IA en finanzas: El futuro de la economía en 2025

La inteligencia artificial lo está revolucionando todo, y la economía es una de esas áreas que la IA está transformando con innovación en tecnologías financieras que cada vez se perfeccionan, acompáñame a leer como la IA va a cambiar el mundo financiero.

¿Qué es la IA en finanzas?

Cuando hablamos de finanzas e IA nos referimos a la implementación de algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para analizar datos, predecir tendencias y optimizar decisiones financieras.

A diferencia de los métodos tradicionales, la IA procesa grandes volúmenes de información en tiempo real, identificando patrones complejos que serían imperceptibles para los humanos.

Esto incluye desde la detección de fraudes y la gestión de riesgos hasta la asesoría financiera personalizada

Usos de la IA en las Finanzas

Existen muchos usos de la IA que son aplicables en las finanzas, el único limite es tu creatividad, pero los comunes son:

• Detectar fraudes: La Inteligencia artificial puede analizar una gran cantidad de datos en bancos o instituciones financieras para encontrar patrones en transacciones e identificar posibles fraudes.
• Gestión de riesgos: Los algoritmos de IA son capaces de gestionar el riesgo en finanzas, evaluando el riesgo de adquirir un crédito según tus condiciones financieras, pueden predecir posibles pérdidas e incluso optimizar estrategias de inversión a corto y largo plazo.
• Asesoría financiera: Los chatbots y asistentes virtuales pueden brindar una asesoría financiera personalizada, respondiendo tus dudas sobre créditos, inversiones, ahorro, incluso pueden hacer lo mismo con tus clientes.
• Trading algorítmico: Los algoritmos de IA pueden comprar y vender activos de forma automática, teniendo en cuenta múltiples factores del mercado de valores, como fluctuaciones del precio, volumen de transacciones, etc. entendiendo que esto debe ser gestionado por una persona con experiencia y no debes dejar a la IA sin supervisión.
• Servicio al cliente: Muchas empresas usan los chatbots de Inteligencia artificial para dar atención al cliente las 24 horas al día, esto mejora la eficacia de la empresa y aumenta la satisfacción del cliente.

Aplicaciones prácticas

Banca: Se usa para la detección de fraudes, evaluación de riesgos crediticios, chatbots de atención al cliente.

Empresas como Upstart evalúan la solvencia con modelos predictivos

Inversiones: Otra aplicación práctica de la IA es con algoritmos de trading, gestión de carteras personalizada y análisis de mercado, siendo más eficientes a la hora de predecir tendencias o el valor futuro de un activo.

Plataformas como Betterment y Wealthfront gestionan carteras de inversión de clientes con una mínima intervención humana usando modelos de IA.

Seguros: Muchos seguros ya están usando IA para detectar posibles fraudes en reclamaciones y en creación de pólizas personalizadas.

Startups como Lemonade calculan primas y procesan reclamos usando modelos de IA.

En el sector Fintech: Existen muchos aplicaciones móviles sobre finanzas personales, también apps de prestamos online, y sistemas de pagos inteligentes.

Cumplimiento normativo: Con plataformas como RegTech se puede automatizar la detección de irregularidades con el fin de evitar multas o sanciones legales.

Ventajas y desventajas

Ventajas:

• Mejora la toma de decisiones: Analizando mejor precios e identificando patrones comunes.
• Personalización: La capacidad de ofrecer personalización a las necesidades de cada cliente o cada caso.
• Disponibilidad 24/7: Poder dar atención al cliente a cualquiera del día o la noche, sin contratar personal o brindar acceso a productos o servicios sin horarios fijos.
• Prevención de riesgos: Poder identificar de manera temprana fraudes y pérdidas en el caso de instituciones financieras.
• Mayor eficiencia: La IA es muy ventajosa en tareas repetitivas y tediosas, reduciendo el tiempo y el coste de dichas tareas muy útil para personas o empresas.
• Precisión: Es capaz de minimizar posibles errores de humanos en tareas dónde se debe prestar atención a múltiples factores como análisis de grandes volúmenes de datos o toma de decisiones muy complejas.
• Escalabilidad: En finanzas la IA puede gestionar millones de transacciones en tiempo real.

