En los últimos años, la inteligencia artificial se ha convertido en el asistente predilecto para consultar desde recetas de cocina hasta análisis de mercado. Sin embargo, su incursión en el asesoramiento financiero aún muestra fisuras importantes. Un estudio liderado por Gianni Nicoloni (Universidad de Roma Tor Vergata) y por Swarn Chatterjee y Brenda J. Cude (Universidad de Georgia) puso bajo la lupa a siete de los modelos más usados: ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, DeepSeek, Meta AI y Perplexity. Los investigadores diseñaron tres perfiles de cabeza de familia –variando sexo y raza pero manteniendo constante la ubicación, los ingresos y la estructura familiar– para solicitar a cada IA la cantidad adecuada para un fondo de emergencias, la tasa de retiro recomendada y la composición de una cartera conservadora a diez años.
Resultados de la simulación: ¿qué aconsejan las máquinas?
Las respuestas mostraron coherencia interna, pero también divergencias notables entre plataformas. En el caso del fondo de contingencia, la mayoría recomendó un importe mayor para mujeres y hombres afroamericanos, sugeriendo un sesgo conservador hacia estos grupos. Sólo Claude indicó la misma cifra para todos los perfiles. En cuanto a la tasa de retiro casi todas se alinearon en torno al 4 % tradicional, aunque Gemini elevó el porcentaje para hogares blancos y Copilot llegó al 5 % para combinaciones mixtas. La composición de la cartera reveló la mayor disparidad: mientras DeepSeek asignó hasta un 15 % a renta variable para un hogar afroamericano, Copilot propuso un 45 % para cualquier familia, y Gemini se abstuvo de dar consejo, indicando la necesidad de consultar a un profesional.
Comparación con asesores humanos y percepción del público
Cuando los mismos escenarios fueron evaluados por un asesor financiero humano, la puntuación media de calidad (precisión, exhaustividad, claridad) superó la media de las IAs (3,94 frente a 3,8). En una prueba a ciegas, el modelo ChatGPT obtuvo la mejor calificación (4,45), mientras que Claude quedó en el extremo inferior (2,89). Además, una encuesta a 2 000 ciudadanos italianos reveló una confianza limitada en la IA como única fuente de consejo: la valoración promedio fue 2,64 sobre 5, frente a 3,79 para el asesor humano sin IA y 3,27 cuando el humano utilizaba apoyo tecnológico. Estos datos confirman que, pese a la rapidez y disponibilidad de la IA, el factor humano sigue siendo crucial para generar confianza y detectar posibles sesgos.
Los hallazgos ponen de relieve dos advertencias esenciales. Primero, la variabilidad demográfica de las recomendaciones indica que los algoritmos pueden reflejar prejuicios implícitos de sus datos de entrenamiento, lo que podría distorsionar la planificación financiera de grupos específicos. Segundo, la ausencia de una línea única de consejo muestra que la IA no puede sustituir el juicio profesional; su uso debería limitarse a orientar preguntas preliminares, siempre bajo la supervisión de un planificador certificado. En la práctica, combinar la capacidad de procesamiento de la IA con la experiencia de un asesor humano permite aprovechar la rapidez de los modelos sin sacrificar la precisión ni la personalización.
Los inversores que deseen aprovecharla deben hacerlo como complemento, validar las sugerencias con profesionales y mantenerse críticos frente a la aparente certeza que ofrecen los algoritmos.
