La IA está ampliando la gestión patrimonial, no sustituyendo a los asesores

Casi todas las industrias ven a profesionales preocupados de que la IA pueda quitarles sus empleos, especialmente en los sectores de cuello blanco y basados en el conocimiento.

Esto, por supuesto, es cierto en la programación, la escritura y otras tareas donde la IA moderna basada en LLMs (modelos de lenguaje grande) es particularmente competente. Pero también es cierto para los profesionales financieros, que cada vez más ven a la IA y a los llamados robo‑asesores como posibles competidores de la gestión patrimonial tradicional realizada por humanos.

Un nuevo estudio de dos investigadores chinos de la Universidad de Shanghái cuestiona esta idea. Analizando los efectos de los LLMs en firmas chinas de gestión patrimonial, descubrieron que, contrariamente a las predicciones de desplazamiento, la adopción de LLMs incrementa significativamente el número de asesores. Este efecto se debe a una fuerte reestructuración de los recursos humanos en las firmas de gestión patrimonial, y los LLMs realmente estimularon la contratación, particularmente para puestos junior y de apoyo.

Publicaron sus hallazgos en International Review of Economics & Finance¹, bajo el título «Do large language models displace or complement investment advisors? Evidence from Chinese wealth management firms».

De la labor rutinaria a tareas avanzadas

Lo que convierte a los LLM en un tipo de automatización radicalmente distinto es la clase de tareas que pueden automatizar. Antes, la automatización sustituía sobre todo el trabajo manual rutinario; los LLM, en cambio, pueden procesar información no estructurada, realizar razonamientos lógicos y generar textos complejos.

Así, los LLMs son más parecidos a robots complejos y flexibles en una línea de producción que a máquinas simples y repetitivas que no pueden manejar tareas flexibles. En el mundo físico, esta capacidad ha provocado una reducción masiva del número de empleados en la fabricación. Por lo tanto, no es irracional que los trabajadores del conocimiento teman ser desplazados por esta tecnología: incluso si no reemplaza totalmente a los humanos, podría reducir drásticamente la mano de obra necesaria para una tarea determinada.

Sin embargo, automatizar completamente una tarea no es necesariamente el único efecto de la tecnología.

Otra posibilidad consiste en facilitar una tarea que antes era compleja y solo podían realizar profesionales formados y experimentados. En ese contexto, los LLM podrían parecerse más a las primeras máquinas de la Revolución Industrial: transforman una labor compleja que exige pericia artesanal en un proceso más sencillo que requiere menos formación.

«Al reducir el umbral de conocimientos necesario para completar tareas de forma independiente, estas tecnologías pueden ampliar el abanico de tareas que los trabajadores principiantes pueden realizar con autonomía».

Si ese es el caso, la implantación práctica de los LLM debería influir no solo en el empleo, sino también en la estructura de las empresas que los utilizan.

«Las tecnologías reducen el coste de adquirir conocimientos; los trabajadores de producción amplían su autonomía para resolver problemas, escalan menos asuntos rutinarios y aumentan el ámbito de supervisión de los especialistas sénior, aplanando de hecho la jerarquía».

Gestión patrimonial, IA y ventajas competitivas

La IA y el dinero tienen un problema de confianza

En el día a día, los empleados de gestión patrimonial realizan muchas tareas rutinarias: recopilar información de mercado, redactar informes y preparar documentación de cumplimiento normativo. Todas son tareas cognitivas codificables en las que la IA posee una clara ventaja comparativa.

Sin embargo, la propuesta de valor central de la industria se basa en la confianza, el deber fiduciario y la gestión de relaciones. Estas son tareas interpersonales que requieren conocimiento tácito e inteligencia social, que la IA actualmente tiene dificultades para replicar.

Esta brecha ha limitado hasta ahora la implantación de la IA en el sector financiero, ya que la confianza en los asesores de IA sigue siendo baja.

La IA podría ayudar a que la gestión patrimonial crezca

Al mismo tiempo, al abaratar el asesoramiento financiero, la IA podría ayudar al sector a crecer enormemente. Los elevados costes del asesoramiento restringen los servicios personalizados a personas con grandes patrimonios y dejan crónicamente desatendido al amplio segmento de clientes acomodados.

«Si los LLM reducen suficientemente el coste marginal de los servicios rutinarios, podrían permitir que las empresas penetren de forma rentable en este mercado de larga cola y desencadenar una expansión impulsada por la IA que aumente los servicios y el empleo, en lugar de desplazarlos».

En ese contexto, el mercado chino resulta especialmente interesante para analizar el impacto de los LLM en el sector:

• El rápido crecimiento de la riqueza de los hogares genera una demanda latente considerable en el segmento de clientes acomodados.
• La CSRC y la SAC de China imponen estrictos requisitos de supervisión humana: prohíben que los algoritmos ejerzan plena autoridad discrecional y exigen que asesores autorizados supervisen todas las recomendaciones personalizadas.
  • Estas normas orientan la adopción de la IA hacia modelos híbridos entre personas y máquinas, creando condiciones especialmente favorables para la complementariedad y no para la sustitución total.

