En el sector financiero, todos están pendientes de la IA. Todos los bancos y corredores intentan descubrir cómo la IA puede ayudar a gestionar el patrimonio. No solo para los ricos, sino para todos.
En realidad, supone una amenaza para quienes no se adapten con la suficiente rapidez. Gestionar activos requiere más que simplemente mover dinero.
Se trata de elegir la combinación adecuada de inversiones y ajustarlas según cambien las circunstancias. Actualmente, los asesores humanos se encargan de ello. ¿Pero es posible que la IA pueda hacerlo mejor? Spoiler: Probablemente no.
El problema de los robo-asesores
Pero la gestión patrimonial es costosa, y la mayoría de la gente no puede afrontar los altos costes. Este es un ámbito en el que la IA puede resultar útil.
Los sistemas basados en inteligencia artificial pueden ofrecer asesoramiento personalizado a un menor coste, dando acceso a personas que antes quedaban excluidas porque su riqueza no era "suficiente" para justificar el precio del asesoramiento humano.
Pero aquí está el pequeño inconveniente. Los robo-asesores no han sido precisamente populares. Incluso cuando la IA ofrece la mejor combinación de acciones, bonos o fondos, no basta con hacer sugerencias.
¿Qué falta? Comunicación, según Juan Luis Pérez, exdirector global de investigación de Morgan Stanley. Ese es el verdadero problema que la IA debe resolver.
La IA puede analizar miles de instrumentos financieros en segundos. Conoce las cifras, la rentabilidad pasada y los riesgos. ¿Pero comprender a las personas? Eso ya es otra historia.
La IA no puede captar las historias personales ni los cambios de expectativas que definuestra identidad como inversores. Porque, como ves, la inversión humana (incluso la institucional) no se basa en datos.
Se trata de emociones, decisiones sobre ahorrar, gastar o invertir, y planificación a largo plazo. Son cuestiones profundamente personales, e incluso a los asesores humanos les cuesta comprenderlas (a veces).
¿Cómo se supone que funciona un roboadvisor? No es de extrañar que la mayoría de los clientes acaben con la misma cartera de siempre: 60/40 entre acciones y bonos. Es la opción predeterminada. No se necesita inteligencia artificial para deducirlo.
Para lograr un progreso real, la IA necesita ser más inteligente. Debe comprender cómo trabajan los asesores, en lugar de simplemente ofrecer recomendaciones genéricas. No basta con recomendar los mismos productos una y otra vez.
La IA necesita aprender de las interacciones con los clientes. Si la IA no puede explicar una cartera de inversiones en términos sencillos, nadie confiará en ella.
La descentralización es clave
Los gestores de activos se encuentran ahora en una encrucijada. Para que la IA sea realmente útil, debe empoderar tanto al asesor como al cliente.
Esto implica descentralizar el proceso y permitir que los asesores utilicen herramientas de IA para tomar mejores decisiones. No se trata de seguir un plan centralizado trazado por un director de inversiones (CIO) que busca impulsar productos de alto margen.
De hecho, descentralizar las decisiones podría complicar el proceso para las empresas que intentan vender esos productos. El cumplimiento normativo y la gestión del riesgo también representan desafíos.
En el futuro, podríamos presenciar conversaciones con IA que se sientan casi humanas. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) y los agentes de IA podrían revolucionar el panorama al aprender de nuestra huella digital.
Estos sistemas de IA contarían con suficiente información sobre nuestras vidas para predecir nuestros deseos a medida que las circunstancias cambien. En teoría, esto podría hacer que la gestión patrimonial sea más eficiente.
Pero, ¿quién va a confiar realmente su información más personal a una máquina? El nivel de confianza requerido es simplemente enorme.
Si Silicon Valley continúa impulsando la IA a nuevas cotas, pronto podríamos ver agentes robóticos capaces de mantener conversaciones fluidas y reales con los clientes. Y cuando eso ocurra, todo cambiará.
BlackRock, la mayor gestora de activos del planeta, lleva años utilizando la IA. Han empleado aprendizaje automático y grandes modelos de lenguaje para potenciar sus estrategias de inversión.
Incluso utilizan IA para optimizar la inversiónmatic . Cuentan con una herramienta, llamada Thematic Robot, que combina IA con experiencia humana para crear carteras de acciones basadas en tendencias de mercados emergentes.
Según se informa, acelera el proceso de búsqueda de oportunidades de inversión en diferentes sectores, lo que se traduce en mayor eficiencia y menos tiempo perdido.
Pero la IA no es infalible. La supervisión humana sigue siendo esencial, porque, una vez más, estos robots no tienen el criterio ni la comprensión matizada de un gestor de cartera experimentado como Larry Fink.
Si la IA comete un error, alguien debe detectarlo. Los errores en los resultados de la IA ocurren y, sin intervención humana, podrían tener graves consecuencias. ¿La solución ideal? Una combinación de experiencia humana y eficiencia impulsada por la IA.
