La tecnología también marca la inversión de las grandes fortunas

Durante años, hablar de algoritmos y big data sonaba a cosa de fondos cuantitativos o inversores 'techies'. Pero la revolución tecnológica ha llegado también a los despachos donde se gestionan grandes patrimonios. Firmas que mueven cientos de millones incorporan herramientas analíticas avanzadas para afinar estrategias, anticiparse a ciclos o detectar riesgos. La tecnología ya no es solo una promesa para el pequeño inversor, también se ha convertido en una aliada silenciosa –y cada vez más influyente– de las grandes fortunas.

En el capital privado, donde la información es limitada y los ciclos de inversión presentan una elevada complejidad, «aplicar modelos de previsión permite ganar precisión y control», señala Carlos De Andrés Pérez, director de asset management de BlueBull. Su equipo ha desarrollado una base de datos propia con más de 10.000 fondos clasificados por estrategia, tipo o geografía, sobre la que aplican algoritmos de aprendizaje automático para anticipar cómo las variables macroeconómicas afectan a los flujos de capital. Así logran adaptar cada programa a los objetivos del cliente con un nivel de detalle difícil de alcanzar por métodos tradicionales.

El uso de big data y técnicas predictivas permite ajustar mejor la composición de las carteras, anticipar escenarios complejos y fundamentar cada decisión, explica José Manuel España, director de gestión de activos y wealth management de NTT DATA. Esta combinación de análisis y estrategia refuerza la eficiencia operativa y mejora tanto la rentabilidad como la percepción de solidez del servicio.

Aunque otros sectores han avanzado a gran velocidad en la integración tecnológica, el 'private equity' sigue operando en muchos casos con esquemas analógicos, advierte Carlos De Andrés Pérez, director de 'asset management'. A su juicio, este desfase convierte la innovación en una condición necesaria, no solo para competir, sino para adaptarse a un mercado que exige cada vez más eficiencia, precisión y capacidad de reacción.

«Integrar algoritmos avanzados exige datos fiables, modelos comprensibles y un cumplimiento normativo riguroso», advierte José Manuel España, de NTT DATA. Más allá del reto tecnológico, las gestoras deben superar barreras culturales internas y actualizar sus infraestructuras para que estas soluciones funcionen con eficacia. El éxito depende de alinear innovación con experiencia financiera, manteniendo el control en un entorno cada vez más automatizado.

Aunque muchas firmas ya han resuelto los desafíos técnicos iniciales, sigue pendiente integrar la inteligencia artificial (IA) sin comprometer la relación humana que define la gestión patrimonial, apunta Justo Hidalgo, director de IA de Adigital.

Para lograrlo, los algoritmos deben ser transparentes, auditables y aplicarse bajo marcos éticos que refuercen –sin sustituir– el criterio profesional y la confianza del cliente.

«La incorporación de tecnología en banca privada ha seguido caminos distintos según el perfil del cliente», señala Carlos Contreras, miembro de Instituto Español de Analistas. Mientras la inteligencia artificial avanzada se aplica casi de forma invisible entre los ultra ricos, los segmentos de patrimonio medio perciben antes su presencia a través de asistentes virtuales, reporting digital y procesos automatizados. El auge del 'robo-advisory' responde a una nueva generación que busca agilidad, claridad y costes razonables sin renunciar al acompañamiento experto.

«El avance de la inteligencia artificial no implica la desaparición del asesoramiento humano, sino su transformación hacia modelos híbridos», añade Carlos Contreras. La clave está en combinar la eficiencia del algoritmo con la supervisión del gestor. Cuanta más transparencia ofrecen estas herramientas –sobre su lógica o sus límites–, mayor es la confianza del cliente. Por eso, cada vez gana más fuerza el enfoque 'human in the loop', donde persona y máquina se complementan.

