¿IA o asesor financiero? Un experimento argentino prueba quién logra mejores rendimientos

La industria financiera, al igual que muchas otras actividades, está experimentando una transformación profunda. Los avances en inteligencia artificial y otras tecnologías aplicadas al análisis financiero y la gestión de carteras, como big data, trading algorítmico, robo-advisors, y más recientemente, agentes de IA, han estado impulsando innovaciones y cambios en prácticamente toda la profesión durante años.

Sin embargo, la velocidad de este proceso se ha acelerado considerablemente. Durante 2026, por ejemplo, Anthropic comenzó a integrar Claude con plataformas financieras como FactSet, S&P Capital IQ, MSCI y LSEG, permitiendo que estos sistemas accedan a información del mercado, balances, estimaciones y otras bases de datos profesionales dentro del mismo flujo de trabajo.

El avance expande el rango de tareas que pueden ser automatizadas y borra cada vez más la frontera entre las funciones tradicionalmente realizadas por un profesional y aquellas que pueden ser asumidas por una herramienta tecnológica.

En este contexto, un informe del Instituto de Economía de UADE comparó durante 24 meses una cartera gestionada a través de un sistema algorítmico con un fondo gestionado por especialistas, ambos expuestos al mercado argentino.

El resultado fue un empate técnico, aunque la evolución de cada estrategia mostró diferencias significativas dependiendo del contexto.

¿Cuáles fueron los resultados del experimento?
Durante el mercado alcista de 2024, el algoritmo logró un rendimiento del 130.2% en dólares, en comparación con el 111.8% del fondo, además de registrar menor volatilidad y una mejor relación riesgo-rendimiento. Sin embargo, en el mercado bajista de 2025, la situación se invirtió, y la gestión profesional perdió un 14.6%, en comparación con un 22.1% para el modelo. Al final de los dos años, terminaron casi empatados, con 79.4% para la cartera algorítmica y 80.9% para el fondo gestionado por especialistas.

Esto no significa que la profesión haya perdido valor de manera decisiva, ni que la inteligencia artificial pueda reemplazar a un asesor financiero hoy en día. Sin embargo, sí muestra que los avances tecnológicos están comenzando a competir con los profesionales en una parte cada vez más amplia del proceso de inversión y podrían obligarlos a redefinir qué valor aportan dentro de la gestión de carteras.

Además, la demanda de este tipo de herramientas ha ido en aumento. Una encuesta global del CFA Institute mostró que el 84% de los inversores institucionales considerarían invertir en un fondo que utiliza principalmente inteligencia artificial para seleccionar activos.

En este sentido, Ignacio Meggiolaro, un destacado abogado en derecho financiero y socio en Martínez de Hoz & Rueda, afirmó: "la inteligencia artificial no eliminará el juicio profesional; aumentará exponencialmente el valor de aquellos que sepan combinar tecnología con juicio, responsabilidad y conocimiento del cliente".

¿Está la IA ya a la par con un gestor profesional?
La comparación de UADE muestra que la respuesta depende del contexto. Durante el mercado alcista de 2024, el algoritmo no solo logró un mayor rendimiento, sino que lo hizo con menor volatilidad y un ratio de Sharpe de 2.68 en comparación con 1.85 del fondo, lo que significa que el algoritmo logró más rendimiento por cada unidad de riesgo asumido.

Sin embargo, cuando el mercado cambió de régimen en 2025, la gestión profesional terminó el año con una pérdida menor.

Para Julián Colombo, director de Bitso para Sudamérica, la diferencia no se explicó simplemente por el mercado bajista, sino por un problema de diseño. En tres momentos de 2025, el sistema concentró toda o casi toda la cartera en uno o dos activos. El episodio más costoso ocurrió en octubre, cuando el algoritmo ganó un 30.9%, pero una cartera igualmente ponderada con los mismos diez ADRs habría avanzado 67.6%.

Meggiolaro coincide en que la IA tiene una ventaja extraordinaria en el procesamiento de información, detección de patrones y ejecución de estrategias con velocidad y disciplina, aunque todavía necesita juicio profesional para interpretar contextos, gestionar riesgos y entender las necesidades específicas del cliente.

Incluso el estudio en sí mismo nos recuerda que los algoritmos no están libres de decisiones humanas, ya que alguien define qué activos incorporar, qué variables ponderar y bajo qué reglas operar.

Así, más que una competencia con un ganador definitivo, la evidencia apunta hacia una gestión híbrida, con la tecnología ganando terreno en ejecución y análisis mientras los profesionales mantienen una ventaja en escenarios que el modelo nunca ha observado.

La automatización comienza a modificar tareas y estructuras laborales dentro de la industria financiera.

