La revolución de la inteligencia artificial: qué supone para el asesoramiento financiero

La Inteligencia Artificial (IA) va permeando poco a poco en distintos ámbitos. Uno de ellos es el mundo de las finanzas, donde la nueva tecnología se podrá aplicar también en el asesoramiento financiero.

Los mercados financieros están especialmente entusiasmados con la aplicación de la inteligencia artificial generativa en las empresas, sobre todo por su capacidad para ahorrar costes y aumentar la productividad de manera significativa.

¿Qué puede significar la IA para la inversión?

Los equipos de inversión tienen que consumir muchos datos cada día y, como humanos, estamos limitados por la cantidad de datos que podemos consumir de forma útil y tener en cuenta en las decisiones de inversión. La inteligencia artificial presenta una oportunidad para mejorar enormemente el consumo y la aplicación de los datos, optimizando así las decisiones de inversión y los resultados de los clientes.

Influirá, posiblemente, en la forma de asignar el capital entre diferentes clases de activos, regiones y sectores. En este sentido, habrá ganadores y perdedores a nivel corporativo según cómo adopten la IA y cómo la implementen, de modo que el éxito en mejorar la productividad y la creatividad será mayor o menor.

Los mercados financieros han sido muy eficientes a la hora de valorar el impacto potencial de la IA, sobre todo en sus efectos sobre el crecimiento de los ingresos en los sectores del software y los semiconductores. Pero el mercado aún no ha pensado a fondo en lo que significará en términos de valor añadido en otros sectores o industrias.

La IA en el día a día del asesor financiero

El valor de la IA reside en su capacidad para ayudar al asesor financiero a comprender la situación de su cliente más rápidamente, comunicarse con él más rápido y ofrecer una experiencia más personalizada. El tipo de IA del que estamos hablando no debería utilizarse para generar cifras numéricas, sino para extraerlas, comprenderlas y procesarlas. Y siempre sin sustituir a las personas y restringida a consejos genéricos como «la diversificación es algo bueno», pero sin dar consejos personalizados que no hayan sido examinados por un humano.

Los grandes modelos lingüísticos también entienden de números, pero eso es porque aprenden sobre ellos a partir de los datos y contenidos existentes, no porque entiendan o puedan aplicar esa comprensión a las situaciones. De hecho, algunos modelos de IA llevan incorporados sistemas de seguridad de contenidos que pueden detectar si estás preguntando «¿Qué debo hacer en esta situación concreta?». El modelo de IA dará una respuesta general, pero el sistema de seguridad de contenidos, además de detectar y bloquear el lenguaje inapropiado, también añadirá al final un aviso destacando la importancia de pedir este consejo a un profesional.

En el caso de los asesores financieros, la IA puede utilizarse para aumentar la interacción con el cliente; por ejemplo, para comprobar que el asesor ha hecho todas las preguntas correctas a su cliente. La accesibilidad de esta tecnología hace que esté al alcance de las empresas más pequeñas que, por ejemplo, puede que no hayan podido permitirse contratar equipos de científicos de datos para implementar el aprendizaje automático en el pasado. También puede facilitar la personalización de la información, ayudar a los clientes a interpretar los datos y difundirlos.

¿Cuáles son las limitaciones y los riesgos de la inteligencia artificial generativa?

La mayoría de los grandes modelos lingüísticos se han creado a partir de datos de código abierto de Internet, lo que no ayuda con el historial de los datos, es decir, no se puede verificar necesariamente de dónde procede la información o si se trata de una fuente fiable. Por eso, la mejor práctica de la inteligencia artificial responsable consiste en combinar los modelos generativos de IA con otras soluciones de datos, como los motores de búsqueda, que pueden ofrecer la trazabilidad de los datos y la transparencia necesarias para confiar en la respuesta.

Incluso con otras soluciones de datos, a veces la IA generativa también puede «alucinar», es decir, puede inventarse cosas que no son ciertas y hacer que todo el contenido generado sea no determinista. En los modelos de IA generativa, se puede implementar un umbral en el que se puede dictar lo creativa que debe o no ser la IA. Si estás escribiendo un poema, entonces puedes empujar el umbral a su máxima creatividad, pero si quieres extraer números, entonces puedes decirle que sea exacta y no creativa.

¿Cómo utiliza Schroders la inteligencia artificial generativa?

Queremos poner este tipo de tecnología en manos de la gente de forma segura y permitirles que la utilicen con datos específicos de Schroders, porque creemos que es ahí donde reside el verdadero valor. Por ello, creamos una versión interna de ChatGPT, que se ha extendido a toda la empresa, pero con algunas funciones adicionales, como la posibilidad de introducir documentos y hacer preguntas sobreellos. Pero lo más importante es que los datos de esta tecnología no se transmiten a Internet, por lo que no son información pública. Los almacena exclusivamente Schroders.

Contenido patrocinado por Schroders

Información importante: Las opiniones expresadas aquí son las de Alex Tedder, responsable de renta variable global de Schroders, Charlotte Wood, Head of Innovation and Fintech Alliance de Schroders, y Adelina Balasa, lead Responsible AI Ambassador, Microsoft, y no representan necesariamente las opiniones declaradas o reflejadas en las Comunicaciones, Estrategias o Fondos de Schroders y estos pueden cambiar. Este documento tiene fines informativos exclusivamente. La información aquí contenida no se entiende como oferta o solicitud de compra o venta de ningún valor o instrumento afín en este documento. No se debe depositar su confianza en las opiniones e información recogidas en el documento a la hora de tomar decisiones de inversión y/o estratégicas. La información aquí contenida se considera fiable, pero Schroders no garantiza su integridad ni su exactitud. La rentabilidad registrada en el pasado no es un indicador fiable de los resultados futuros. El precio de las acciones y los ingresos derivados de las mismas pueden tanto subir como bajar y los inversores pueden no recuperar el importe original invertido. Publicado por: Schroder Investment Management Limited, Sucursal en España. Publicado por Schroder Investment Management (Europe) S.A., Sucursal en España, c/ Pinar 7 – 4ª planta.28006 Madrid – España. Registrada en la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV), con el número 20.