La revolución silenciosa: cómo la Inteligencia Artificial está personalizando las finanzas y cambiando el poder en el sistema global

La IA redefine el sistema financiero global con servicios personalizados, pero también concentra poder y plantea riesgos éticos y regulatorios urgentes.

 Gracias a la enorme cantidad de datos que compañías financieras (y no financieras) capturan, la IA permite un nivel de detalle sin precedentes en la comprensión de cada usuario.

Imagen creada con inteligencia artificial

Uno de los impactos más transformadores de la Inteligencia Artificial (IA) en el sector financiero es su capacidad para personalizar la oferta de productos y servicios tanto a empresas como a individuos. Gracias a la enorme cantidad de datos que compañías financieras (y no financieras) capturan, la IA permite un nivel de detalle sin precedentes en la comprensión de cada usuario.

Esto significa que, para distintos productos financieros, sean inversiones, créditos o seguros, las ofertas se van adaptando de forma cada vez más precisa e integrada a la realidad económica individual, el perfil de riesgo, y a los deseos y objetivos financieros específicos que transmite consciente (o inconscientemente) cada cliente a través de los dispositivos que utiliza.

Según un informe publicado por el Banco Mundial en Julio de 2025 (Conectividad e inclusión financiera en la economía digital) los teléfonos móviles e internet están revolucionando la inclusión financiera, permitiendo que más personas accedan y utilicen servicios financieros digitales que antes estaban vedados exclusivamente a clientes sofisticados para gestionar sus finanzas.

Desde otro ángulo, esta hiper-personalización está aumentando la segmentación de productos financieros, terminando con décadas del modelo de “talla única” característico del sistema tradicional donde a todos los clientes se le ofrecen los mismos productos más allá de sus particularidades.

En el ámbito de las inversiones, la personalización asistida por IA se manifestó tempranamente a través de los robo-advisors. Estas plataformas digitales utilizan algoritmos para construir y gestionar automáticamente carteras de inversión adaptadas al perfil de riesgo individual, los objetivos financieros y el horizonte temporal de cada usuario.

Un ejemplo reciente del uso de estas herramientas es el de Vanguard Digital Advisor, que combina tecnología de inversión algorítmica con acceso a asesoramiento humano cuando es necesario, democratizando el acceso a la gestión de carteras sofisticadas y personalizadas.

La carrera por acaparar la personalización (y supremacía) financiera ya está en pleno apogeo, transformando el panorama global del sector.

En el escalón más alto de esta disputa se ubican los grandes bancos internacionales, como J.P. Morgan Chase, Citibank, BBVA o Santander, que cuentan con recursos y una vasta base de clientes y datos históricos. A ellos se suman pujantes bancos digitales como Revolut o Nubank, todos compitiendo entre sí y con los gigantes tecnológicos —las denominadas Big Techs— entre las cuales se destacan Amazon, Google, Apple y Microsoft, conocidas por su destreza en el análisis, utilización (y monetización) de datos, así como por su capacidad para mejorar la experiencia de los usuarios digitales.

Aun sin contar con licencias bancarias ni el respaldo de ser grandes tecnológicas, también participan en esta carrera por captar el interés de los clientes mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial las llamadas fintechs, como PayPal, Stripe o Block (antes Square).

Para incorporar inteligencia artificial en sus plataformas, las grandes tecnológicas y las instituciones financieras disponen principalmente de dos vías: desarrollar sus propios modelos —como Copilot de Microsoft, Gemini de Google o LLaMA de Meta— o bien establecer alianzas con compañías líderes en modelos de lenguaje e IA generativa.

En este último caso, por ejemplo, BNY Mellon, el principal banco custodio de Estados Unidos, firmó en febrero de 2025 un acuerdo multianual con OpenAI para integrar modelos como ChatGPT Enterprise en su plataforma interna, mientras que PayPal ha optado por una integración funcional con Claude, el modelo de Anthropic.

En ocasiones, como en el caso de J.P. Morgan Chase estas estrategias pueden combinarse, integrando soluciones internas y externas según el caso de uso que se persiga.

Aplicaciones específicas

Un ejemplo reciente de enfoques individualizados en la utilización de IA generativa en el mundo de las empresas financieras lo ha lanzado Anthropic, con una herramienta específica bautizada “Claude for financial Services” -CFS-, presentada en sociedad el 15 de julio de 2025.

La conformación de esta plataforma ilustra las complejidades de integrar y estructurar a la multiplicidad de actores que hoy pueblan, alimentan y compiten en el mundo de los datos y la IA. Concretamente “Claude para servicios financieros” está basado en un esfuerzo colaborativo que incluye diversas capas.

En primer lugar y desde el punto de vista de la infraestructura CFS ha sumado a dos de los 3 principales proveedores de servicios de la “nube”, Amazon (AWS) y Google (Google Cloud). Además, incorpora empresas dedicadas a gestionar, procesar y extraer valor de sus datos y contenidos a gran escala como Palantir, Box o Databricks y a proveedores de información de mercado como S&P Global o Morningstar.

