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La inteligencia artificial busca su papel como complemento en el asesoramiento, selección y gestión de inversiones

Los expertos argumentan que estas nuevas herramientas tecnológicas “no deciden” pero sí suponen una ayuda muy valiosa en el trabajo diario. Se descarta que puedan sustituir a los banqueros privados por carecer de la confianza y los componentes humanos fundamentales en las relaciones con los grandes patrimonios

Visualizing Success: Graphs, Charts, and Figures Paint the Picture of Financial Prosperity
Krongkaew (Getty Images)

Nuestro futuro como asesores financieros está condicionado no solo por la propia impredecibilidad de los mercados financieros, con la que llevamos conviviendo toda nuestra vida, sino por algunos elementos especiales”. El presidente de EFPA España, Santiago Satrústegui, se refería en el reciente congreso anual de esta asociación de asesores y planificadores financieros celebrado en Málaga a que “la inteligencia artificial nos va a dar un antes y un después, y de ahora en adelante va a afectar a nuestra profesión”.

No es la única profesión en la que hay cierto nerviosismo sobre el potencial real de las herramientas que se derivan de las nuevas tecnologías. El riesgo es claro: que la inteligencia de las máquinas a las que enseñamos termine por sustituir al humano. Algo que en el sector de la inversión todos descartan o, al menos, se empeñan en creer que no será posible.

Mientras se dilucida la cuestión, los asesores creen necesario, según Satrústegui, “reinventarse y empezar con este asesoramiento 3.0, en el cual la inteligencia artificial nos puede ayudar a que nuestras tareas sean más ágiles y eficientes. Gracias a eso, los asesores financieros podremos dedicarle más tiempo de calidad a nuestros clientes y profundizar en la problemática personal”.

Efectivamente, la conclusión de la mayoría de los expertos consultados es que el papel de la IA en general y la IA generativa, en particular, es ayudar a los profesionales de la inversión, tanto para elegir los mejores productos para sus grandes clientes como a la hora de tomar decisiones de inversión por parte de los gestores.

Para entidades como Santander AM no hay duda, va a ser una herramienta muy potente que va a facilitar el acceso a información, por ejemplo, ayudando a los analistas o gestores a revisar las cuentas anuales de una compañía o a los equipos comerciales a dar una respuesta más efectiva a clientes, en la medida en que facilita el procesamiento de información. Pero también tienen claro que “no sustituye el rol del analista, asesor o gestor que, en base a esta información, recomienda o invierte de forma personalizada teniendo en cuenta el mandato y fondo específico o las necesidades del cliente puntual”.

Aun no confiamos en el poder predictivo de esta tecnología para tomar decisiones de inversión
Steve Blanchet, director de estrategia tecnológica e innovación de Pictet WM

Pero ¿cómo se utilizan en la práctica estas herramientas? Por ejemplo, Steve Blanchet, director de estrategia tecnológica e innovación en Pictet WM, explica que su personal puede utilizar un bot conversacional “para buscar a través de nuestra intranet, reescribir y editar texto, traducir, generar borradores y codificar. Acelera la evaluación de las propuestas de inversión y ayuda a estandarizar la forma en que nuestra banca privada redacta los informes, hasta el punto de que se ha convertido en la página más utilizada en nuestra intranet. Además, queremos usarla para proporcionar a nuestros banqueros privados un recurso central en el análisis de inversiones”.

No obstante, Blanchet aclara que no se dirigen a los clientes mediante inteligencia artificial o IA generativa. “La responsabilidad de asesorar sigue siendo del banquero privado, el cual, por ahora, no aplica esta tecnología en la planificación financiera. Para nosotros es fundamental mantener al banquero en el centro de la relación con el cliente y el propósito de esta tecnología es ayudar a estos profesionales a ser aún más eficientes y efectivos”.

Además, cree que una parte importante del trabajo en la gestión de altos patrimonios se basa en las relaciones. “Es una industria de servicios muy personal y es difícil ver que la tecnología suplante a un banquero privado. Los modelos de IA generativa carecen de la confianza y los componentes humanos, fundamentales en las relaciones banquero privado-cliente. Aún tienen que mejorar significativamente para poder ser confiables en la toma de decisiones de inversión complejas”.

Según Celso Otero, gestor de fondos y responsable también de inteligencia artificial en Renta 4, además del servicio de asesor digital inteligente que lanzó la entidad hace casi dos años y que permite a los usuarios configurar su cartera de fondos por sí solo o con ayuda de un asesor, presentarán en breve otra herramienta basada en IA generativa “que nos permite interactuar con el cliente no solo con la típica selección de fondos de toda la vida, sino utilizando sus propias palabras para darle lo que él está buscando de una forma mucho más fácil. Entendemos la inteligencia artificial como una herramienta más para comunicarnos con el cliente, una evolución de lo que siempre hemos tenido”.

En cuanto a desarrollos para ayudar en la parte de gestión de inversiones, buscan herramientas con las que todo el trabajo de análisis que hacen de búsqueda de compañías sea más fácil. De hecho, ya no les hace falta leerse todos los informes y analizarlos, ya que cuentan con máquinas para detectar cuáles son los puntos positivos y los negativos de toda la información que procesan. “Ahí nosotros hemos mejorado los procesos desarrollando herramientas internas. Por ejemplo, hemos eliminado la parte de creatividad que aplica ChatGPT cuando te resume un documento para que realmente conteste lo que tú le has preguntado”, detalla Otero.

Juan Pablo Calle, responsable de gestión de carteras de Miraltabank, recalca que en sí mismo la IA no decide, sino que es una herramienta de ayuda a la hora de tomar decisiones o presentar la información que los gestores necesitan. “Tengamos en cuenta que puede trabajar las 24 horas del día, los siete días de la semana, y la capacidad de cálculo es altísima. Por ello, es un instrumento cada día más útil y que hace que cuando el gestor llegue por la mañana a la oficina tenga un informe con todos los datos que requiere durante ese día”, puntualiza.

