En la primera parte dejamos planteada una idea: los datos son el combustible del nuevo modelo de asesoramiento. Pero los datos, por sí solos, no bastan. Continuemos ahora con el flujo de trabajo del asesor financiero aumentado por agentes de IA. Ya nos hemos informado. Hemos detectado oportunidades. Y llegamos ahora al núcleo de nuestra actividad: preparar una reunión con el cliente.
Preparar una reunión con el cliente
Como asesores patrimoniales, partimos de un conocimiento previo del cliente, en el que hemos evaluado su patrimonio, liquidez, objetivos vitales, horizonte de inversión, fiscalidad, situación empresarial, necesidades de protección e historial de relación con la entidad.
Ahora imaginemos que combinamos toda esta información con los elementos analizados en los apartados anteriores: la situación de los mercados financieros, las recomendaciones de asignación de activos de nuestro departamento de análisis, las oportunidades de inversión disponibles y las soluciones que la entidad pone a nuestra disposición.
Piensa por un momento en el tiempo que te ha exigido tradicionalmente preparar un encuentro verdaderamente personalizado mediante la lectura, comprensión, interpretación y combinación de todas estas fuentes de información que, no lo olvidemos, en muchos casos son genéricas en origen y no están adaptadas a las circunstancias concretas de cada cliente.
Un agente, una nivel más de eficiencia
Con ayuda del agente de IA, programado previamente con las instrucciones necesarias (recordemos que programamos con la palabra y que el propio chat nos ayuda a ello; no es preciso ser ingeniero de software) y alimentado con la información descrita, tendremos un primer borrador para preparar la reunión. Podremos explicarle la situación económica y cómo le afecta a él en particular, repasar sus posiciones, evaluar aquellas opciones que se adaptan a sus intereses, patrimonio, objetivos y circunstancias, y tener preparadas de antemano las posibles dudas, objeciones y recomendaciones de ajuste.
Como puede comprobarse, lejos de sustituir al asesor, este proceso nos permite trabajar mejor. Agiliza la preparación, amplía sus capacidades y libera tiempo para aplicar nuestro criterio profesional y conocimiento personal del cliente al resultado final.
A primera vista, podría parecer que estamos describiendo lo que ya hace cualquier plataforma digital de inversión, es decir, procesar datos y emitir recomendaciones. Pero esa impresión es incompleta, y aquí es donde llegamos al segundo factor que hace funcionar la maquinaria de la IA.
El talento como factor diferencial
Las organizaciones se transforman. Pasan de un modelo industrializado a otro altamente personalizado, en el que el talento del asesor desempeña un papel fundamental. Este procede de un escenario encorsetado, limitado al desarrollo que la propia organización propone.
La posibilidad que tiene ahora, con esta disrupción que supone el trabajo con agentes de IA, es la de coliderar la innovación, aportar su talento y aprendizaje al negocio de su empresa, ayudar a encontrar oportunidades en los datos y transformar la forma en que la organización entiende y resuelve los problemas.
Este nuevo modelo permite al profesional complementar la tecnología, no competir con ella, y sentirse parte de una transformación que también le pertenece. La obtención de datos y la identificación de oportunidades dejan de estar reservadas a un departamento centralizado. Con la «agentización», cada asesor puede desarrollar nuevas capacidades, adaptar herramientas a su realidad particular y aportar innovación desde el propio terreno de juego. El líder del equipo, por su parte, ve evolucionar su papel: ya no se trata solo de marcar un rumbo común, sino de actuar como director de orquesta de múltiples trayectorias simultáneas.
Sin talento, no hay IA que conecte con necesidades reales
Por tanto, amigo asesor, quédate tranquilo: desempeñas un papel fundamental gracias a la creatividad, intuición, empatía y capacidad para imaginar, preguntar, actuar y contextualizar.
