¿Es la Inteligencia Artificial tu mejor asesor financiero?

En la era de la digitalización, la manera de aprender finanzas personales ha dado un giro radical. Hoy millones de personas obtienen consejos de TikTok, YouTube, ChatGPT o apps de inversión, mientras que antes era casi imprescindible acudir a libros especializados, universidades o asesores financieros certificados para aprender sobre ahorro, inversión, planificación fiscal y jubilación.

Aprender finanzas de profesionales VS Inteligencia Artificial

Esta convivencia entre el aprendizaje guiado por expertos humanos y el impulsado por algoritmos abre interrogantes clave:

¿Cuál método resulta más efectivo?
¿Cuál es más accesible?
¿Cuál conlleva mayores riesgos?
¿Cuál aporta una mejor formación a largo plazo?

Las respuestas distan de ser simples. Según una encuesta del Wall Street Journal, más del 45 % de los millennials consideran las redes sociales su fuente principal para aprender sobre dinero y finanzas personales. De forma paralela, asistentes como ChatGPT se popularizan como mentores de bajo costo para quienes desean invertir, calcular su retiro o comprender conceptos como la inflación o los ETFs. No obstante, el panorama es más matizado:

Limitaciones de la IA — carece de juicio profesional, sensibilidad emocional y criterios éticos propios.
Limitaciones del asesor humano — puede resultar costoso, sufrir conflictos de interés, estar desactualizado o ser inaccesible para quienes recién empiezan.

Mi hipótesis es que el futuro óptimo combinará lo mejor de ambos mundos, integrando la eficiencia algorítmica con la guía crítica y la empatía de los expertos humanos.

El profesional humano: un enfoque integral

Antes de adentrarnos en los beneficios que aporta la tecnología, conviene recordar que la figura del asesor humano sigue siendo insustituible cuando se trata de conectar números con realidades personales. Su valor radica en integrar la información financiera con la historia, las aspiraciones y la tolerancia al riesgo de cada cliente, ofreciendo una guía que combina conocimiento técnico con empatía y criterio profesional.

1. Más que números: emociones, contexto y confianza
Los asesores humanos no solo gestionan carteras y activos, sino también emociones, amenazas y sueños. En un entorno de alta incertidumbre, como una recesión o una caída bursátil, los clientes tienden a entrar en pánico. El profesional no solo proporciona asesoramiento técnico, sino también contención emocional y perspectiva estratégica. Una buena señal de un buen asesor sería: hacer las preguntas correctas y siempre mencionar los diferentes matices que existen en todo.

2. Planificación fiscal, patrimonial y de seguros
La IA puede darte una estrategia de ahorro, pero rara vez te ayudará a navegar el sistema fiscal local, crear un plan sucesorio o entender los detalles de seguros médicos y todas las alternativas de tu país. La IA todavía carece de una comprensión holística de la planificación financiera individualizada y a la medida.

3. Seguimiento y responsabilidad
Los asesores humanos ofrecen acompañamiento, los buenos obviamente. Te llaman para revisar tus avances, te obligan a tomar decisiones y evitan que abandones tus planes. La IA, por muy precisa que sea, no puede hacer eso aún.

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La inteligencia artificial como herramienta financiera

Mientras el asesor humano aporta cercanía y criterio, la inteligencia artificial irrumpe como un “multiplicador” de conocimiento, capaz de poner al alcance de cualquiera —a cualquier hora y a bajo coste— análisis, simulaciones y explicaciones que antes requerían tiempo y honorarios profesionales. A continuación exploramos por qué se ha convertido en una herramienta financiera tan poderosa.

1. Accesibilidad masiva y coste mínimo
Una de las ventajas más claras de la IA es su disponibilidad. Un asesor financiero cobra por hora o por activos gestionados. ChatGPT está disponible 24/7 a un coste razonable, o incluso versiones gratuitas como DeepSeek. Esto democratiza el acceso al conocimiento financiero, sobre todo en países o regiones donde la asesoría profesional es cara o escasa.

2. Buen rendimiento en tareas básicas
Un estudio académico de Oehler y Horn comparó 17 robo-advisors contra ChatGPT en la recomendación de carteras para tres diferentes perfiles de riesgo. ChatGPT superó a todos los robo-advisors, acercándose más al portafolio teórico óptimo. Hay 3 matices importantes que mencionar del estudio: no hubo actualizaciones, el rango temporal fue muy corto y reciente, no son portafolios a la medida. A pesar de lo anterior, es un buen comienzo.

3. Escalabilidad y eficiencia
La IA puede atender a millones simultáneamente. Puede explicar términos como "renta fija", "diversificación", o "rebalanceo" en segundos. Esto es valioso para el aprendizaje autodidacta.

4. Herramientas de simulación y aprendizaje activo
Con ChatGPT, puedes pedir simulaciones básica: “¿Qué pasa si ahorro $500 al mes por 30 años al 6% anual?” Estas herramientas permiten visualizar escenarios sin necesidad de entender matemáticas financieras complejas. También se le pueden alimentar series históricas.

Riesgos de aprender solo con IA

Aunque la IA abre la puerta a un acceso sin precedentes al conocimiento financiero, apoyarse exclusivamente en ella implica riesgos considerables. La ausencia de supervisión humana puede convertir pequeñas imprecisiones en graves errores de inversión, y la comodidad de las respuestas instantáneas puede llevar a una confianza infundada. Antes de delegar por completo nuestras decisiones monetarias a un algoritmo, conviene tener presentes las siguientes amenazas.