«El cliente de alto patrimonio ya no es el mismo», apunta Andrés Dancausa, vicepresidente de SpainCap. «Hoy exige acceso constante a información, transparencia y un alto grado de personalización. Muchos pertenecen a una nueva generación de emprendedores y profesionales globales, jóvenes y familiarizados con lo digital, que valoran tanto la eficiencia tecnológica como el trato humano». apunta. También crece la demanda de estrategias flexibles, con más ventanas de liquidez y una diversificación que ya no es recomendación, sino prioridad estratégica.

España progresa en digitalización patrimonial, aunque aún por detrás de países como Suiza u Holanda, explica Carmen Orive, responsable en Accenture. «Muchas gestoras siguen centradas en consolidar su arquitectura de datos, un paso imprescindible que retrasa el uso pleno de IA y big data», precisa. En otros mercados europeos, estas herramientas ya se emplean «para afinar recomendaciones, detectar desviaciones y optimizar cuestiones fiscales en tiempo real».

«Más que una cuestión geográfica, el ritmo en la adopción de la inteligencia artificial depende del perfil de quienes lideran las gestoras», sostiene Dancausa, de SpainCap. «En Estados Unidos abundan los equipos con mentalidad tecnológica que apuestan por escalar rápido con datos. En Europa predomina aún un enfoque más financiero. En España hay talento y determinación, aunque la falta de escala ralentiza el avance. El cambio acabará afectando a todo el sector, aunque no lo hará al mismo tiempo», precisa Dancausa.

«Los sistemas predictivos trabajan con datos históricos, perfiles de cliente y variables macroeconómicas», explica Boris Delgado, director de Industria y TIC de AENOR. Para asegurar su fiabilidad y uso responsable, se aplican estándares internacionales de calidad, privacidad y trazabilidad. «Esta tecnología permite organizar carteras con mayor precisión, diseñar productos financieros a medida y ofrecer recomendaciones inmediatas, lo que facilita una toma de decisiones más ágil y alineada con los objetivos del cliente», asegura.

«La IA generativa puede ser una herramienta útil para explicar decisiones de inversión o simular escenarios hipotéticos», señala Aitor Pastor, CEO de Disia. Más allá del análisis técnico, «su aportación está en mejorar la comunicación y la claridad. Avisar al cliente de que se está usando IA no solo será obligatorio, también refuerza la transparencia y la confianza, sin restar valor al papel del asesor». subraya.

«La confianza en la inteligencia artificial también se consolida desde el frente inversor», señala Jean-Paul van Oudheusden, analista en eToro. Tras una etapa de expectativas desmedidas y corrección de valoraciones, los mercados entran en una fase más realista. «Las inversiones millonarias no se detienen: Estados Unidos refuerza su apuesta con nuevas leyes y proyectos como Stargate, mientras Asia y los grandes tecnológicos globales siguen empujando. El mensaje de fondo, dice, es que la inteligencia artificial ha dejado de ser solo una expectativa para convertirse en un eje real de decisiones de inversión a largo plazo», concluye

«Aunque la IA ofrece ventajas claras en la gestión patrimonial, también conlleva riesgos si se aplica sin criterio», advierte Amadeo Alentorn, jefe de renta variable sistemática en Jupiter AM. Subraya la importancia de conocer con qué datos se ha entrenado cada modelo y evitar sesgos o sobreajustes. Un sistema que aprende ruido en lugar de patrones reales puede fallar con datos nuevos y llevar a decisiones erróneas. Por eso, recuerda, «que debe complementar el juicio humano, no sustituirlo».

Tecnología, datos y automatización están redibujando el mapa de la gestión patrimonial, pero no sustituyen lo esencial: comprender al cliente, anticiparse y acompañarlo con criterio. La IA permite llegar más lejos, sí, pero el diferencial seguirá estando en cómo se combina con la experiencia humana. Lo que está en juego no es solo la eficiencia, sino una nueva forma de generar confianza en un entorno que cambia más rápido que nunca.