El informe global de Grant Thornton revela que, aunque la adopción avanza en el front, middle y back office, la fragmentación tecnológica, la calidad de los datos y los desafíos culturales actúan como los principales frenos en la región y el mundo.
La industria de gestión de activos y patrimonios se encuentra en un punto de inflexión clave. Según el nuevo informe global “The AI-powered investment firm” (La firma de inversiones impulsada por IA), desarrollado por Grant Thornton en asociación con la firma analítica ThoughtLab, el 73% de los altos ejecutivos del sector financiero afirma que la inteligencia artificial (IA) es crítica para el éxito y la supervivencia futura de sus organizaciones.
El estudio, basado en una exhaustiva encuesta a 500 líderes de los principales mercados de inversión, demuestra que la IA dejó de ser una herramienta de experimentación para convertirse en un motor estratégico que redefine desde las operaciones internas hasta la relación con los clientes. Sin embargo, el camino hacia la madurez digital presenta importantes desafíos operativos y de retornos en mercados emergentes como el de América Latina.
El diagnóstico: avances en eficiencia y deudas pendientes con los datos
Las entidades financieras están aplicando soluciones de IA a lo largo de toda su estructura operativa:
- Front Office: El 48% de los gestores la utiliza para ofrecer soporte conversacional y experiencias personalizadas, mientras que el 46% la aplica al desarrollo de nuevos productos.
- Middle Office: Las áreas regulatorias, fiscales y de seguridad de datos lideran la adopción con un 52% de penetración.
- Back Office: Se destaca su uso en estados financieros y registración (42%), y procesos de negocio (37%).
A pesar de que el 77% de las empresas asegura contar con una estrategia y una hoja de ruta de IA efectiva, los resultados económicos aún son dispares: el 66% reporta retornos de inversión (ROI) moderados y un 12% declara no percibir ganancias o registrar saldos negativos debido a la complejidad de la implementación.
La perspectiva local: el escenario en Argentina y Sudamérica
En el contexto regional, las barreras culturales y tecnológicas se sienten con mayor fuerza. Más de la mitad de los encuestados identifica a las culturas organizacionales lentas y al acceso limitado a datos de calidad como los principales obstáculos. Alrededor del 50% de las firmas carece de procesos básicos para limpiar, normalizar y etiquetar datos internos, una realidad especialmente palpable en el mercado local.
“En Argentina y Sudamérica, el sector financiero posee una enorme agilidad para adoptar tendencias, pero nos topamos con una marcada fragmentación tecnológica y una deuda histórica en la infraestructura de datos robusta. La IA no hace milagros sobre datos desorganizados; por eso, el principal desafío para las gestoras de activos locales no es comprar la última herramienta del mercado, sino sanear y normalizar sus fuentes de información”, comentó Cristian Bertone, Socio de BRS – Financial Services e IT Advisory de Grant Thornton Argentina. Además, durante su análisis del impacto del informe en el entorno local agregó “Aquellas firmas que logren superar la brecha informática y estructuren marcos sólidos de gobernanza y cumplimiento serán las que verdaderamente transformen sus costos operativos y ganen la confianza del inversor en esta nueva era agentiva”.
Hacia la era “agentiva”: Las 5 mejores prácticas de los líderes
El informe de Grant Thornton destaca que el mercado se prepara para la llegada de la IA agentiva (sistemas autónomos que ejecutan tareas complejas de punta a punta). Aunque hoy menos del 10% la utiliza, el 18% planea integrarla en sus flujos de trabajo en los próximos tres años.
Para maximizar el éxito del negocio, ThoughtLab identificó las cinco prácticas que diferencian a las firmas líderes:
- Crear una visión y cultura de IA: alinear las herramientas directamente con los objetivos comerciales.
- Construir plataformas TI preparadas: invertir en sistemas nativos de la nube y data lakes seguros (materia prima, seguridad y gobernanza)
- Gobernanza, riesgo y regulación: incorporar la transparencia y el cumplimiento normativo desde el diseño básico del sistema.
- Prepararse para el futuro del trabajo: capacitar a los colaboradores para que actúen como supervisores estratégicos de los “agentes” de IA.
- Rediseñar el modelo operativo: diseñar flujos de trabajo pensando en la autonomía de los procesos.
La evolución hacia procesos autónomos no busca reemplazar el factor humano, sino potenciar las capacidades de los asesores, liberando tiempo de tareas rutinarias para concentrarlo en el valor estratégico y el vínculo empático con el cliente.
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