Por Canuto  

La inteligencia artificial ya se volvió una herramienta cotidiana para millones de personas que buscan orientación sobre ahorro, retiro e inversiones. Pero mientras su adopción se dispara en Estados Unidos, expertos como Andrew Lo, del MIT, advierten que muchos usuarios formulan mal sus consultas, confían demasiado en respuestas persuasivas y pasan por alto un punto clave: la IA todavía no tiene la obligación legal ni ética de velar por el mejor interés del cliente.

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  • Un informe de TD Bank indica que el uso de IA para gestionar finanzas personales en Estados Unidos pasó de 10% a 55% en un año.
  • Andrew Lo, director del Laboratorio de Ingeniería Financiera del MIT, dijo que los modelos de lenguaje pueden sonar convincentes incluso cuando se equivocan.
  • Aunque 85% de quienes pidieron consejo financiero a la IA actuaron en base a él, persisten dudas sobre su fiabilidad, deber fiduciario y responsabilidad legal.

 

La inteligencia artificial (IA) ya entró de lleno en la vida financiera de los estadounidenses. Lo que hace poco parecía una curiosidad tecnológica hoy se usa para resolver preguntas sobre presupuesto, jubilación, inversiones y gestión del dinero cotidiano.

De acuerdo con un informe citado por Yahoo Finance, el porcentaje de personas en Estados Unidos que usan IA para ayudar a administrar sus finanzas pasó de 10% el año pasado a 55% este año. El salto revela una adopción acelerada de estas herramientas, incluso en un ámbito tan sensible como las decisiones patrimoniales.

Sin embargo, el crecimiento del uso no vino acompañado de una confianza absoluta. Menos de dos tercios, 62%, dijeron confiar en que la IA ofrezca información “honesta, fiable y competente”. Aún más revelador, menos de una de cada cinco personas afirmó que confiaría en un sistema de IA para hacer recomendaciones financieras por sí solo.

Ese escepticismo parcial coincide con la opinión de varios especialistas. Entre ellos destaca Andrew Lo, director del Laboratorio de Ingeniería Financiera del MIT e investigador principal en su Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, quien advirtió que el problema no es solo lo que responde la IA, sino la autoridad con la que suele responder.

Una herramienta útil, pero no un asesor infalible

Lo explicó que uno de los rasgos más preocupantes de los grandes modelos de lenguaje es su capacidad para devolver respuestas que suenan seguras y autorizadas, incluso cuando no lo son. En finanzas personales, esa apariencia de certeza puede ser especialmente peligrosa, porque pequeñas diferencias en ingresos, impuestos, horizonte temporal o tolerancia al riesgo cambian por completo la recomendación adecuada.

Según el académico, la IA sí puede ser valiosa para ofrecer una visión general de las opciones disponibles. Puede resumir estrategias, comparar escenarios y explicar cómo funciona un determinado producto o plan. Eso la convierte en una herramienta útil para usuarios que necesitan orientación inicial o un punto de partida para investigar mejor.

El problema aparece cuando el usuario toma esa salida como una recomendación personalizada y definitiva. Lo advirtió que, en cálculos muy específicos vinculados con la situación individual de cada persona, hay que ser “muy, muy cuidadoso”. En otras palabras, la IA puede servir para explorar, pero no necesariamente para decidir sin verificación.

Ese matiz importa cada vez más porque millones de personas ya están actuando en función de estas respuestas. Si una herramienta genera una propuesta persuasiva, bien redactada y aparentemente lógica, el riesgo es que el usuario no perciba las lagunas, supuestos erróneos o datos faltantes que hay detrás de la respuesta.

El deber fiduciario sigue siendo un límite clave

En una presentación reciente para la Griffin Graduate School of Arts and Sciences de Harvard, Lo planteó otra limitación de fondo: la IA todavía no puede cumplir un deber fiduciario. En servicios financieros, ese deber implica una obligación legal y ética de actuar en el mejor interés del cliente.

Para el profesor del MIT, la pregunta de si los modelos de lenguaje grandes pueden respaldar esa responsabilidad hoy tiene una respuesta clara: no, todavía no. Esa observación marca una distancia importante entre un chatbot sofisticado y un asesor financiero regulado, que sí puede estar sujeto a normas, supervisión y sanciones.

La diferencia no es menor. En un mercado donde las personas buscan respuestas rápidas, personalizadas y baratas, la IA puede parecer un sustituto natural del asesor humano. Pero si la herramienta no está obligada a priorizar el interés del usuario, la relación de confianza queda en terreno más ambiguo.

El debate también tiene una dimensión regulatoria. Sebastian Benthall, investigador sénior del Information Law Institute de la Facultad de Derecho de la Universidad de Nueva York, dijo a CNBC que sigue sin resolverse quién es realmente responsable y si la gente puede confiar en un producto de este tipo cuando no está respaldado por una corporación con deber fiduciario.

