Piense en esta situación. Imagine que es cliente de una gestora de patrimonios y que su gestor le envía un informe sobre las mejores oportunidades para sus inversiones, con recomendaciones y comentarios para obtener los mejores rendimientos. Entonces, habla con un amigo, que es también cliente de la misma gestora y ambos comentan el informe. Ambos descubren que sus respectivos informes están personalizados y no son los tradicionales informes de recomendaciones estandarizadas que estas entidades suelen publicar. Cada uno tiene información personalizada y ambos descubren que la entidad ha utilizado sus todos sus datos para diseñar el mejor informe para satisfacer sus necesidades. Entonces, explica a su amigo algunos cambios en sus inversiones. Ambos tienen el mismo perfil de riesgo, pero las carteras y sus modificaciones no tienen nada que ver una con la otra.

El ejemplo puede ser más amplio, pero es suficiente para presentar los cambios que viviremos pronto en el sector de gestión de patrimonios. La expresión detrás de estos cambios es inteligencia artificial. Abreviada en inglés como AI, no se trata de una película de Steven Spielberg. Está lejos de la ficción, porque es la realidad. La capacidad de aprendizaje de las máquinas se ha incrementado de forma exponencial en los últimos años y seguirá disparándose. Hay una combinación de análisis big data, lenguaje natural y aprendizaje de la máquina. El análisis big data proporciona la capacidad de aprender mejor no solo sobre el cliente, sino también de cualquier tendencia alrededor de él. El lenguaje natural permite a las máquinas interpretar y generar lenguaje escrito y hablado. El aprendizaje de las máquinas utiliza algoritmos que pueden aprender y hacer predicciones de datos.

Esta será la mezcla que veremos crecer en los próximos años. La transformación será profunda en todo el sector financiero. Actualmente, un 26% de las entidades de gestión de activos y patrimonio utilizan ya la AI para tomar sus grandes decisiones, según PricewaterhouseCoopers. El dinero fluye hacia ahí de forma creciente, porque todos están de acuerdo en que será el próximo paso para el negocio fintech.

Por ejemplo, los procesos de lenguaje natural ayudarán más al cumplimiento normativo, ya que las máquinas aprenderán inmediatamente los cambios y las adaptaciones serán más sencillas en las plataformas. Esto tendrá un efecto colateral relevante al gestionar los riesgos de forma más eficiente. El cliente obtendrá una experiencia de usuario muy mejorada con nuevas interfaces. Las tareas del asesor se centrarán en la búsqueda de activos y el seguimiento de carteras. También serán más activos en la respuesta a las necesidades de los clientes e incrementarán el valor añadido de sus servicios.

Los robo-advisor son el primer paso de este cambio. Habrá más cambios con una mayor automatización. Los robo-advisor y los asesores humanos experimentarán varias transformaciones en sus tareas y roles frente a los clientes. Ellos, los clientes, serán los ganadores y los únicos perdedores serán las entidades (no solo humanas, también fintech) que no se adapten a la nueva ola.