La inteligencia artificial (IA) está revolucionando nuestra industria, desafiando los marcos tradicionales de gestión del talento de sus profesionales. Según el último informe elaborado por Morgan Stanley y Oliver Wyman, las herramientas de IA y modelos generativos automatizados se han desplazado de labores propias del middle y back offices, como por ejemplo elaboración de informes y controles operativos, a tareas del front offices.
“Mientras que estos avances beneficiaron inicialmente a los empleados al mejorar de manera incrementar su productividad, ahora están empezando a trasladarse en ganancias de eficiencia para la empresa, con experiencia que apuntan hasta un 30% de mejoras de eficiencia en las actividades de análisis”, cita el documento. Esta evolución supone una oportunidad por la eficiencia que genera, pero también un reto para saber aprovechar esa eficiencia e integrarlo con los profesionales del sector.
Los caminos de la eficiencia de la IA
El informe apunta dos caminos para que las empresas aprovechen esa eficiencia. En primer lugar, habla de reinvertir las ganancias de eficiencia para mejorar el análisis, ya que argumenta que “la IA libera el tiempo de los analistas, permitiéndoles aumentar la profundidad y amplitud de la investigación, lo que finalmente posibilita una generación de alfa más sólida”. En segundo lugar, apunta como camino optimizar para generar estructuras de costes más ajustadas.
“En lugar de reinvertir el tiempo, algunas empresas están reduciendo su base de analistas y confiando en la IA para realizar tareas repetitivas y de menor valor. Reinvertir la eficiencia tiene la ventaja de mantener una base estable de analistas, sin alterar la trayectoria profesional tradicional de los analistas. Sin embargo, es probable que esto reforme su función y las habilidades asociadas requeridas: competencia en herramientas de IA y automatización, y capacidad para generar perspectivas propias basadas en resultados generados por IA. También desafía la curva de aprendizaje de los analistas junior, ya que se les requeriría supervisar los resultados generados por la IA sin haber dominado primero el análisis subyacente por sí mismos”, señala en informe.
Además, reconoce que reducir el número de analistas junior puede proporcionar ahorros de costes inmediatos, pero advierte que causa, a medio plazo, el desafío del “reloj de arena”: un estrechamiento en el nivel medio-senior, que disminuye las líneas de sucesión para los puestos de analista senior y de gestión de carteras. “Así como muchas empresas buscan activamente ‘juniorizar’ los equipos para controlar los costes, esto agrava la seniorización. Ya, los gestores de carteras se están volviendo cada vez más senior, con un 50% de ellos teniendo más de 25 años de experiencia (frente al 39% en 2020)”, indica el informe.
“En este contexto, las funciones de recursos humanos deberán adaptarse rápidamente y trabajar codo con codo con los equipos de inversión y tecnología para rediseñar la planificación de la plantilla, integrar capacidades de IA en las vías de aprendizaje y estructurar estrategias de sucesión sostenibles que garanticen la resiliencia organizativa a largo plazo”, propone el informe en sus conclusiones.
Atraer y retener al nuevo talento
El documento defiende que el peso de la IA en esta industria requiere que las gestoras busquen nuevas y escasas competencias fuera del grupo central de graduados en finanzas. Además, a medida que tanto la industria de gestión de activos como la de gestión patrimonial se desplazan hacia un modelo más centrado en el cliente, cada una debe cultivar cada vez más una fuerza laboral que sobresalga en la creación de relaciones, la inteligencia emocional y la finura cultural.
“Si bien esto amplía el alcance de las posibles contrataciones más allá de los antecedentes financieros y matemáticos tradicionales, también obliga a los gestores de activos a competir por estas habilidades más transferibles con industrias más amplias (particularmente las empresas tecnológicas). Por lo tanto, las empresas deben renovar su propuesta de valor para atraer a este público más amplio”, defiende el documento.
Además de la atracción y retención del talento, las conclusiones sostienen que los departamentos de recursos humanos en las firmas de inversión necesitan replantear sus enfoques para el desarrollo de las personas a fin de adaptarse a la forma híbrida de trabajo “humano + IA”. Según explican, “enseñar conocimientos prácticos de IA debe equilibrarse con la construcción de habilidades de juicio más sólidas. Los líderes, en particular, pueden necesitar apoyo en la gestión del cambio, el trabajo entre equipos (inversión, datos, ingeniería) y el uso ético de la IA”.
En este sentido, lanza una propuesta clara: “Las rotaciones, los laboratorios prácticos de IA y los emparejamientos de mentores entre gestores de carteras senior y tecnólogos pueden utilizarse junto con los enfoques tradicionales de recursos humanos para preservar la experiencia profunda mientras se construyen los líderes del futuro”.
Por último, el informe matiza que escalar la IA dentro de culturas tradicionalmente conservadoras de gestión de activos y patrimonios requerirá un cambio cultural deliberado. “Los perfiles culturales existentes darán forma a la rapidez y al alcance con que la IA se adopte, por lo que adaptar las intervenciones a las culturas actuales y vividas será más efectivo. Diseñar las fuerzas laborales y culturas del futuro también requerirá accionar las palancas de incentivos adecuadas y crear rituales regulares, como el reconocimiento de mejoras impulsadas por la IA en las evaluaciones de desempeño, exhibiciones internas de logros con IA y líderes que modelen visiblemente nuevos comportamientos”, concluye el informe.
Por Funds Society, Miami