La industria del Wealth y Asset management está experimentando una de las transformaciones más profundas de su historia. La inteligencia artificial (IA) —en sus variantes generativa, explicable y agentic— está redefiniendo cómo se asesora, cómo se gestionan los activos y cómo las firmas interactúan con sus clientes. Según el estudio The AI-Powered Investment Firm, basado en una encuesta global a 500 entidades, la revolución ya está en marcha y marcará el próximo ciclo competitivo.
Lo explicó Raúl Suárez, responsable de Desarrollo de Negocio en con gestoras y bancas privadas en Iberia para LSEG en un webinar organizado por EFPA España presentado por Susana Criado. Este es el resumen de las ideas clave.
IA, una revolución que impacta todo el negocio
El avance exponencial de la IA está galvanizando la cadena de valor completa de las firmas de inversión. En el front office, las entidades están utilizando IA para análisis de clientes, chatbots avanzados, portales de autoservicio y experiencias hiperpersonalizadas. Esto permite a los asesores mantener conversaciones más estratégicas, optimizar carteras y dedicar más tiempo a tareas de valor humano.
En el middle office, la IA se ha consolidado en áreas críticas como compliance, ciberseguridad, monitorización regulatoria o gestión del riesgo. La automatización permite reducir errores, acelerar procesos y mejorar la resiliencia operativa.
En el back office, la adopción está generando enormes incrementos de eficiencia gracias a la automatización de código, procesos, servicios de custodia o gestión documental. Para muchas firmas, el mayor ahorro de costes proviene de esta capa operativa.
GenAI, XAI y Agentic AI: la nueva ola tecnológica
El sector se está moviendo rápidamente hacia una segunda generación de IA:
- Generative AI (GenAI): ya se usa de forma extendida para resumir reuniones, automatizar documentación, redactar comunicaciones y analizar información compleja. Libera horas semanales de los asesores para centrarse en clientes y estrategia.
- Explainable AI (XAI): clave para justificar recomendaciones, dar transparencia al modelo y cumplir con las exigencias de entidades supervisoras. Sin explicabilidad, la IA no escalará en banca privada.
- Agentic AI: modelos capaces de ejecutar tareas end‑to‑end, interactuar con sistemas internos, gestionar flujos de trabajo y coordinarse con otros agentes. Representa el siguiente salto evolutivo operativo.
En los próximos tres años, las firmas planean multiplicar su uso de estas tecnologías avanzadas, especialmente GenAI, XAI y agentes autónomos.
Los cinco grandes obstáculos del sector
A pesar del optimismo, el informe revela claras dificultades estructurales que frenan el retorno de la IA:
- Cultura conservadora y resistencia al cambio: culturas lentas, ausencia de visión compartida y miedo a la disrupción laboral.
- Problemas de datos: baja calidad, fragmentación y ausencia de modelos de datos unificados.
- Escasez de talento especializado: carencia de perfiles técnicos y dependencia de proveedores.
- Marco regulatorio exigente y cambiante: falta de claridad, necesidad de transparencia y gestión del riesgo.
- Costes altos y ROI lento: el payback medio es de 22 meses, y más del 65% de las firmas solo ve retornos moderados o bajos.
Estos retos explican por qué muchas iniciativas no alcanzan su potencial a pesar de la efectividad demostrada en casos bien implementados.
Qué hacen mejor las firmas líderes en IA
El estudio identifica un grupo de firmas que sí está obteniendo retornos elevados y escalables. Su ventaja competitiva se basa en cinco pilares:
- Visión estratégica clara: la IA es parte integral del negocio, no proyectos aislados.
- Infraestructura y datos listos para IA: arquitecturas cloud, modelos unificados y datos gobernados.
- Gobernanza robusta: control, auditoría, estándares éticos y diálogo activo con reguladores.
- Talento preparado: reskilling, roles especializados y asesores formados para trabajar con IA.
- Adopción temprana de IA avanzada: GenAI y Agentic AI desplegadas transversalmente en front, middle y back office.
Estas firmas obtienen retornos significativamente superiores: un 37% reporta ROI elevado frente al 10% de las firmas que están empezando.
Del modelo B2C al modelo C2B: la personalización total
El hallazgo más transformador del informe es la transición hacia un modelo Customer‑to‑Business (C2B). Según FNZ, la IA permitirá que cada cliente se convierta en el centro de un ecosistema financiero completamente personalizado, similar a un family office digital accesible a cualquier inversor.
Este nuevo modelo permitirá:
- Integrar datos financieros, patrimoniales, inmobiliarios, de salud y comportamiento.
- Ajustar servicios y recomendaciones en tiempo real.
- Personalizar el recorrido financiero de principio a fin.
- Elevar la productividad del asesor y la calidad de producto.
El modelo C2B ataca directamente la mayor debilidad histórica de la banca tradicional: la falta de personalización y de sentido de pertenencia del cliente.
Idea clave
La IA está redefiniendo el sector de inversiones, impulsando productividad, personalización y nuevas formas de operar. Pero su éxito dependerá menos de la tecnología y más de la capacidad de las firmas para transformar cultura, datos, talento y gobernanza. El salto hacia el modelo C2B marca un cambio estructural que redefinirá la competencia durante la próxima década.
