Tenemos una meta: conseguir ser tan inteligentes (o al menos, estar tan bien formados y preparados) como el experto más reconocido en asesoramiento financiero. Esto no me lo he inventado yo. Es, en esencia, lo que está impulsando Jeff McMillan, director de Datos e Innovación de Morgan Stanley, con su equipo. ¿Es una exageración? ¿Una quimera? Nos está revelando que la IA empieza a integrarse en el núcleo operativo del asesoramiento.
Seamos sinceros, nuestro trabajo incluye tareas repetitivas o mecánicas que no siempre aportan un valor diferencial, y, al mismo tiempo, todos buscamos situaciones que rompan con nuestra rutina laboral y nos permitan hacer aquello para lo que realmente somos valiosos. Entender, anticipar y acompañar.
Buenas noticias: tenemos la oportunidad de marcar la diferencia. Ahora.
En un momento en el que nos aseguran que la inteligencia artificial acabará con nuestra profesión yo te propongo que te tomes la revancha. No tiene sentido seguir realizando tareas rutinarias como haría una máquina, tenemos la opción de usar las máquinas para destacar más en lo que nos hace humanos.
Hay una pregunta que encuentro recurrentemente en las interesantes entrevistas que realiza tanto Asesores Financieros EFPA como Citywire y FundsPeople: “Cuáles son los retos del asesoramiento financiero para el futuro”. Es normal que se repita, a todos los que estamos en esta profesión nos interesa conocer la visión de otros profesionales del sector.
Como respuesta, en muchos casos, el asesor financiero defiende el papel de nuestro colectivo, apunta a una IA robotizada que plantea incertidumbres, desvaríos y poca adecuación a la situación real del cliente. También se plantea como una competencia frente al asesor y que supone una adaptación por parte de éste a un cambio que se ve como disruptivo, que lleva a reflexionar acerca de qué valor añadido aportamos y que provoca incertidumbre acerca de nuestro papel futuro dentro de la empresa a la que pertenecemos. E, incluso, de si ésta pudiera verse tentada a sustituirnos por un “chatbot” que atendiera al cliente.
Querido lector, despejemos su primera duda (si es que la tiene). La IA no te va a sustituir, pero aquel asesor que tenga el apoyo de la IA para analizar, preparar y procesar información en cuestión de minutos partirá con una enorme ventaja para atender a sus clientes mejor que tú. Se trata de una tecnología que requiere de nosotros tener responsabilidad y voluntad de cambio porque, ¿acaso no es nuestra obligación, si tenemos una nueva capacidad tecnológica, el asimilarla y servir lo más eficientemente posible a nuestros clientes?
IA, las verdaderas capacidades
Artículos sobre inteligencia artificial hay a montones, y todo esto que te cuento a buen seguro que ya lo conoces, así que intentaré concretar: ¿Cómo nos adaptamos? ¿simplemente preguntamos a.. (ponga aquí el nombre de su asistente favorito de IA).. por los tipos de interés y le enviamos el resultado a nuestros clientes?
No. Limitarse a plantear cuestiones a la IA sería como utilizar un ordenador como una simple máquina de escribir. Las capacidades de hoy en día le permiten hacer mucho más. La IA puede servirnos no solo para tomar decisiones mejor informadas y automatizar procesos, sino también para potenciar las capacidades que ya tenemos.
Lo que la tecnología nos propone es la posibilidad de un rediseño total de nuestro flujo de trabajo. No se trata de consultar un chatbot, sino de reconfigurar cómo se busca información, cómo se prepara una reunión, cómo se detectan oportunidades y cómo se libera tiempo para la conversación de valor con el cliente.
Con la particularidad de que, por primera vez, ese rediseño no depende solo de las capacidades tecnológicas que desarrolle la Dirección de Tecnología de su organización, sino que está también en manos de sus asesores.
De nosotros depende definirlo y adaptarlo a nuestras necesidades y a las de nuestros clientes. Si no lo hace, alguien lo hará por usted a nivel de toda su organización, y el ajuste a su trabajo diario no será mayor que el que ha tenido tradicionalmente con sus herramientas corporativas.
Bienvenido querido lector a la “agentización” de su jornada laboral
Iniciamos nuestra jornada, un día cualquiera. ¿Aparte del café necesita algo más? ¿Tal vez información?
Tu empresa te proporciona la información actualizada sobre los mercados financieros y previsiones para los próximos días. También tienes acceso a las novedades internas, las directrices, nuevos productos y prioridades comerciales. Pues yo creo que ya lo tienes todo, ¿no?
Pero ¿recibes esta información de la forma en la que tú la consumes, es decir, con aquello que necesitas exactamente para tu trabajo y tus clientes, ni más, ni menos? ¿y la recibes en un solo informe, con la estructura que te permite particularmente asimilar mejor la información?
No tenemos falta de información, nuestra organización nos provee de todo aquello que precisamos, incluso más de lo que le pedimos, pero la información de la que nos provee no está adaptada a nosotros y requiere tiempo de localización, lectura, síntesis y procesamiento.
