La inteligencia artificial en la gestión patrimonial: ¿hacia un gestor autónomo?

La inteligencia artificial (IA) está transformando la gestión patrimonial, y redefiniendo el papel del gestor en una actividad en la que la relación personal y la confianza son fundamentales.

Estas tecnologías emergentes se están mostrando como el mejor aliado del gestor, pues potencian su capacidad de análisis, identifican oportunidades de inversión y mejoran la toma de decisiones. A diferencia del uso más generalizado en el asesoramiento financiero minorista, la IA, en la banca privada y en la gestión de grandes patrimonios, se concibe como una herramienta diseñada para mejorar el nivel de servicio y fortalecer la propuesta de valor para los clientes.

La mejora operativa es uno de los principales beneficios que estas nuevas tecnologías aportan. Muchas de las tareas que consumen un tiempo precioso del gestor se refieren a la recopilación de datos, la generación de informes, o el cumplimiento regulatorio. Ahora, se pueden automatizar, con técnicas basadas en visión artificial y procesamiento de lenguaje natural.

Morgan Stanley, según leemos, ha ido más allá y ha integrado GPT-4 en su red interna para que sus 16.000 asesores accedan fácilmente a más de 100.000 informes internos. La tasa de adopción supera ya el 98 %, y ha multiplicado por cuatro la rapidez con la que acceden a información relevante. A esto se suma el lanzamiento de su asistente Debrief, que, tras cada reunión con un cliente, elabora automáticamente un resumen de lo tratado, una lista de tareas y un borrador de seguimiento.

Uno de los avances que aporta la IA es la capacidad para apoyar el asesoramiento personalizado. Los gestores pueden analizar datos masivos, financieros y no financieros, para construir una visión 360º del cliente: su perfil de inversión, su contexto vital, profesional y familiar. Mediante técnicas de aprendizaje automático y análisis de comportamiento, estos sistemas son capaces de detectar patrones sutiles y objetivos específicos que antes pasaban inadvertidos. Con esa base, ya existen sistemas que aportan sugerencias al gestor para trazar un plan de acción concreto para cada cliente con datos detallados y condiciones de mercado actualizadas. Con esto, pueden ofrecer recomendaciones más ajustadas, aprovechar mejor la interacción con sus clientes y aumentar la capacidad de anticipación.

El control del riesgo es otro aspecto en el que la IA está resultando ser un complemento decisivo para la gestión de grandes patrimonios, que suele manejar carteras diversificadas, estructuras internacionales y otro tipo de activos, en ocasiones ilíquidos. Estas tecnologías aportan a los sistemas la capacidad de analizar simultáneamente datos de mercado, macroeconómicos y específicos de la cartera, para detectar correlaciones ocultas, escenarios adversos o puntos de concentración de riesgo.

Un caso de aplicación de estas técnicas son las herramientas especializadas en la gestión del riesgo en carteras, capaces de ejecutar simulaciones avanzadas y análisis de sensibilidad sobre las posiciones del cliente. Con la ayuda de estos sistemas, el gestor es capaz de anticipar el efecto de eventos como una subida de tipos de interés o una crisis geopolítica, y actuar con antelación, no solo para proteger los activos, sino también para optimizar el informe al cliente, quien demanda cada vez explicaciones más detalladas y transparentes.

Además, los primeros estudios sobre el efecto de la IA en el sector financiero respaldan, cada vez más, la aplicación en la gestión patrimonial. Una investigación de la Universidad de Macao sobre fondos de inversión gestionados con IA concluye que estos vehículos han obtenido un rendimiento más eficiente que los operados solo por humanos. Esta mejora en el desempeño se atribuye, según el informe, a una selección de activos más precisa y a la eliminación de interferencias cognitivas en la toma de decisiones.

En línea similar, el artículo «Generative AI from Theory to Practice: A Case Study of Financial Advice», escrito por investigadores del MIT, demuestra que modelos de lenguaje entrenados pueden ofrecer recomendaciones financieras personalizadas con un nivel de calidad comparable al de asesores humanos en determinadas situaciones. Esta conclusión académica refuerza la idea de que la IA no solo es viable, sino que ya está aportando valor en entornos profesionales complejos como el de la gestión de patrimonio.

Para empezar a recorrer este camino, las entidades pueden abordar la incorporación de la IA en sus modelos operativos a través de una hoja de ruta progresiva. El primer paso pasa por analizar los procesos actuales y detectar oportunidades concretas a lo largo de la cadena de valor, como la mejora en la personalización, la eficiencia operativa o el control de riesgos. A partir de ahí, es clave definir casos de uso alineados con los objetivos estratégicos, explorar tecnologías disponibles y realizar pilotos controlados. En paralelo, conviene establecer políticas claras de uso y capacitar a los equipos, asegurando una adopción responsable y eficaz. Por último, contar con una estrategia clara de gestión y explotación del dato permitirá maximizar el potencial de estas herramientas a medida que evolucionan. Con una aproximación gradual, estructurada y orientada al valor, es posible avanzar con garantías en la adopción de IA en el ámbito de la gestión patrimonial.

A medida que esta transformación avanza, las firmas que no integren la IA en su actividad corren más riesgo de quedar rezagadas frente a aquellas que la utilicen para mejorar su propuesta de valor. Cuando los clientes esperan un servicio más ágil, personalizado y basado en datos, los gestores que cuenten con las herramientas adecuadas podrán diferenciarse y generar mejores resultados.

El sector de la gestión patrimonial se encuentra en un momento de cambio, y la IA se perfila como el motor de esta nueva etapa. Sin embargo, lejos de desplazar a los gestores, los potenciará al permitirles centrarse en lo que realmente importa: construir relaciones sólidas con sus clientes y ofrecerles el mejor servicio posible.

En resumen, el gestor del futuro no será reemplazado por IA, pero los que sepan integrar ambos paradigmas serán los que destaquen en este nuevo contexto de la gestión patrimonial.