⚠️ Falta de personalización profunda ⚠️
Un usuario de 25 años que dice tener aversión al riesgo podría recibir recomendaciones de bonos, cuando en realidad debería tener una cartera de crecimiento a largo plazo. La IA no tiene intuición sobre contradicciones en las respuestas humanas, ni localiza los matices o limitaciones.

⚠️ Alucinaciones y errores técnicos ⚠️
La IA puede ofrecer respuestas erróneas con tono seguro. En el campo financiero, esto es particularmente peligroso si se trata de decisiones fiscales, legales o de retiro. También se puede optar por alimentar el modelo y mejorarlo, pero hacerlo también requiere de un conocimiento más profundo del tema.

⚠️ Confianza excesiva en fuentes sin regulación ⚠️
Muchos millennials y Gen Z están aprendiendo finanzas en TikTok, Instagram, YouTube o ChatGPT sin saber distinguir entre contenido educativo y de marketing. Con la IA, el riesgo es que sus consejos se perciban como certificados, pero sin responsabilidad legal. Crea una falsa confianza sustituyendo experiencia con contenido viral o respuestas instantáneas.

Si estás recurriendo a la Inteligencia Artificial para iniciarte en el mundo de la inversión pero no sabes cómo empezar ni en qué invertir, una buena opción es dar tus primeros pasos a través de plataformas fiables y reguladas, que te permitan operar con seguridad y aprender sobre la marcha.

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¿Qué es mejor? ¿un experto en finanzas o la Inteligencia artificial? | Opinión de Gaspar

Tal como comenté en el webinar anterior —y seguiré profundizando en los próximos consultorios mensuales— los modelos de lenguaje son una excelente puerta de entrada para obtener información básica. Sin embargo, cuando se trata de diseñar un plan avanzado, personalizado y con impacto a largo plazo, lo más sensato es acudir a un asesor humano que formule las preguntas correctas y ponga cada dato en su contexto. Pasar por alto esos matices puede traducirse en costosas sorpresas justo en el peor momento.

Te dejo aquí mi último webinar en el que hablo de este tema 👇

Tal vez uno puede ir aprendiendo con estos modelos de IA y al mismo tiempo ir entendiendo mejor el tema y mejorando las preguntas. La curva de aprendizaje será al ritmo de cada uno, pero se corre el riesgo de caer en algunos sesgos como el de confirmación y el Dunning Kruger.

Por eso, y sin ser experto en IA, dejo el siguiente listado de lo que creo sería un buen comienzo.

El modelo híbrido: aprendizaje y asesoría complementaria

Combinar IA + asesoría humana permite aprovechar velocidad y escala algorítmica sin renunciar al criterio y la empatía de un experto.

1. ¿Dónde usar IA?
Buena opción para tareas rápidas, repetitivas o educativas, donde la automatización ahorra tiempo y democratiza el acceso al conocimiento.

Educación financiera básica
Simulación de escenarios
Primer contacto con conceptos como inflación, interés compuesto, tipos de activos
Automatización de presupuestos, alertas y reglas de ahorro
Explicación de sesgos conductuales y errores más comunes al invertir.
Búsqueda de ejemplos reales para conocer las tasas base o evidencia de diferentes tipos y estrategias de inversión.
Aprender historia de los mercados para compensar la falta de experiencia.

2. ¿Dónde usar asesores humanos?
Necesaria cuando las decisiones son críticas, irreversibles o muy personalizadas, y se requiere un análisis que considere todos los matices de la vida real.

Decisiones de jubilación a la medida, herencia o planificación fiscal.
Perfil de volatilidad y riesgo.
Cambios en nuestro perfil debido a: matrimonio, hijos, divorcio, herencias
Seguimiento del portafolio de inversión, plan financiero.
Consultas periódicas en momentos de pánico o euforia.
Análisis de acciones o activos específicos.
Contextualizar y matizar la información que la IA haya dado

La IA puede ser un maestro, pero no un mentor. Puede actuar como una "guía técnica" o instructivo, pero nadie aprende a nadar leyendo un libro; lo mismo ocurre con las inversiones. Solo un humano que haya experimentado en carne propia sesgos, malas decisiones, crisis, euforias, la comentocracia, los click-baits, etc., podrá ofrecer una respuesta más humana y mejor contextualizada que la IA.

El verdadero poder está en la combinación: la IA aporta conocimiento automatizado y una capacidad de análisis masiva, mientras que el ser humano añade juicio informado y pensamiento crítico.

Sin embargo, depender en exceso de los modelos de IA puede ser contraproducente. Un estudio reciente reveló que quienes se apoyaron exclusivamente en LLM para redactar ensayos e investigaciones presentaron un desempeño neuronal inferior:

Aunque los LLM ofrecen una comodidad inmediata, nuestros hallazgos ponen de relieve los posibles costes cognitivos. Durante cuatro meses, los usuarios de LLM tuvieron un desempeño inferior a nivel neuronal, lingüístico y conductual. Estos resultados plantean dudas sobre las implicaciones educativas a largo plazo de la confianza en LLM y subrayan la necesidad de una investigación más profunda sobre el papel de la IA en el aprendizaje.

*Fuente: Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task