Impacto de la IA en la gestión patrimonial

¿Qué pueden hacer los LLMs en la gestión patrimonial?

Los investigadores distinguen tres categorías de tareas de gestión patrimonial que pueden verse afectadas por los LLM, cada una con un grado de sustitución diferente.

El primer grupo corresponde a los análisis técnicos, como el análisis de datos de mercado, la construcción de carteras, la síntesis de investigaciones de inversión y la documentación de cumplimiento. Gracias a reglas explícitas, datos de entrada estructurados y resultados estandarizados, estas tareas son idóneas para que los LLM sustituyan trabajo humano.

El segundo grupo abarca tareas de juicio y decisión, como evaluar riesgos, analizar escenarios y diseñar soluciones personalizadas. Estas labores exigen integrar conocimiento tácito y contexto, por lo que los LLM solo pueden sustituir moderadamente el trabajo humano.

Por último están las tareas de gestión de relaciones: generar confianza, ofrecer apoyo emocional durante la volatilidad del mercado y cultivar relaciones a largo plazo. Requieren sensibilidad interpersonal, criterio contextual y una conexión humana auténtica, lo que hace que los LLM sean poco adecuados para esta función.

Recopilación de datos

Los investigadores reunieron varias bases de datos regulatorias, comunicaciones corporativas y datos de mercado para construir un conjunto de datos de panel completo sobre empresas chinas de gestión patrimonial, con 7.795 observaciones entre 2019 y 2024.

Para identificar la adopción de LLM en cada empresa, recopilaron ofertas de empleo e información de perfiles profesionales de las principales plataformas de contratación.

El personal de gestión patrimonial se dividió en asesores júnior (≤3 años de experiencia), intermedios (4-10 años) y sénior (>10 años).

Por último, el análisis a nivel de cliente incorporó la rentabilidad de las inversiones, la asignación de activos, las estructuras de comisiones y la retención de clientes.

¿Quién es el más afectado?

Estudios anteriores mostraron que, aunque la adopción de LLM en el trabajo produjo aumentos de productividad del 14% al 56%, benefició de forma desproporcionada a los trabajadores menos experimentados y cualificados. Por ello, tras adoptar LLM, las empresas dieron más importancia a las capacidades interpersonales y de atención al cliente. Sin embargo, la demanda de competencias técnicas tradicionales no disminuyó de forma significativa: la IA cambió qué capacidades humanas complementarias valoraban las empresas, sin volver innecesaria la experiencia técnica.

«Este patrón, en el que la IA potencia el trabajo menos cualificado en lugar de limitarse a sustituirlo, difiere notablemente de anteriores oleadas de adopción tecnológica, que normalmente complementaban a los trabajadores más cualificados».

Como consecuencia, la adopción de LLM se asocia positivamente con una mayor importancia de las habilidades interpersonales, como la comunicación, la inteligencia emocional y la gestión de relaciones con clientes.

Uso de los LLMs

Solo el 17,8% de las observaciones empresa-año incluye adopción de LLM. Aunque su uso sigue siendo relativamente infrecuente, una proporción significativa de las gestoras patrimoniales ya ha comenzado a integrar estas tecnologías.

Los centros tecnológicos muestran efectos mayores que otras ubicaciones. El patrón probablemente refleja un mejor acceso al talento en IA, una infraestructura tecnológica más sólida y clientes más sofisticados que valoran servicios mejorados con IA en los principales polos tecnológicos.

El uso de LLM presenta la correlación más fuerte con los asesores júnior, una correlación moderada con los asesores intermedios y la más débil con los sénior, en línea con el perfil esperado de implantación de IA en la gestión patrimonial.

Al analizar las funciones en las que más se utilizan los LLM, el estudio observa una fuerte relación con los puestos de apoyo y una asociación casi nula con los puestos de atención directa al cliente.

Mejores servicios, mismos precios

El estudio muestra que el uso de LLM mantiene una correlación positiva y significativa con todas las métricas de calidad del servicio: rentabilidad de la cartera, rentabilidad ajustada al riesgo, retención de clientes y crecimiento de los activos bajo gestión. También se asocia con menos quejas y medidas regulatorias.

El uso de LLM produjo una mejora del 11,5% en la rentabilidad media de las carteras. El aumento de 2,5 puntos porcentuales en la retención equivale a una reducción del 23,8% en la pérdida de clientes.

Aun así, no existe correlación entre el uso de LLM y las comisiones de asesoramiento.

Esto probablemente indica que la presión competitiva impide a las empresas cobrar comisiones más altas pese a las mejoras demostrables del servicio, por lo que los beneficios fluyen principalmente hacia los clientes y no hacia los proveedores. Es especialmente probable en un sector donde la calidad del servicio es observable y las empresas compiten por resultados.

La IA no reemplaza sino que reestructura el trabajo humano

En conjunto, los hallazgos muestran que la IA reestructura las tareas de la gestión patrimonial, pero no produce un desplazamiento neto del empleo.