Sin talento, no hay IA que conecte de verdad con la complejidad del cliente. Puede procesar datos, detectar patrones y proponer escenarios, pero difícilmente interpretará con la misma profundidad una mirada, un gesto, una duda expresada a medias o un sesgo conductual que aparece en una conversación. Por ejemplo, un sistema automatizado, alimentado con grandes volúmenes de datos, puede detectar una anomalía en una zona geográfica del mercado, pero solo un equipo multidisciplinar puede averiguar las causas concretas y proponer una solución que ahora, gracias a esta tecnología, y aquí encontramos otra de las grandes disrupciones, podrá escalarse a toda la organización.
Si antes comentábamos que existen empresas que llevan décadas recopilando datos que apenas han sido explotados en todo su potencial, no debemos olvidar que también cuentan con otro activo de enorme valor: profesionales que acumulan décadas de experiencia, que conocen en profundidad a sus clientes y entienden qué necesidades tienen, cómo toman decisiones y qué procesos generan realmente valor.
De la combinación de la IA con estas nuevas capacidades dependerá la ventaja competitiva de las organizaciones en los próximos años.
Construyendo la propuesta sin perder valor
Pero sigamos con nuestro flujo de trabajo. Hemos terminado la reunión con el cliente y llega el momento de la construcción de la propuesta. En esta etapa, nuestro agente puede, por ejemplo, utilizar las fuentes de información especializadas de Citywire o Morningstar para asistirnos en la due diligence de las inversiones, en la comparación de alternativas de inversión, en la elaboración de escenarios probabilísticos (si lo alimentamos con información macroeconómica) y en la estimación preliminar de costes e impactos fiscales.
También puede asistirnos en la revisión de la adecuación a la normativa MiFID II y a los objetivos del cliente previamente evaluados, siempre que le proporcionemos la legislación correspondiente y bajo la supervisión del asesor y de los procedimientos establecidos por la entidad.
La automatización de esta tarea, orientada a la elaboración de un informe para el cliente, potencia nuestra labor sin sustituir nuestra responsabilidad. Además, nos proporciona un primer borrador sobre el que trabajar, evitando tener que empezar desde cero ante una página en blanco. El resultado será tan válido como los datos y análisis previos con los que lo hayamos alimentado.
Hasta ahora, la elaboración manual de un informe verdaderamente personalizado podía resultar difícil de escalar. Con el uso de un agente de IA, tendremos preparados estos informes para cada cliente y podremos realizar las revisiones y ajustes finales a partir de unas conclusiones previas elaboradas por el sistema. De esta forma, nos ayuda y nos permite concentrarnos en la toma de decisiones, que es la parte que corresponde al asesor financiero.
Decidir si la respuesta de la IA tiene o no sentido
Por tanto, la IA puede preparar una respuesta, pero el talento del asesor decide si esa respuesta tiene sentido para ese cliente, en ese momento y bajo esas circunstancias. Como habréis comprobado quienes seguís mi actividad en LinkedIn, he dejado de publicar el Resumen semanal de mercados financieros (un resumen macroeconómico sobre la actualidad de bolsas, mercados y geopolítica).
No ha sido por falta de tiempo, sino por una reflexión de fondo: ¿qué valor aporta hoy un informe general, no enfocado a un perfil concreto, cuando cada inversor tiene circunstancias distintas y puede pedir a su IA favorita un resumen similar en cualquier momento?
El valor añadido de los informes generales es hoy menor que hace unos años. Sin embargo, sí existe valor añadido cuando ese informe incorpora el conocimiento de las circunstancias particulares y de los sesgos del cliente, aspectos que este puede no haber detectado y en los que un asesor financiero puede ayudarle. Pero, claro, eso supone pasar de un informe general para todos nuestros clientes a un informe personalizado para cada uno de ellos, algo inalcanzable si el asesor no utiliza la potencia de la IA.
Si los datos son el combustible y el talento el factor diferencial, la siguiente frontera es inevitable: transformar la personalización masiva en ventaja competitiva. Porque, cuando cada cliente puede recibir una propuesta pensada exclusivamente para él, la pregunta ya no es si incorporamos agentes de IA a nuestro trabajo, sino qué clase de organización seremos capaces de construir a partir de ellos.
De eso tratará la tercera y última parte de este artículo. Y, si has tenido la paciencia de acompañarme, te prometo además un pequeño obsequio por su perseverancia.