¿Inteligencia artificial mata broker?: quién gestiona hoy nuestros activos

Desde las películas que nos gusta ver, hasta la ropa que compramos. El algoritmo parece saber todo de nosotros; pero qué pasa si además de recomendarnos reels, tiendas o viajes, nos dice en qué invertir nuestro dinero. La inteligencia artificial avanza en un mundo donde la confianza es todo: las inversiones.

La IA ya colonizó el primer escalón de la industria financiera. De acuerdo con las estadísticas de la Cámara Argentina de Fintechs, 28.816.094 de personas tienen una cuenta virtual, un número que acorta cada vez más la brecha con los 38.659.419 que cuentan con un CBU tradicional, una revolución horizontal que amplía la base de inclusión financiera. Y ahora va por más: avanza sobre la forma en que la gente invierte su dinero. Las billeteras agregaron funciones y sumaron alternativas de inversión y los brokers comenzaron a utilizar modelos predictivos y robo advisors en sus cálculos de rendimiento.

"Más allá de las funciones transaccionales de las billeteras virtuales, el verdadero potencial de la IA en el mundo de las inversiones reside en su capacidad para sofisticar, personalizar y democratizar el acceso a estrategias de gestión de capital", explica Sergio Candelo, co-founder & COO de Snoop Consulting.

A nivel global la IA ya se está aplicando en varias verticales financieras, como los robo advisors,plataformas que utilizan algoritmos para construir y administrar carteras de inversión. Tras un breve cuestionario para definir el perfil de riesgo y los objetivos del cliente, el sistema asigna una cartera diversificada, generalmente compuesta por activos de bajo costo como los ETFs (fondos cotizados en bolsa). "Su principal valor agregado es el rebalanceo automático, que ajusta la cartera periódicamente para mantener el nivel de riesgo deseado, y la optimización fiscal, que busca minimizar el impacto impositivo. Esto permite a inversores minoristas acceder a una gestión de portafolio que antes era exclusiva de la banca privada", explica Candelo.

"La IA democratiza herramientas antes reservadas a unos pocos, permitiendo que cualquier usuario acceda a estrategias sofisticadas de forma simple, escalable y automatizada", coincide Santiago Urrizola, CEO de Flux IT. Y pone de ejemplo a los modelos de machine learning, que pueden sugerir carteras ajustadas al perfil de cada usuario (riesgo, objetivos, horizonte), que se actualizan automáticamente según su comportamiento y el mercado. "Esto permite generar recomendaciones proactivas y descubrir oportunidades que pasarían desapercibidas para un analista humano", agrega Candelo.

Los algoritmos son más rápidos que los humanos y ya hay varias experiencias de trading algorítmico en el mundo. "Ejecutan operaciones de compra y venta a velocidades y con una frecuencia inalcanzables para una persona, basándose en modelos matemáticos complejos para explotar ineficiencias del mercado o ejecutar grandes órdenes con mínimo impacto en el precio", apunta Candelo.

La frontera más reciente es la integración de modelos de lenguaje avanzados, como GPT-4, para crear asistentes de inversión personalizados. "Plataformas internacionales como Streetbeat ya ofrecen ‘agentes de IA', que dialogan con el usuario para construir y analizar carteras a medida. En el ámbito institucional, herramientas como BondGPT de LTX Trading responden en lenguaje natural a consultas complejas sobre el mercado de bonos", sigue Candelo.

El consultor aclara que, si bien el sector financiero argentino es uno de los más avanzados en la adopción de tecnología, la IA se aplica principalmente para mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del usuario, no para la gestión algorítmica de las inversiones del cliente final. "Plataformas como IOL invertironline y Balanz utilizan la tecnología para facilitar el acceso al mercado, pero sus carteras recomendadas son curadas y gestionadas por equipos de analistas humanos. Fintechs como Ualá han integrado IA de punta, pero en áreas de soporte. Mercado Pago ofrece una solución de inversión masiva y simplificada: la posibilidad de colocar el saldo de la cuenta en un Fondo Común de Inversión (money market) de bajo riesgo, gestionado por una entidad externa. Su valor es la simplicidad y la rentabilización del dinero ocioso, no una estrategia de inversión basada en IA", define Candelo.

"Hoy en Argentina estamos en una etapa exploratoria. Hay una adopción creciente de canales digitales (entre 2019 y 2023 se multiplicaron por 8 los tenedores de fondos comunes), pero el uso intensivo de IA en inversión todavía es marginal", remata Urrizola y asegura que lo que falta es enfocarse en el valor real, no solo en la eficiencia operativa. "Las fintech locales comenzaron a incorporar motores de recomendación y robo advisors, pero aún no existe una penetración masiva ni estadísticas consolidadas sobre su uso. Las entidades tradicionales exploran pilotos, pero la integración de IA al negocio de inversión está lejos de consolidarse como estándar", afirma.

Daniela Wechselblatt, CFA asesora financiera y fundadora de la consultora DW Global Investments, apunta que la IA ya se aplica en varias partes del proceso de inversión. "El análisis del mercado y de los activos es donde más interviene. Nos simplifica el análisis de balances de empresas cuando reportan resultados, y de los factores macroeconómicos, entre otros. Hoy en día tenemos mucha mayor capacidad de análisis y eso nos mejora las decisiones de inversión", explica.