A medida que los LLM asumen tareas analíticas rutinarias, las empresas valoran cada vez más a los empleados capaces de ejercer criterio, trabajar eficientemente con herramientas de IA, comunicarse de forma eficaz con los clientes y mantener relaciones sólidas con ellos.

Estos resultados no indican que las competencias técnicas se estén volviendo innecesarias. Señalan, en cambio, que las capacidades inequívocamente humanas ganan valor junto a la experiencia técnica a medida que la IA asume una mayor proporción del trabajo analítico rutinario.

Al reducir el coste de las tareas técnicas, la IA podría ser no solo una herramienta de productividad, sino también una potente herramienta de expansión para la gestión patrimonial, ayudando al sector a ampliar su mercado potencial a un segmento mayor de la población.

Estos hallazgos pueden extenderse a otros sectores con condiciones similares: demanda latente desatendida, regulación que exige supervisión humana y modelos de servicio basados en relaciones personales.

Invertir en la gestión patrimonial con IA

El estudio no analiza a Morgan Stanley (MS ) ni establece que los mismos resultados vayan a producirse fuera de China. Sin embargo, identifica las condiciones en las que la gestión patrimonial asistida por IA podría crecer con éxito. Morgan Stanley ofrece a los inversores exposición a un negocio que combina una gran red de asesores, inversión autodirigida, servicios laborales y capacidades de IA cada vez más sofisticadas.

Morgan Stanley

Morgan Stanley es un gigante consolidado de la banca, el crédito y la gestión patrimonial. En 2025 administraba 9,3 billones de dólares en activos totales de clientes, de los cuales aproximadamente tres cuartas partes correspondían a la gestión patrimonial. También destaca el rápido crecimiento de los activos de clientes desde 2020.

Fuente: Morgan Stanley

La principal plataforma de roboasesoramiento de Morgan Stanley es su marca E*TRADE, que cobra una comisión anual de asesoramiento de alrededor del 0,30%.

Además de un roboasesor puro, Morgan Stanley ofrece otros servicios de gestión patrimonial:

• Asesores virtuales: acceso telefónico a un equipo de asesores remotos para una planificación estructurada sin un corredor humano de servicio completo asignado.
• Asesores financieros de servicio completo: planificación tradicional personalizada para necesidades complejas de gestión patrimonial.

Fuente: Morgan Stanley

Esta estructura se parece mucho al modelo híbrido entre personas y máquinas estudiado: la IA se ocupa de recuperar información, documentar reuniones y preparar tareas rutinarias, mientras que los asesores autorizados conservan la responsabilidad sobre las relaciones con los clientes y las recomendaciones.

A medida que aumenten las capacidades de la IA, Morgan Stanley debería poder reducir progresivamente los costes de las tareas técnicas y redistribuir personal hacia un mayor despliegue del trato humano necesario para un asesoramiento más directo y personal.

El tamaño y la reputación de Morgan Stanley en todos los niveles de clientes le ayudarán a implantar la IA eficientemente para millones de personas y a ampliar el mercado de la gestión patrimonial.

Conviene señalar que la IA ya se utiliza como puerta de entrada para orientar a los clientes hacia niveles superiores de gestión patrimonial. Desde 2020 se han establecido 7 millones de nuevas relaciones, canalizadas principalmente desde E*TRADE y Workplace, una plataforma líder para asesores financieros.

Fuente: Morgan Stanley

«Morgan Stanley at Work supervisa aproximadamente 1,2 billones de dólares en activos a través de su negocio de soluciones financieras para empleados. La firma prevé que, con el tiempo, los clientes corporativos interactúen con las plataformas “de forma puramente agéntica, utilizando herramientas impulsadas por IA en lugar de iniciar sesión directamente en ShareWorks o Equity Edge”».

Por tanto, la IA podría convertirse en una ventaja competitiva para Morgan Stanley mediante varios mecanismos:

• Aumentar el número de clientes que puede atender cada asesor.
• Extender los servicios personalizados al segmento de clientes acomodados.
• Mejorar la productividad de los asesores sin reducir la calidad del servicio.
• Reforzar la retención mediante interacciones más frecuentes y personalizadas.
• Ampliar los ingresos de gestión patrimonial sin un crecimiento administrativo proporcional.

Esto no significa que la IA vaya a mejorar necesariamente los beneficios de Morgan Stanley, ya que el estudio muestra que esas mejoras y ganancias podrían recaer sobre todo en los clientes. No obstante, debería ayudar a consolidar su liderazgo en el sector, y la probable expansión mundial del mercado de gestión patrimonial gracias a la IA debería beneficiar al conjunto de la industria.

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Estudio referenciado

^{1. Lina Song and Huaili Lyu. Do large language models displace or complement investment advisors? Evidence from Chinese wealth management firms. International Review of Economics& Finance. octubre de 2026. Article: 105636. Volume 111. 10.1016/j.iref.2026.105636}