¿Podría la IA hacerse cargo también de la gestión de activos?

Todo el mundo en finanzas está mirando la IA. Cada banco, cada corredor está tratando de descubrir cómo la IA puede ayudar a administrar la riqueza. No sólo para los ricos, sino para todos.

En realidad, es una amenaza para aquellos que no se ponen al día lo suficientemente rápido. La gestión de activos requiere algo más que simplemente mover dinero.

Se trata de elegir la combinación adecuada de inversiones y ajustarlas a medida que las cosas cambian. En este momento, los asesores humanos se encargan de eso. ¿Pero es posible que la IA pueda hacerlo mejor? Spoiler: Probablemente no.

El problema de los robo-advisors

Pero la gestión patrimonial es costosa y la mayoría de la gente no puede afrontar esos altos costos. Ésta es un área en la que la IA puede ayudar.

Los sistemas impulsados ​​por IA pueden ofrecer asesoramiento personalizado a un costo menor, 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 problema. 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 tiene que resolver.

La IA puede analizar miles de instrumentos financieros en segundos. Conoce las cifras, los rendimientos pasados ​​y los riesgos. ¿Pero entender a la gente? Esa es una historia diferente.

La IA no puede capturar las narrativas personales ni los cambios en las expectativas que defi quiénes somos como inversores. Porque, como ve, la inversión humana (incluso la institucional) no se trata de datos.

Se trata de emociones, decisiones de ahorrar, gastar o invertir y planificación a largo plazo. Estas cosas son profundamente personales e incluso los asesores humanos luchan por comprenderlas (a veces).

Entonces, ¿cómo se supone que debe hacerlo un robo-advisor? No es de extrañar que la mayoría de los clientes terminen con la misma vieja cartera de bonos de acciones 60/40. Ese es el valor predeterminado. No se necesita IA para darse cuenta de eso.

Para lograr un progreso real, la IA debe ser más inteligente. Necesita comprender cómo trabajan los asesores, no limitarse a descartar 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 en términos simples, nadie confiará en ella.

La descentralización es la clave

Los gestores de activos se encuentran ahora en una encrucijada. Para que la IA sea realmente útil, debe dar poder tanto al asesor como al cliente.

Eso significa descentralizar el proceso y permitir que los asesores utilicen herramientas de inteligencia artificial para tomar mejores decisiones. No se trata de seguir un plan centralizado diseñado por algún director de inversiones (CIO) que intenta impulsar productos de alto margen.

De hecho, las decisiones descentralizadoras podrían complicar el proceso para las empresas que intentan vender esos productos. El cumplimiento y el riesgo también son desafíos.

El futuro podría ver conversaciones con IA que parezcan casi humanas. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) y los agentes de inteligencia artificial podrían cambiar el juego aprendiendo de nuestras huellas digitales.

Estos sistemas de IA tendrían suficiente contexto de nuestras vidas para predecir lo que queremos a medida que las cosas cambian. En teoría, esto podría hacer que la gestión patrimonial sea más eficiente.

Pero ¿quién va realmente a entregar su información más personal a una máquina? El nivel de confianza requerido es simplemente enorme.

Aunque si Silicon Valley sigue llevando la IA a nuevas alturas, pronto veremos robots-agentes que pueden tener conversaciones fluidas y reales con los clientes. Y cuando eso suceda, cambiaría todo.

Ahora BlackRock, la mayor gestora de activos del planeta, ya lleva años utilizando la IA. Han empleado aprendizaje automático y grandes modelos de lenguaje para impulsar sus estrategias de inversión.

Incluso utilizan IA para agilizar la inversión matic . Tienen esta herramienta, llamada The matic Robot, que combina la inteligencia artificial con la experiencia humana para crear canastas de acciones basadas en temas de mercados emergentes.

Según se informa, acelera el proceso de búsqueda de oportunidades de inversión en diferentes sectores, lo que significa más eficiencia y menos pérdida de tiempo.

Pero la IA no es infalible. La supervisión humana sigue siendo esencial porque, una vez más, estos robots no tienen el juicio ni la comprensión matizada de un gestor de cartera experimentado como Larry Fink.

Si la IA comete un error, alguien debe detectarlo. Se producen errores en los resultados de la IA y, sin intervención humana, podrían tener consecuencias graves. ¿La configuración ideal? Una combinación de experiencia humana y eficiencia impulsada por la IA.