En los últimos años, la inteligencia synthetic (IA) ha pasado de ser una nueva tecnología a convertirse en un término conocido, integrándose en varios sectores. De hecho, un estudio de Capgemini predice que la adopción explosiva de GenAI solo continuará, ya que tres de cada cinco organizaciones consideran que el trabajo innovador es el mayor beneficio de la tecnología.
A medida que la IA se convierte en un elemento permanente, los propietarios de empresas y los profesionales tienen la responsabilidad de determinar cómo integrarla en sus operaciones diarias. Los asesores financieros, en specific, enfrentan una oportunidad y un desafío específicos a la hora de aprovechar estas herramientas para gestionar sus empresas y ayudar a los clientes.
¿Cuáles son los principales casos de uso de la IA para los asesores financieros?
Uno de los principales usos de la inteligencia synthetic es la automatización de tareas rutinarias, y el sector de la asesoría financiera no es una excepción. Esta automatización permite ahorrar tiempo y centrarse en aspectos más complejos y personalizados del servicio al cliente.
La IA también se puede utilizar para ofrecer recomendaciones financieras con un enfoque personalizado. Al analizar grandes cantidades de datos, los algoritmos de IA pueden identificar tendencias y perspectivas que los asesores pueden utilizar para ofrecer asesoramiento personalizado que se ajuste a los objetivos financieros y la tolerancia al riesgo de cada cliente.
Además, los chatbots con tecnología de IA pueden utilizarse para ofrecer recomendaciones y consultas a los clientes, quienes, a su vez, pueden recibir asistencia inmediata y respuestas a preguntas comunes en cualquier momento, lo que genera una mayor satisfacción del cliente. Además, el uso de chatbots con IA permite una disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana para consultas básicas.
Las herramientas de inteligencia synthetic también pueden resultar muy valiosas en términos de análisis y previsión de mercado. Pueden procesar y analizar grandes conjuntos de datos a alta velocidad, lo que ayuda a los asesores a realizar predicciones fundamentadas sobre los movimientos del mercado y las oportunidades de inversión. Esto mejora la capacidad de los asesores para desarrollar planes de inversión para sus clientes.
Por último, está el análisis de riesgos. La IA puede evaluar los riesgos potenciales de forma más rápida y precisa que los métodos tradicionales. Esto incluye, entre otras cosas, la calificación crediticia, donde la IA puede proporcionar una evaluación rápida y precisa, ayudando a los asesores a tomar decisiones mejor informadas sobre préstamos e inversiones.
Hay margen de mejora. ¿Cómo se pueden abordar las limitaciones de la IA?
Una de las limitaciones más importantes es que la IA carece de ética y empatía. A diferencia de los asesores humanos, no puede comprender el contexto emocional de la situación de un cliente, que puede ser essential para la toma de decisiones y el cumplimiento de un deber fiduciario. Esta ausencia de esta cualidad humana puede dar lugar a recomendaciones técnicamente correctas que no se alinean con los valores y necesidades más amplios del cliente.
Esta cuestión se puede abordar mediante un modelo híbrido, en el que la IA y los asesores humanos trabajen juntos. En un modelo de este tipo, la IA puede encargarse de las tareas rutinarias, el análisis de datos y las recomendaciones preliminares, mientras que los asesores humanos revisan y aprueban estas acciones, asegurándose de que se ajusten a los estándares éticos y a las circunstancias personales del cliente.
La transparencia en los algoritmos de IA también es essential para fomentar la confianza de los clientes. Las instituciones financieras deben comunicar abiertamente cómo funcionan sus sistemas de IA, qué datos se utilizan y cómo se toman las decisiones. De esta manera, los clientes pueden comprender mejor el papel de la IA en su planificación financiera y sentirse más seguros de que sus intereses están protegidos.
Alinear la IA a los estándares éticos humanos actuales es un asunto complejo, y los investigadores y entusiastas de la IA aún tienen mucho trabajo por delante para abordarlo.