¿Qué tareas financieras están comenzando a estar bajo presión?
Este modelo híbrido, sin embargo, no implica que la transformación será neutral para el empleo. En este sentido, Meggiolaro advierte que las tareas históricamente realizadas por analistas, traders y asesores serán automatizadas a un ritmo mucho más rápido, especialmente cuando el trabajo implique recopilar información, hacer cálculos, actualizar modelos o ejecutar operaciones estandarizadas.

De esta manera, la tecnología ya está comenzando a mostrar esa capacidad. Las herramientas financieras de Anthropic pueden trabajar entre Excel y PowerPoint, consultar bases de datos institucionales y completar procesos que van desde investigación hasta la actualización de modelos y presentaciones dentro del mismo flujo de trabajo.

El cambio también está comenzando a aparecer en las estructuras laborales del propio sistema financiero. Standard Chartered, uno de los bancos internacionales más grandes con una fuerte presencia en Asia, África y Medio Oriente, anunció que planea eliminar más de 7,000 puestos para 2030 mientras acelera el uso de IA y automatización, principalmente en funciones corporativas de menor valor agregado.

El caso es relevante porque muestra que la transformación tecnológica ya no se limita a herramientas de apoyo para inversores o analistas, sino que está comenzando a modificar directamente cómo los grandes bancos organizan sus equipos y qué tareas consideran reemplazables.

Esto no implica necesariamente la desaparición del asesor financiero. Para Meggiolaro, cambia qué valor se espera de ellos. A medida que procesar datos y ejecutar tareas cuesta cada vez menos, la importancia de la interpretación, el diseño de estrategias, la anticipación de riesgos y el apoyo al cliente aumenta.

En este escenario, argumenta que "el asesor que utiliza IA tendrá una gran ventaja sobre el que no lo hace".

¿Cómo deben prepararse los futuros asesores?
La adaptación, entonces, se trata menos de competir con la tecnología y más de aprender a complementarla. En este sentido, Colombo argumenta que un agente inteligente aporta disciplina, backtesting, procesamiento masivo de información, replicabilidad y menos toma de decisiones emocionales, pero todavía puede fallar cuando se enfrenta a situaciones que nunca estuvieron presentes en sus datos de entrenamiento.
Su recomendación es no competir con el algoritmo "en lo que el algoritmo hace mejor". Para aquellos que recién comienzan en la profesión, el diferencial residirá en desarrollar el juicio para identificar cambios de régimen, interpretar oportunidades particulares y aprender a auditar las herramientas que utilizan.
El caso de UADE es ilustrativo porque el sistema no ejecutó mal sus instrucciones, sino que siguió correctamente una regla que permitió concentraciones extremas.
Meggiolaro presenta un desafío similar. Una sólida educación en finanzas seguirá siendo esencial, pero debe complementarse con datos, algoritmos e inteligencia artificial. El profesional no solo tendrá que aprender a usar estas herramientas, sino también entender sus limitaciones y saber cuándo cuestionar sus resultados.
En ese escenario, habilidades como pensamiento crítico, creatividad, comunicación y conocimiento del cliente ganan valor precisamente porque son más difíciles de estandarizar. La amenaza, entonces, parece centrarse menos en la profesión misma y más en un cierto perfil de profesional.
Aquellos que limiten su contribución a tareas replicables estarán más expuestos, mientras que aquellos que combinen conocimiento financiero con tecnología podrán expandir significativamente su capacidad analítica.
La regulación también necesitará adaptarse
La incorporación de IA también añade una discusión sobre responsabilidad. En Argentina, aún no existe una regulación integral específica para la inteligencia artificial aplicada a la asesoría financiera, pero, según Meggiolaro, esto no implica un vacío regulatorio.
Las obligaciones de idoneidad, diligencia, lealtad, conocimiento del cliente, determinación del perfil de riesgo y adecuación de las recomendaciones siguen vigentes incluso si un algoritmo participa en la decisión.
Por lo tanto, el uso de estas herramientas no debería diluir la responsabilidad del intermediario. Frente al cliente, argumenta, no es suficiente afirmar que "el algoritmo decidió". El agente regulado sigue siendo responsable de seleccionar, utilizar y supervisar el sistema.
En este sentido, la CNV avanzó durante 2026 en la modernización del régimen de idoneidad, con cursos de actualización obligatorios y mayores mecanismos de monitoreo, aunque hasta ahora no ha incorporado específicamente la inteligencia artificial en el programa de examen público.
Para Meggiolaro, sería razonable avanzar en esa dirección y agregar conocimientos sobre sesgos, calidad de datos, errores de modelo, concentración y supervisión humana.

La discusión termina en el mismo punto que abrió el experimento de UADE. La evidencia de los 24 meses no permite declarar superior a ninguno de los dos modelos y sugiere en cambio que la combinación de disciplina algorítmica y adaptabilidad humana puede ofrecer un mejor diseño de inversión. La IA puede asumir más partes del proceso, pero el desafío para el asesor será demostrar su valor precisamente donde la automatización de una decisión se queda corta.

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