Desventajas:

• Privacidad: El riesgo latente de que una empresa o gobierno que este detrás de una IA pueda dar mal uso a los datos personales de los usuarios.
• Desempleo tecnológico: La sustitución de trabajos poco eficientes, muy repetitivos o muy costosos (ejemplo: asesores, trabajadores de fabricas).
• Sesgos algorítmicos: Un debate ético en la IA es en el posible sesgo de los datos usados, o como la IA se inclina de forma injusta a los intereses de las personas, empresas o gobiernos que están detrás de los algoritmos.
• Dependencia tecnológica: La IA depende muchos de los humanos y de ajustes constantes para evitar fallos de sistemas críticos, del la misma manera los humanos dependerán cada vez más de la inteligencia artificial perdiendo capacidades con el pasar del tiempo.
• Ciberseguridad: Es inevitable quedar expuestos a ataques cibernéticos con IA, incluso que las IAs que usamos diariamente sean hackeadas y se vulnere nuestra privacidad.
• Costos de implementación: El coste de implementar inteligencia artificial en empresas es alto tanto en dinero como en personal calificado para gestionar los problemas de la IA y lograr adaptarla a las necesidades de cada situación, además de posible resistencia al cambio por parte de los empleados.
• Falta de regulación: Es necesario que existan marcos legales y éticos que puedan garantizar un uso responsable de la tecnologías de finanzas.

Herramientas de IA gratuitas para finanzas

Se han desarrollado muchas apps y plataformas gratuitas de inteligencia artificial que ayudan en la gestión de las finanzas personales o empresariales, como por ejemplo: apps de presupuestos, chatbots que te pueden aconsejar o asesorar de manera básica o compleja y también plataformas de análisis de mercado, aúnque es importante tener en cuenta que la mayoría de apps gratis suelen ser limitadas.

• TensorFlow (Google): Es una biblioteca open-source con la que puedes crear tus propios modelos predictivos adaptados al ámbito de las finanzas.
• IBM Watson Studio: Esta plataforma gratuita te permite acceder a herramientas de análisis financiero con IA.
• FRED Economic Data (St. Louis Fed): Esta herramienta contiene muchos datos macroeconómicos para entrenar modelos.
• R o Python con librerías: Paquetes como Pandas, Scikit-learn o QuantLib te permiten desarrollar soluciones de IA personalizadas sin costo pero requiere conocimiento técnico en programacion.

Estás herramientas gratuitas son geniales pero tienen limitaciones por ser gratuitas comparándolas con las herramientas de pago.

Herramienta de IA sobre finanzas que son de pago

• Kustomer: Esta plataforma se enfoca en la gestión de la experiencia del cliente y utiliza la IA para mejorar la interacción con los clientes en el sector financiero.
• PocketSmith: Es una herramienta de gestión financiera personal que utiliza la IA para crear previsiones financieras.
• Quicken: Esta herramienta clásica de finanzas personales integra la IA para ofrecer una gestión financiera más fluida y eficiente.
• Acorns: Esta aplicación utiliza IA para redondear automáticamente las compras al dólar más cercano e invertir el cambio sobrante en una cartera diversificada.

Inteligencia artificial en las finanzas personales

• Automatización: Hacen presupuestos y seguimiento de gastos.
• Alertas en tiempo real: Notifican cuando se excede un límite de gasto o hay ingresos inusuales.
• Optimización de ahorros: Sugieren ajustes en hábitos basados en análisis predictivo (ej.: reducir suscripciones no usadas).
• Estrategias de pago óptimas: Herramientas como Tally analizan deudas (tarjetas, préstamos) y priorizan pagos para minimizar intereses (método avalancha o bola de nieve).
• Modelado de escenarios: IA simula el impacto de decisiones como comprar una casa, cambiar de trabajo o invertir en un negocio.
• Chatbots interactivos: Asistentes como Erica de Bank of America resuelven dudas sobre créditos, ahorro o impuestos en tiempo real.
• Mejora de puntajes crediticios: Sugiere acciones para aumentar el score (ej.: reducir utilización de tarjetas).

Futuro de la IA en el ámbito financiero

La inteligencia artificial continuará avanzando con nuevas innociones, cada día los modelos de IA serán más sofisticados y permitirán a las personas desarrollar nuevas habilidades creativas a medida que se democratize más el uso de herramientas de inteligencia artificial.

El futuro apunta hacia:

• Hiper-personalización: Productos financieros adaptados al comportamiento individual.
• Finanzas descentralizadas (DeFi): IA integrada con blockchain para contratos inteligentes.
• Quantum Computing: Análisis de mercados con potencia cuántica para predicciones ultra-rápidas.
• Colaboración humano-IA: Los profesionales nos enfocaremos en estrategias creativas, mientras la IA manejará tareas repetitivas.
• Banca autónoma: La IA automatizará cada vez más procesos bancarios, desde la atención al cliente hasta la gestión de riesgos.
• Ciberseguridad avanzada: La IA será indispensable en la protección contra ciberataques y la prevención del fraude.

Para finalizar, la inteligencia artificial llegó para quedarse y revolucionar casi todos los aspectos de nuestras vidas, se puede ver el impacto de la IA en finanzas, y en el como vamos innovando cada día en banca, seguridad, inversión.

Aún la IA es muy poco confiable para invertir sin supervisión de un experto, ten cuidado al gestionar inteligencias artificiales de inversión.