Por su parte, Jordi Mercader, consejero delegado de inbestMe, recuerda que su compañía se centró ya en 2015 en otra área de aplicación de la IA, “participando en un consorcio de empresas internacionales para investigar en la aplicación de big data y machine learning en la gestión de fondos de inversión. La primera fase del proyecto concluyó con resultados prometedores y ahora estamos en una nueva etapa que se centra especialmente en la mejora en la gestión de eventos excepcionales o imprevistos”.

Actualmente utilizan la IA y, más en concreto, los LLM (modelo de lenguaje que consta de una red neuronal con muchos parámetros y gran cantidad de texto) para optimizar ciertos procesos internos, “aunque aún no hemos extendido su uso a la selección de carteras o productos de inversión visibles para nuestros clientes, dado que estamos comprometidos con alcanzar un nivel de calidad que cumpla con los más altos estándares antes de considerar su aplicación definitiva”, apostilla Mercader.

¿Podemos fiarnos de la IA generativa? Diferentes visiones

Unai Ansejo, consejero delegado de Indexa Capital, es escéptico sobre la verdadera utilidad de estas nuevas herramientas. Asegura que en su entidad “no utilizamos la IA en la selección de inversiones y empresas ni pensamos que sea útil o aporte valor. A largo plazo creemos que podrá ayudar en todo lo relacionado con la experiencia de usuario que podrá simplificarse mucho, pero no esperamos que sea de ninguna ayuda en la selección de inversiones”. Y añade que para poder utilizarse de manera más generalizada “la IA primero debe ser más fiable y no inventarse resultados. Si no sabe algo, debe responder que no sabe”.  

También Steve Blanchet, director de estrategia tecnológica e innovación en Pictet WM, cree que en lo que respecta a la IA generativa, “últimamente está mostrando mucho empuje, pero es todavía incipiente. Se utiliza principalmente como asistente en el análisis de los profesionales de la inversión. Aún no estamos en el punto de confiar en su poder predictivo para tomar las decisiones de inversión”, advierte mostrando su cautela.

No es de la misma opinión Cristina Filpo, administradora de IA de MyInvestor, que considera que “es coherente pensar que una inteligencia predictiva y generativa, que se basa en el análisis de esos mismos datos e información [que utilizan los asesores patrimoniales], podrá hacerlo de una forma más fiable, rápida, eficiente y escalable”. De hecho, un objetivo que ven plausible es la automatización del asesoramiento patrimonial y de inversiones en función del perfil y los objetivos financieros de sus clientes: “Es ir un paso más allá de las carteras automatizadas que ofrecemos actualmente”. 

No obstante, Celso Otero, experto en IA de Renta 4, avisa de que “todos los modelos no van a garantizar que vayas a tener un resultado mejor que el que ha sido históricamente”. En esta gestora consideran que el resultado de una inversión de renta variable viene asociada al crecimiento de los beneficios de las compañías, “que son los que mayormente guían las cotizaciones de las mismas y muchas veces el mercado está dominado por movimientos estocásticos que no pueden ser predichos”.

Pero según el libro Invertir de forma inteligente nunca fue tan fácil, de Carlos Aso y Ana Antón, “las debilidades del ser humano como la soberbia, el ego, la pereza, la avaricia o la envidia juegan en contra de la capacidad de batir sistemáticamente al mercado. Sin embargo, la inteligencia artificial puede ser capaz de conseguirlo replicando la capacidad de análisis e intuición del cerebro humano”.


Rentabilidad presente y futura

ChatGPT. Los expertos de Capital Group aseguran que las empresas y los particulares se han apresurado a utilizar herramientas de inteligencia artificial hasta el punto de que, según OpenAI, la compañía que ha desarrollado ChatGPT, la herramienta contaba con 100 millones de usuarios semanales a principios de 2024, entre los que se encontraban dos millones de desarrolladores y el 92% de las compañías que integran la lista Fortune 500. Además, un informe elaborado por el Wall Street Journal calcula que las compañías de todo el mundo han invertido unos 19.400 millones de dólares en 2023 para integrar la IA en sus procesos. Aunque muchas de ellas se encuentran aún en una fase experimental, la IA podría aumentar enormemente la productividad, reducir los costes de las compañías y generar información que ofrezca una ventaja competitiva a las empresas pioneras en el uso de esta tecnología.

Revuelo. El bum por la inteligencia artificial no ha pasado desapercibido tampoco para los inversores a la hora de colocar su dinero precisamente en las compañías que se ven afectadas directamente e indirectamente de su desarrollo, como los casos de NVIDIA, Meta Platforms o Microsoft. Sin embargo, en un artículo de Capital Group, sus autores Mark Casey y Peter Eliot, gestores de renta variable, y Jared Franz, economista, se preguntan si la IA generativa es una megatendencia duradera o si es posible que su potencial se haya exagerado mucho. Estos expertos opinan que esta “supone un cambio radical que ofrecerá unas oportunidades de inversión sin precedentes. El reto para los inversores está en separar todo el revuelo que ha generado esta tecnología de lo que realmente importa: el ritmo de adopción, las mejoras de los modelos y la reducción de los precios”.

Sector. Según Álvaro Martín Sauto, director de proyectos de inversión y desarrollo de CaixaBank AM, “el sector de la inversión es una industria que siempre ha estado a la vanguardia de las nuevas tecnologías y este no va a ser un caso distinto: tiene una aproximación ágil y decidida respecto a la IA, aunque su uso no es generalizado”.

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