Una tendencia creciente muestra que los inversores minoristas están utilizando activamente herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para gestionar sus carteras y tomar o ajustar decisiones financieras. Un reciente informe de la plataforma eToro, basado en una encuesta a 11.000 inversores, reveló que casi uno de cada cinco minoristas ya emplea este tipo de tecnología. Esta adopción masiva se da a pesar de las insistentes advertencias de los reguladores sobre que estas herramientas no están preparadas para sustituir el asesoramiento financiero profesional.

Muchos inversores ven en herramientas como ChatGPT una manera de ahorrar tiempo en la investigación de mercado y reducir el costo de la gestión profesional de fondos. En algunos casos, los resultados han sido sorprendentes: un fondo de inversión gestionado en un 99% por ChatGPT logró subir casi un 55% en dos años y medio, superando en más de 18 puntos porcentuales a los fondos más populares del Reino Unido. No obstante, los expertos advierten que la impredecibilidad de los mercados puede hacer tambalearse los resultados de estos modelos de IA.

La regulación de la inversión asistida por IA aún está en evolución, pero la Autoridad Europea de Valores y Mercados (AEVM) subraya que ninguna herramienta disponible al público está autorizada para dar asesoramiento directo en materia de inversión. Sin embargo, la normativa europea permite a las empresas usar la IA para analizar el perfil del cliente (tolerancia al riesgo, situación financiera) con fines de recomendación. La AEVM insiste en que, al usar IA en finanzas, debe priorizarse la transparencia, la gobernanza y la supervisión humana.

Los expertos y la propia IA advierten sobre el riesgo de que estas herramientas generen "alucinaciones" (respuestas plausibles pero incorrectas) que podrían provocar pérdidas financieras a los usuarios. Por ello, la postura general es que la IA debe utilizarse como apoyo a la investigación, y no como un sustituto del asesoramiento profesional. La IA está transformando las finanzas, desde la detección de fraudes hasta la gestión de carteras, analizando grandes volúmenes de datos para detectar oportunidades de inversión.