Ese vacío de responsabilidad es relevante no solo para consumidores tradicionales, sino también para nuevos inversores que ya se acostumbraron a consultar algoritmos antes de mover su dinero. En una época en la que la IA influye en carteras, ahorros y planes de retiro, la pregunta jurídica pesa tanto como la tecnológica.

Adopción masiva, confianza parcial y resultados mixtos

La expansión del uso de IA para finanzas no parece desacelerarse. Una encuesta de agosto de 2025 de Intuit Credit Karma ubicó a las finanzas como el segundo caso de uso más frecuente para la IA, con 41%, solo por detrás de salud y bienestar, con 44%.

Ese sondeo también encontró que dos tercios de los encuestados que habían usado IA le pidieron asesoramiento financiero. La cifra ilustra que el fenómeno ya no se limita a expertos en tecnología o inversionistas sofisticados. La consulta financiera con chatbots se está convirtiendo en práctica común para una parte amplia del público general.

Más llamativo aún, 85% de las personas que solicitaron consejo financiero a la IA dijeron haber actuado con base en ese consejo. Es decir, no se trata solo de preguntas casuales. En muchos casos, las respuestas terminan influyendo de forma concreta en decisiones sobre dinero.

Los resultados reportados por los usuarios fueron mayormente positivos, aunque conviene leerlos con cautela. Según la misma encuesta, 80% afirmó que su situación financiera había mejorado como resultado, y 81% dijo sentirse más seguro al gestionar sus finanzas gracias a la IA.

Esos datos ayudan a explicar por qué la tecnología gana terreno pese a las advertencias. Si una gran mayoría percibe mejoras y mayor confianza, la tentación de seguir usándola aumenta. Aun así, esa percepción subjetiva no elimina el riesgo de errores, sesgos o recomendaciones incompletas.

El problema no solo es la respuesta, sino la pregunta

Para Lo, una parte importante del mal uso de la IA en finanzas tiene que ver con cómo se formulan las instrucciones. En su opinión, obtener valor real de estas herramientas requiere algo más que lanzar una pregunta genérica al chatbot y aceptar la primera respuesta bien redactada.

El experto describió el diseño de instrucciones como un verdadero “arte” y también una ciencia. Puso como ejemplo una mala consulta: “¿Cómo debería jubilarme?”. A su juicio, ese tipo de pregunta es demasiado amplia, porque no aporta el contexto mínimo necesario para generar una orientación útil.

En cambio, propuso una formulación mucho más precisa. Sugirió pedirle al sistema que asuma el rol de un asesor fiduciario de solo honorarios y luego detallar objetivos, restricciones, tramo impositivo, estado, activos, tolerancia al riesgo y cronograma.

Además, recomendó exigir una estructura clara en la respuesta: estrategia base, supuestos clave, riesgos, elementos que podrían invalidar el plan, información faltante y puntos de incertidumbre. Esa metodología no elimina el riesgo de error, pero obliga a la IA a exponer mejor sus límites y sus premisas.

Lo también aconsejó que los usuarios se tomen tiempo para pensar en sus metas y necesidades financieras antes de acudir a un chatbot. Escribir las preguntas con antelación, como se haría antes de una reunión con un asesor humano, puede mejorar mucho la calidad del intercambio.

Si ese nivel de detalle no se proporciona, advirtió, lo más probable es recibir una respuesta genérica y poco útil. En otras palabras, la IA puede ayudar más cuando el usuario sabe qué necesita y cómo pedirlo, pero se vuelve mucho menos confiable cuando se la usa como oráculo universal.

Una tendencia con implicaciones más amplias

El auge de la IA en finanzas personales importa más allá del consumidor promedio. También ofrece pistas sobre cómo las personas están empezando a delegar decisiones complejas en sistemas conversacionales, algo que puede extenderse a inversiones, criptoactivos, trading y planificación patrimonial digital.

Para la audiencia interesada en IA, mercados y activos digitales, el mensaje central es claro. La automatización del consejo financiero avanza rápido, pero su marco ético y regulatorio todavía no acompaña ese ritmo. La combinación de respuestas convincentes, adopción masiva y responsabilidad difusa crea un terreno fértil para errores costosos.

Eso no significa que la IA deba descartarse. La lección más bien apunta a usarla como apoyo analítico, no como reemplazo pleno del criterio humano o de la asesoría profesional. En especial cuando se trata de jubilación, impuestos, asignación de activos o decisiones irreversibles.

La tecnología ya demostró que puede mejorar la accesibilidad del conocimiento financiero. Lo que sigue en discusión es si podrá hacerlo sin amplificar falsas certezas, vacíos legales y consejos que parecen personalizados, pero no necesariamente responden al mejor interés del usuario.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA.

 


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