Por Canuto  

Una evaluación de más de 10.000 respuestas encontró errores frecuentes en los principales chatbots de IA cuando los usuarios preguntan por finanzas personales, incluso en versiones de pago.
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  • Los modelos convencionales fallaron en el 57% de las respuestas financieras evaluadas por Saturn.
  • En las consultas más complejas, los errores alcanzaron el 88% y llegaron al 93% entre modelos gratuitos.
  • La confianza de los consumidores aumenta, aunque muchos creen erróneamente que el contenido financiero generado por IA está regulado.

Una prueba amplia sobre consejos financieros

Los chatbots de inteligencia artificial se han convertido en una herramienta habitual para resolver dudas sobre ahorro, inversión e impuestos, pero una evaluación reciente plantea dudas sobre su fiabilidad cuando el dinero está en juego. Según BeInCrypto, la fintech británica Saturn examinó 121 preguntas de finanzas personales en 18 modelos gratuitos y de pago ofrecidos por empresas como ChatGPT, Gemini, Claude y Copilot. El estudio generó más de 10.000 respuestas porque cada pregunta se repitió hasta cinco veces.

Saturn consideró que una respuesta era fallida si incluía un error factual, omitía un elemento material o no incorporaba una advertencia necesaria para el usuario. Bajo esos criterios, los modelos convencionales fallaron en el 57% de las respuestas analizadas, una proporción que adquiere especial importancia cuando una persona puede tomar decisiones sobre sus ahorros basándose únicamente en la información recibida.

La diferencia entre las versiones gratuitas y las de pago también resultó significativa, aunque ninguna eliminó por completo el problema. Los modelos gratuitos fallaron en el 63% de las ocasiones, frente al 49% registrado por las versiones de pago, lo que sugiere que pagar por una herramienta puede mejorar el desempeño, pero no convierte automáticamente al chatbot en un asesor financiero confiable.

El resultado más preocupante apareció en las preguntas difíciles y de varios pasos, aquellas que exigían combinar reglas, cálculos o consecuencias fiscales. En ese grupo, la tasa general de fallos subió al 88%, mientras que los modelos gratuitos llegaron al 93%; incluso el sistema que encabezó la clasificación cometió errores en una proporción suficientemente alta como para exigir una verificación independiente.

Los errores pueden tener consecuencias económicas

Claude Opus 5 en modo de razonamiento obtuvo el mejor desempeño dentro de la evaluación, pero aun así falló en el 39% de las respuestas. Los problemas detectados incluyeron cálculos equivocados, cambios fiscales que los modelos pasaron por alto y reglas inexistentes presentadas como si fueran válidas, una combinación que puede inducir a decisiones costosas aunque la respuesta tenga un tono convincente.

El estudio puso como ejemplo una respuesta relacionada con los impuestos aplicables a las pensiones. De acuerdo con los resultados, una equivocación en ese ámbito podría haber expuesto a un ahorrador a un cargo de £17.500 por parte de HM Revenue and Customs, la autoridad tributaria del Reino Unido. El caso ilustra por qué una respuesta aparentemente clara no basta cuando la decisión depende de normas fiscales específicas.

Amal Jolly, director ejecutivo de Saturn, afirmó que millones de personas recurren a modelos de IA para recibir orientación financiera, pero terminan obteniendo respuestas incorrectas que pueden hacerles perder dinero. Su advertencia no sostiene que toda respuesta de un chatbot sea inútil, sino que subraya la distancia entre una herramienta capaz de redactar explicaciones y un profesional responsable de aplicar reglas actualizadas a la situación concreta de un cliente.

La diferencia es especialmente relevante en asuntos que dependen del país, del nivel de ingresos, del tipo de producto financiero o de modificaciones regulatorias recientes. Un chatbot puede combinar datos verdaderos con una omisión decisiva y ofrecer una conclusión aparentemente coherente, mientras el usuario desconoce qué parte de la respuesta debe confirmar antes de actuar.

La confianza del público avanza más rápido que la regulación

El uso de estas herramientas continúa expandiéndose pese a los resultados de la prueba. Una encuesta global de EY a 18.000 consumidores encontró que el 49% había utilizado IA para apoyar decisiones de ahorro e inversión, señal de que los chatbots ya participan en procesos que antes dependían de bancos, asesores o fuentes especializadas.

La tendencia también aparece entre los inversores con menor experiencia. El regulador financiero del Reino Unido informó en agosto que cuatro de cada cinco inversores menos experimentados habían usado IA para obtener ayuda con sus inversiones, mientras que el 56% de los encuestados dijo confiar en estas herramientas. Esa confianza superó a la depositada en la televisión y la radio, que alcanzó el 47% en la misma investigación.

Sin embargo, la percepción de seguridad regulatoria no coincide con la realidad descrita en la información disponible. El 44% de los participantes creyó erróneamente que la información financiera generada por IA estaba regulada, una confusión que puede llevar a los consumidores a asumir que cuentan con las mismas protecciones aplicables a ciertos servicios profesionales.

Otra encuesta de PensionBee, realizada entre 1.000 adultos en Estados Unidos, mostró que casi seis de cada diez actuarían basándose en consejos financieros sin verificarlos de manera independiente. Casi uno de cada cuatro afirmó que un chatbot ya le había proporcionado información incorrecta sobre sus finanzas, un dato que revela una brecha entre la experiencia real de los usuarios y la confianza que siguen depositando en estas herramientas.

Qué implica para los usuarios

Jolly sostuvo que el asesoramiento financiero generado por IA no está regulado y que, por esa razón, los consumidores no disponen necesariamente de los derechos de compensación que tendrían frente a un asesor humano. El director ejecutivo de Saturn instó a la Autoridad de Conducta Financiera del Reino Unido, conocida como FCA, a actuar con rapidez ante el crecimiento de una práctica que ya influye en decisiones de ahorro e inversión.

La ausencia de una protección equivalente no significa que los usuarios deban abandonar por completo los chatbots, pero sí que deberían tratarlos como herramientas de apoyo y no como la autoridad final. Las respuestas pueden servir para identificar conceptos, preparar preguntas o comparar escenarios generales, siempre que los datos relevantes se contrasten con documentos oficiales, proveedores regulados o profesionales calificados.

Las consultas que involucren impuestos, pensiones, inversiones o decisiones de varios pasos requieren una cautela adicional, porque un pequeño error puede modificar el resultado financiero. También conviene pedir que el sistema explique sus supuestos y señalar el país o la jurisdicción correspondiente, aunque esas medidas no garantizan que el modelo conozca los cambios normativos más recientes ni que interprete correctamente las excepciones.

El problema central no es únicamente la tasa de errores, sino la facilidad con la que una respuesta incorrecta puede parecer segura, ordenada y personalizada. Mientras la adopción crece y una parte importante del público confunde la IA con un servicio regulado, la responsabilidad inmediata recae en los usuarios, que deben verificar cualquier recomendación antes de convertirla en una operación o en una decisión sobre sus ahorros.

La cobertura de BeInCrypto también recordó que Saturn pidió una reacción rápida de la FCA, en un momento en que los chatbots ganan influencia entre distintos mercados y grupos de edad. Hasta que existan reglas más claras y mecanismos de reparación definidos, la prudencia seguirá siendo la principal defensa frente a un consejo financiero automatizado que puede sonar convincente y, aun así, estar equivocado.

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 y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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