Mientras los presupuestos dedicados a la inteligencia artificial en la industria de gestión de fondos crecen a un ritmo extraordinario —con un 63% de las firmas incrementando su gasto en IA más de un 50% en los últimos 12 meses y ninguna registrando un recorte—, el sector se muestra profundamente dividido sobre cuál es el nivel de inversión adecuado. Un 25% de los gestores de fondos cree que su entidad sigue sin invertir lo suficiente, mientras que un rotundo 66% teme estar sobreinvirtiendo. Esta falta de consenso sobre la asignación de capital adecuada expone una importante fractura en una industria donde las decisiones de inversión conllevan un riesgo real.
Una industria en fase de maduración, no rezagada
A diferencia del relato que sitúa al sector tratando de ponerse al día, la investigación revela que la adopción de la IA en la gestión de activos está más madura de lo que se asume habitualmente. La mayoría de los gestores de fondos (56%) comenzó a integrar la IA hace cuatro o cinco años, y un 34% adicional inició su proceso hace dos o tres años. Solo un 9% ha comenzado la integración en el último año.
Esto significa que la industria no está al principio de su viaje en la IA, sino en medio de él. El desafío ya no es si adoptar la IA, sino cómo escalarla de manera eficaz, gobernarla de forma responsable y calibrar el nivel adecuado de inversión para ofrecer un retorno medible.
Un aumento del gasto extraordinario que no muestra signos de desaceleración
Más allá del debate sobre si los niveles de inversión son los correctos, la trayectoria del capital es inequívoca: en primer lugar, el 13% de los gestores reporta un aumento de la inversión en IA superior al 100% en los últimos 12 meses. En segundo lugar, el 50% vio crecer su gasto entre un 50% y un 99%. Por último, ninguna firma reportó una disminución y solo un 4% mantuvo sus presupuestos congelados.
Se trata de una aceleración en todo el sector, impulsada por la presión competitiva, la demanda de los clientes y el creciente reconocimiento de que la IA es un imperativo operativo central.
La IA ya está en el núcleo operativo
El estudio deja claro que la IA ha superado ampliamente la fase de programas piloto y pruebas de concepto. Ya está integrada en el motor de las operaciones de gestión de fondos, en las decisiones de inversión, la gestión de riesgos y los flujos de trabajo diarios. En cuanto a las decisiones de inversión, el 43% de los gestores utiliza ahora la IA para entre el 25% y el 49% de sus decisiones de inversión; un 10% confía en ella para la mayoría de sus elecciones. Por su parte, en la gestión de riesgos, el 38% aplica la IA a entre el 25% y el 49% de sus procesos de riesgo; un 8% la utiliza para la mayoría de las evaluaciones. Por último, en las operaciones, el 34% integra la IA en entre el 25% y el 49% de las decisiones operativas; un 6% la utiliza en más de la mitad de sus flujos de trabajo operativos.
El verdadero desafío: del gasto a la institucionalización
La paradoja que revela el informe apunta a un reto más profundo. La industria ha superado la pregunta de si invertir en IA. La nueva cuestión es cómo institucionalizarla eficazmente: construyendo la infraestructura de datos, los marcos de gobernanza, el talento y los procesos operativos que permitan que la inversión en IA se traduzca en resultados medibles. Las firmas que resuelvan este desafío y pasen de la ansiedad por calibrar el gasto a la disciplina de desplegar la IA de forma sistemática serán las que adopten la delantera.
Souvik Das, CTO de Clearwater Analytics, señala: «Lo que revela nuestra investigación es una industria que lucha por acertar con la IA. Aumentar el presupuesto es la parte fácil. El reto más difícil es institucionalizar la IA de manera que impulse un alfa genuino y una excelencia operativa, en lugar de simplemente añadir coste y complejidad».
«En Clearwater estamos ayudando a los clientes a navegar exactamente este desafío, integrando la IA directamente en nuestra plataforma y automatizando la conciliación de datos y el ciclo de contabilidad de inversiones», continua Das. «Cuando la infraestructura es la adecuada, la IA no solo funciona, sino que se multiplica: identifica anomalías de datos en tiempo real, reduce la carga manual en los equipos de riesgo y operaciones, y libera a las personas para centrarse en el trabajo estratégico de alto valor» termina de añadir Souvik.
Por Funds Society, México