Por último, forman parte del mismo ecosistema elaborado por Anthropic grandes consultoras como PWC, KPMG o Deloitte especializadas en cumplimiento normativo y en modernizar y desarrollar los nuevos y poderosos agentes de IA que están ganando espacio en todo el universo financiero.

Entre los clientes que usan esta flamante nueva plataforma lanzada por Anthropic se encuentran algunas de las compañías financieras más grandes en la gestión de fondos y de seguros del planeta. El gestor del mayor fondo de riqueza soberana del mundo (NBIM, que administra el Fondo de Pensiones del Gobierno de Noruega) que utiliza esta herramienta para optimizar la administración de sus inversiones a través de la IA, y compañías globales como AIG, New York Life que la usan para la suscripción de seguros personalizados.

Una carrera veloz, pero sin una brújula clara

Este lanzamiento se inscribe en un tablero donde ningún jugador puede quedarse dormido y donde todos mueven constantemente sus piezas sin tener muy claro cómo se va a definir el partido. Microsoft ya había lanzado en 2024 una aplicación parecida a la de Anthropic denominada “Copilot for Finance” que utilizan empresas como VISA, mientras que Google ha seguido una estrategia distinta decidiendo, por ahora, no lanzar una plataforma especifica de servicios financieros, sino integrar su herramienta de IA, Gemini con productos ya existentes (Workspace y Search), habilitando sus API para desarrolladores externos que crean herramientas financieras.

Con una visión de integración y personalización, Elon Musk también impulsa la convergencia estratégica de su empresa de inteligencia artificial xAI (a través de Grok) y de sus servicios financieros (conocidos como XMoney) para ofrecer productos a medida a través de la plataforma X (antes Twitter)

Para completar el escenario, las empresas chinas de IA no se quedan atrás en esta carrera por la personalización financiera. En febrero de este año DeepSeek, a través de su modelo DeepSeek-R1, logró que intermediarios digitales globales como Tiger Brokers ofrezcan servicios financieros personalizados a inversores minoristas, permitiendo que asistentes como TigerGPT analicen el perfil de riesgo, historial de inversión y preferencias del usuario para generar recomendaciones a medida y explicaciones en lenguaje natural.

Por su parte el gigante chino, Ant International, ha desarrollado IA generativa y predictiva en su herramienta Falcon FX, dirigida a empresas con operatoria internacional. El pasado 18 de Julio Ant firmó un acuerdo con el Citibank para generar estrategias de cobertura personalizadas a empresas con el objetivo de reducir costos y minimizar riesgos cambiarios.

Algunas conclusiones

Diversos reguladores financieros como la Autoridad Europea de Mercados y Valores han advertido que "a pesar de su potencial innovador, las herramientas de IA pueden generar recomendaciones de inversión que podrían ser inexactas o engañosas y que pueden dar lugar a malas decisiones de inversión y a importantes pérdidas económicas”

Bajo cualquier escenario, la personalización extrema, habilitada por la IA, promete transformar nuestras vidas de manera profunda. Desde experiencias de consumo adaptadas a nuestros gustos más específicos hasta servicios financieros que se ajustan dinámicamente a nuestra situación económica, la IA tiene el potencial de optimizar decisiones y simplificar procesos, liberando tiempo y recursos que antes dedicábamos a tareas repetitivas o a la búsqueda de información.

En tal sentido democratiza el acceso a estrategias de inversión sofisticadas y a un asesoramiento de calidad que antes estaba reservado para inversores de alto patrimonio.

Sin embargo, esta hiper-personalización no está exenta de riesgos, especialmente debido a la inexistencia, en muchos casos, de un marco regulatorio nítido, y al dominio de unas pocas empresas que manejan una proporción masiva de nuestra información privada para maximizar su rentabilidad.

La seguridad de esta información se vuelve crítica, ya que cualquier brecha de datos podría tener consecuencias devastadoras para la vida financiera y personal de los individuos (y de las empresas).

Además, al ceder cada vez más datos para alimentar estos sistemas personalizados, nos exponemos a una vigilancia constante y a la manipulación sutil de nuestras decisiones, no solo en el consumo sino también en áreas más sensibles como la política o la salud. La concentración de poder en pocas empresas, que controlan vastos ecosistemas de datos, podría llevar a monopolios de información y a una asimetría de poder sin precedentes entre los proveedores de servicios y los usuarios.

Conceptos como brecha digital, asimetrías informativas o soberanía cognitiva ya forman parte de nuestra experiencia cotidiana y constituyen desafíos a pensar y encarar en forma cooperativa y democrática.

Carlos Weitz. Expresidente de la Comisión Nacional de Valores y Profesor de Finanzas Tecnológicas. Universidad de Buenos Aires.