Olvídate de ello: el flujo de trabajo con IA es otro
Ahora tenemos en nuestra mano, sin ser ingenieros de software, la posibilidad de que nuestro agente favorito de IA busque información dentro de los sistemas internos y nos entregue un único informe que contenga solo aquella información que precisamos. Y, además, con otro valor añadido: organizada y presentada como a nosotros nos es de utilidad, de modo que leerlo y asimilarlo no nos lleve mucho más tiempo del que empleamos en tomar ese café. Así empezamos el día informados antes de lo habitual y ahorramos un tiempo que podremos dedicar a tareas de mayor valor.
Esto es un ejemplo de automatización de proceso (no voy a detallar aquí cómo crear un agente de IA, simplemente explícale a tu Chat lo que necesitas, él te ayudará), pero mecanizar indiscriminadamente tareas que requieren el conocimiento experto del banquero, su razonamiento, comprensión y creatividad, reduciría la calidad de nuestro trabajo. Aquí es donde llego a la primera conclusión.
Estamos potenciando nuestra capacidad, no sustituyéndola
El uso de agentes de IA es algo disruptivo que lleva al empoderamiento del asesor dentro de su organización. Supone una colaboración entre el asistente de IA y el asesor financiero, cuyo trabajo combinado mejora los resultados a niveles que hasta ahora mismo eran inalcanzables sin un equipo humano de apoyo.
Podemos ver los agentes de IA como compañeros digitales capaces de obtener información y ejecutar por nosotros tareas rutinarias, incluso que requieran razonamiento, para enfocar nuestro trabajo en decisiones de mayor responsabilidad y valor.
Llegados a este punto, quizá haya reparado en algo relevante. En el proceso descrito no nos ha sido necesario esperar a un briefing del líder de equipo para comenzar la jornada. Esto no resta importancia a su función, pero sí que nos permite repensarla.
El liderazgo deja de apoyarse tanto en la supervisión, la coordinación inmediata o la transmisión de información, y pasa a concentrarse en tareas que se adaptan a la nueva realidad. Activar el talento del equipo, fomentar la innovación, facilitar espacios y momentos para la experimentación y promover una cultura de aprendizaje continuo.
En definitiva, el líder ya no será solo quien resuelve dudas o distribuye instrucciones (recuerda que acabas de empoderarse para ello), sino quien ayuda al equipo a hacerse mejores preguntas, a interpretar las posibilidades de la tecnología y a descubrir cómo los agentes pueden rediseñar nuestros flujos de trabajo.
IA para detectar oportunidades de negocio
Muy bien. Ya estamos informados, ahora lo que necesitamos es detectar oportunidades de negocio.
Es posible que haya ocurrido un evento empresarial que requiera de nuestra asistencia a un cliente, o a un potencial cliente. Nuestro agente puede leerse los diarios online y procesarnos la información para comunicarnos aquellos hechos relevantes. También nos puede dar los vencimientos de productos que haya que atender, alertarnos de si algún cliente tiene inversiones que no correspondan con el momento de mercado o con las previsiones de nuestro servicio de análisis (que hemos recibido a primera hora). Esto nos permite enfocar nuestra actividad más rápido y aumentando el nivel de personalización.
Probablemente seguimos dentro de nuestra primera hora de la jornada y tenemos en nuestras manos toda la materia prima que requiere nuestro trabajo.
Aquí me atrevo a hacer un inciso: ¿qué hace falta para el éxito del modelo? Datos. Buenos datos. Los datos son el maná, la energía que mueve el sistema. Es fundamental su calidad, pero también su utilización. En este terreno, las entidades financieras tradicionales parten, al menos en teoría, con una ventaja significativa. Cuentan con décadas de información histórica, una relación continuada con sus clientes y un conocimiento acumulado que difícilmente pueden igualar las plataformas digitales de inversión, cuyos datos proceden, en gran medida, de la interacción digital y del uso de sus plataformas.
Profundidad para personalizar
Pero el verdadero diferencial no reside únicamente en el volumen de información disponible, sino en su profundidad. Las organizaciones tradicionales conocen aspectos de la realidad personal, familiar y profesional de sus clientes que estos les han confiado a lo largo de la relación (estamos hablando de información siempre dentro de los límites regulatorios de privacidad y consentimiento). Se trata de información especialmente sensible, custodiada bajo estrictos principios de confidencialidad y responsabilidad, que hoy adquiere además una nueva dimensión estratégica.
En un entorno en el que los modelos aspiran a ofrecer soluciones cada vez más personalizadas, ese conocimiento integral del cliente se convierte en una ventaja competitiva difícilmente replicable. Gracias a él, es posible adaptar un servicio que hasta hace poco era, en mayor o menor medida, estandarizado o industrializado.
Sin esa capa de conocimiento profundo, el análisis queda limitado a información pública, accesible para cualquier persona o sistema automatizado con apenas un click (o un dedo). Y cuando todos trabajan con los mismos datos, la capacidad de diferenciación y de generación de valor para nuestros clientes se reduce de forma considerable.
En la siguiente entrega de este ensayo te diré qué es lo segundo que hace falta para que el modelo funcione.