datos en tiempo real todo el día. La ejecución de operaciones representa el caso de uso más común con un 67%, mientras que el 78% estaría dispuesto a pagar por menor latencia. El 60% espera que los presupuestos para datos del mercado aumenten. Sin embargo, el informe señala que los costos están ganando importancia, ya que los participantes del mercado examinan más de cerca el valor y al mismo tiempo esperan un alto rendimiento.
Cambios en la estructura del mercado crean nuevas necesidades de datos
La estructura del mercado europeo también está cambiando las necesidades de datos de las empresas. El 70% de los encuestados están considerando ampliar su mezcla de datos del mercado existente mediante un servicio de consolidación europeo. Las mejoras en la transparencia del mercado y una mayor confianza de los inversionistas se encuentran entre los beneficios esperados. Casi la mitad también creen que una mayor transparencia a lo largo del tiempo podría conducir a una actividad comercial paneuropea más fuerte y mayores volúmenes de comercio. Esto indica una demanda más amplia de conjuntos de datos que ofrezcan perspectivas más claras y detalladas sobre la actividad del mercado.
En general, los resultados indican requisitos cada vez más diversos en cuanto al acceso y provisión de datos del mercado. Al mismo tiempo, las expectativas de calidad, latencia y valor siguen siendo altas. Esto incrementa la presión sobre los proveedores para que soporten diferentes casos de uso, incluidos los flujos de trabajo de IA, y modelos de infraestructura sin comprometer el rendimiento.
Matthew Nurse, Jefe de Datos del Mercado, Información Financiera, SIX, enfatiza: "La IA trae al enfoque cómo deben verse los datos del mercado confiables en la práctica. La precisión sigue siendo fundamental, pero las empresas también deben saber de dónde provienen los datos, cómo son administrados y en qué contexto deben interpretarse. A medida que las aplicaciones de IA se vinculan cada vez más directamente con datos del mercado a través de tecnologías como MCP, es importante construir estas bases correctamente. De igual modo, los proveedores deben cumplir con las crecientes demandas de los clientes en cuanto a calidad de datos, latencia y tipo de acceso a datos, demostrando al mismo tiempo el valor agregado de esos datos. Todos estos factores están creando un panorama de datos del mercado más dinámico y abierto, donde los proveedores cada vez más se distinguirán por confianza, calidad y flexibilidad."
David Easthope, CFA, Director de FinTech, Estructura del Mercado y Tecnología, Crisil Coalition Greenwich añade: "El estudio de este año muestra cómo las empresas ahora tienen altas expectativas en los proveedores de datos del mercado, desde apoyar aplicaciones de IA hasta cumplir con los requisitos de comercio en tiempo real. A medida que las empresas reevaluan su enfoque para adquirir y acceder a datos, los proveedores deben adaptarse a las necesidades cambiantes en términos de rendimiento y costos. Al mismo tiempo, pueden aprovechar las oportunidades derivadas de los cambios en la estructura del mercado europeo."
Para más información, consulte el informe completo del Market Data Study (en inglés).
Julian Chan
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