"La IA democratiza herramientas antes reservadas a unos pocos, permitiendo que cualquier usuario acceda a estrategias sofisticadas de forma simple, escalable y automatizada"

La bróker señala que la IA todavía no es masiva en la determinación del perfil del cliente: "Es un aspecto en el que influye mucho el factor emocional. Hay gente que puede querer tomar más riesgo, pero tiene una personalidad ansiosa y en esos casos la intervención humana en el asesoramiento es clave. Un asesor detecta este tipo de patrones, lo que dice el cliente y lo que no dice también, y ayuda a evitar posibles errores o futuros arrepentimientos a la hora de invertir".

No todo es tan simple como parece y la IA requiere cierta validación humana. "Yendo a un ejemplo básico, si le pedimos el rendimiento y volatilidad estimada de cierto activo, hay que indicarle de donde queremos que tome los datos. Qué series históricas queremos que use, de qué sitios o subir nosotros mismos los datos, qué opiniones de analistas queremos que incluya (si es que quisiéramos incluir opiniones y no solamente datos del pasado). El input de info de calidad o el "prompteo" asertivo es clave para poder tener una respuesta que nos sirva y aporte al análisis", advierte Wechselblatt.

"Argentina está aún en una etapa incipiente en cuanto a adopción masiva de IA aplicada a inversiones, principalmente por falta de educación financiera y la bancarización limitada. En comparación, mercados como EE.UU., Reino Unido o incluso Brasil muestran una mayor integración de IA en portfolios minoristas e institucionales. No hay datos oficiales sobre proporción, pero los traders más jóvenes y con perfil tecnológico son los que más interés muestran", analiza Agustín Bilinskis, director de Desarrollo de Negocio de VT Markets, un bróker global de forex y contratos por diferencia (CFD) que permite operar desde una misma cuenta con acciones, índices, materias primas y criptomonedas.

En su caso, operan bajo regulación internacional y utilizan plataformas como MetaTrader 4 y 5, en la que la intervención de brokers es indirecta. "Proveemos plataformas compatibles con EAs (Expert Advisors) y sistemas algorítmicos, pero no brindamos asesoramiento personalizado. Facilitamos el entorno para que el cliente opere con soluciones basadas en IA si lo desea", continúa Bilinskis.

Modelo híbrido

¿Qué quieren los inversores? Urrizola afirma que el comportamiento del consumidor argentino ante la IA en inversiones está atravesado por dos factores clave: la confianza y la generación. "Los inversores mayores valoran el contacto humano, especialmente en decisiones complejas o momentos de volatilidad. La figura del asesor sigue siendo un respaldo emocional importante. Las nuevas generaciones prefieren autogestionarse y tienen mayor apertura a herramientas automáticas, siempre que sean transparentes y efectivas. El 60% de los usuarios digitales tiene entre 18 y 35 años".

Wechselblatt advierte que el manejo del dinero que es un tema sensible para los clientes: "La realidad es que por ahora prefieren que haya intervención de asesores que los conocen y acompañan en el proceso. Los clientes de alto patrimonio, adicionalmente, necesitan que se les resuelva temas de estructuración patrimonial, consideraciones impositivas, temas personales de posible necesidad de flujo de fondos, y cualquier otra necesidad específica".

La base de la pirámide es más permeable. "Hoy en día hay muchos pequeños inversores que no llegan a un asesor y deben invertir por cuenta propia. A este segmento de clientes les sirve muchísimo poder tener acceso a propuestas de inversión generadas por IA para tener una guía orientativa un poco más a medida que los simples informes de mercado que usaban antes, pero siempre que corroboren que la IA usa datos actualizados, que eso suele ocurrir solo en las versiones pagas", apunta Wechselblatt.

"Sin dudas, hay una tendencia clara en la sociedad a realizar consultas con la IA sobre diversos temas, entre ellos las finanzas personales. Aun así, muchas personas usuarias siguen buscando entender el "cómo" y el "por qué" de cada recomendación cuando sobre temas de su bolsillo se trata y no simplemente tomar la recomendación y hacerla", suma Rosario Annecca, Brand Lead de Reba.

La entidad financiera de Grupo Transatlántica acaba de incorporar en su plataforma de inversiones a Aldo, un asistente virtual creado por IA. "Por medio de un programa que combina contenido personalizado, consejos prácticos y lenguaje claro, Aldo explica sin vueltas los temas que a veces parecen complejos. Desde nuestro blog hasta dentro de la App, Aldo brinda información de valor para que las personas puedan manejar la plata de forma consciente, estratégica y sin estrés", explica Annecca.

Los analistas aseguran que la industria financiera avanza hacia modelos híbridos. "La tecnología automatiza y personaliza, pero el asesor humano sigue siendo vital para decisiones más sensibles. La clave está en combinar ambos mundos", dice Urrizola.

"La tecnología ha sido el vehículo para una inclusión financiera acelerada. Sin embargo, en un mercado caracterizado por la volatilidad y la complejidad del entorno macroeconómico, el rol del asesor financiero humano sigue siendo fundamental. El futuro, por lo tanto, no parece apuntar a un reemplazo, sino a una evolución hacia un modelo híbrido. En este esquema, la IA se convierte en una herramienta potente que libera al asesor de tareas repetitivas y de análisis de datos a gran escala, permitiéndole enfocarse en el valor estratégico, la planificación financiera conductual y la guía personalizada. La tecnología automatiza el ‘qué', mientras que el humano explica el ‘por qué' y acompaña en el ‘cómo'", resume Candelo.