El futuro de la gestión de activos con la IA generativa

Informes recientes como el KPMG 2024 Asset Management CEO Outlook y el análisis conjunto de Oliver Wyman y Morgan Stanley destacan la importancia estratégica de la IA generativa en la industria. Su capacidad para transformar los procesos, mejorar la toma de decisiones y ofrecer un servicio más personalizado está redefiniendo los estándares en la gestión de activos.

La IA generativa ha transformado la gestión de activos al permitir simulaciones de miles de escenarios de inversión, lo que ayuda a los gestores a diseñar carteras ajustadas al perfil de riesgo y horizonte temporal de cada cliente. También ha ampliado el uso de datos alternativos (Alternative Data), lo que enriquece el análisis y aporta una visión más completa del mercado.

Esta tecnología identifica patrones en grandes volúmenes de datos históricos y actuales, lo que facilita la predicción de tendencias y la evaluación de riesgos. Según Patrick Nielsen, subdirector general de MAPFRE AM, la IA permitirá «digitalizar todo el proceso de inversión, desde la intervención en los mercados, con el trabajo preparatorio que conlleva, hasta el seguimiento de las inversiones, pasando por la confirmación y liquidación de las operaciones».

La automatización asociada a la IA genera importantes economías de escala. Aunque la inversión inicial puede ser elevada, la reducción de errores humanos, la agilidad en el análisis y la eficiencia en los procesos internos compensan los costes a medio plazo. Esto permite a las gestoras abarcar más oportunidades de inversión sin comprometer la calidad de sus decisiones.

El informe de KPMG destaca que el 75 % de los CEO de gestoras de activos consideran la IA generativa una prioridad de inversión. Este dato refleja cómo las gestoras están adoptando esta tecnología para transformar su operativa, mejorar su capacidad analítica y reforzar su relación con los clientes.

El análisis antes citado de Oliver Wyman y Morgan Stanley identifica, por su parte, áreas clave donde la IA generativa está marcando una diferencia:

– Decisiones más rápidas y precisas: los algoritmos de IA procesan datos en tiempo real, lo que permite identificar oportunidades y riesgos de manera ágil. Esto es esencial en mercados volátiles, donde la rapidez y la precisión son factores decisivos.

– Relación más personalizada con los clientes: la IA generativa utiliza herramientas como el procesamiento de lenguaje natural y los sistemas de recomendación para ofrecer un servicio adaptado a las necesidades individuales de los inversores. Esto permite sugerir carteras optimizadas según las metas financieras y el perfil de riesgo de cada cliente.

– Automatización de procesos internos: tareas como la generación de informes financieros, el control de riesgos y la gestión documental son ahora más rápidas y precisas. La eficiencia operativa resultante libera recursos para que los gestores se concentren en actividades de mayor impacto estratégico.

– Razonamiento avanzado: tecnologías como Chain of Thought (método utilizado para que la IA te explique paso a paso del razonamiento subyacente a sus respuestas) amplían la capacidad de los sistemas de IA para analizar problemas complejos mediante cadenas lógicas de pensamiento. Esto mejora el análisis de interrelaciones entre activos financieros y permite generar proyecciones más precisas.

– Integración de datos alternativos: la incorporación de fuentes no tradicionales, como datos satelitales o patrones de consumo digital, enriquece el análisis financiero. La IA generativa procesa estos datos con rapidez y genera perspectivas innovadoras que ofrecen ventajas competitivas.

Estas aplicaciones aumentan la agilidad y precisión de las gestoras, lo que permite desarrollar estrategias que responden mejor a las demandas del mercado y de los inversores. Aunque los retos persisten, como la formación del personal y la integración tecnológica, las gestoras que apuesten por superar estos desafíos estarán mejor posicionadas para liderar el sector.

MAPFRE AM es un ejemplo de cómo la IA generativa puede integrarse en una gestora tradicional para maximizar su eficiencia y competitividad.

Patrick Nielsen explica que la IA está presente en varias etapas del proceso de inversión dentro de MAPFRE. Según Nielsen: «Nuestro proceso de inversión consta de muchas etapas y en varias de ellas interviene lo que se denomina la IA, entendida en un sentido amplio. Es un camino que hemos iniciado hace varios años y donde queremos ir cada vez más rápido, a medida que los resultados nos convencen. Hemos empezado utilizando herramientas estadísticas avanzadas para responder a preguntas como, “organizar miles de activos en cinco grandes grupos”, “explicar el rendimiento de un activo en función de variables como crecimiento, inflación, tipos de interés…” o “entender la interrelación entre el rendimiento de distintos activos”».

Nielsen también destaca el uso de técnicas avanzadas como machine learning, incluyendo enfoques supervisados como clustering, classification y random forest, que han sido fundamentales para desarrollar modelos más complejos. Según él, «estos nos llevaron a emplear técnicas de machine learning (clustering, classification, regression, random forest…) esencialmente de manera supervisada, en un primer momento. Luego nos dio unos referentes para construir modelos no supervisados o de reinforcement cuyos resultados pueden (y suelen) ser mejores, pero que tienen el hándicap de ser menos explicativos. Al compararlos con modelos de machine learning más clásicos, siempre tenemos algo donde agarrarnos porque sigue siendo crucial mantener un criterio humano en el proceso».

En áreas como la generación de informes y el control de riesgos, MAPFRE también está comenzando a implementar la IA generativa, lo que representa un avance hacia la automatización completa de sus operaciones.

La integración de la IA generativa ofrece una serie de ventajas que deben tenerse en cuenta:

– Personalización extrema: las gestoras pueden diseñar carteras completamente ajustadas a las metas y características de cada cliente.
– Agilidad en mercados volátiles: la rapidez en el análisis de datos permite reaccionar con eficacia ante cambios en el mercado.
– Perspectivas innovadoras: fuentes no tradicionales enriquecen el análisis y ofrecen una visión más integral del mercado.

El reto, sin embargo, no es menor: las gestoras deben garantizar un uso ético de los datos, invertir en formación especializada e integrar estas tecnologías en sistemas existentes. Aunque la IA mejora la precisión analítica, el juicio humano sigue siendo crucial para interpretar los resultados y abordar factores cualitativos.

En defitiniva, la inteligencia artificial generativa está redefiniendo la gestión de activos, desde la eficiencia operativa hasta la relación con los clientes. Gestoras como MAPFRE AM están demostrando cómo esta tecnología puede integrarse con éxito para alcanzar mayores niveles de precisión y personalización.

En un entorno donde los inversores esperan soluciones rápidas y adaptadas, la IA generativa se presenta como una herramienta estratégica imprescindible. Según el informe de KPMG, las gestoras que prioricen esta tecnología estarán mejor preparadas para liderar el mercado en una nueva era digital.

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