Con más de 25 años de trayectoria en el sector financiero —tras su paso por entidades como Banif, UBS y Banco Espirito Santo en España, además de crear su propia consultora de negocio en 2018—, Óscar Vicente Plaza lidera como consejero delegado Node.ai. La firma, de origen suizo y fundada por profesionales ex-UBS procedentes de Francia, Suiza y España, nació con el objetivo de hacer evolucionar la gestión basada en modelos cuantitativos y algorítmicos mediante la incorporación de inteligencia artificial. Con el modelo ya desarrollado y en fase de implantación ante los principales actores de la industria, repasa los principales retos y oportunidades del sector en esta entrevista con Funds Society.
¿Cuáles son los principales retos tecnológicos que tienen las firmas de wealth management y las bancas privadas?
El principal reto ya no es incorporar nuevas tecnologías, sino transformar el modelo operativo sobre el que se presta el servicio. Durante años, las entidades han ido sumando herramientas, pero muchas siguen trabajando con datos fragmentados, procesos manuales y sistemas que dificultan aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial.
A eso se suma un contexto especialmente exigente: más presión sobre los márgenes, mayores requerimientos regulatorios y clientes que esperan un nivel de personalización comparable al que reciben en otros sectores. Por eso, el verdadero desafío consiste en integrar la tecnología dentro del propio proceso de inversión, de forma que aumente la capacidad de analistas, gestores y banqueros privados sin comprometer aspectos esenciales como la trazabilidad, la explicabilidad o el control humano. En los próximos años veremos menos proyectos tecnológicos aislados y más transformación integral de los procesos de asesoramiento e inversión.
¿Hablamos solo de integración de la IA o el concepto es más global? ¿Dónde está el foco ahora?
La inteligencia artificial es el gran catalizador del cambio, pero el reto es mucho más amplio. La cuestión no es incorporar IA porque esté disponible, sino construir organizaciones capaces de convertir enormes volúmenes de información en mejores decisiones. Eso implica revisar la calidad del dato, la integración de plataformas, la automatización de procesos y la forma en la que se relacionan los profesionales con la tecnología.
Además, estamos asistiendo a un cambio de paradigma. Históricamente, la ventaja competitiva en banca privada residía en el acceso al producto o en el conocimiento del banquero. En los próximos años esa ventaja estará cada vez más ligada a la capacidad de comprender a cada cliente y ofrecer un servicio realmente personalizado. La IA no sustituye ese modelo; lo hace escalable.
¿Qué necesidades tienen estas firmas en términos de tecnología y cuál es su prioridad?
Las prioridades son bastante claras: ganar productividad, mejorar la capacidad de análisis y ofrecer un nivel de personalización que hasta ahora solo era posible de forma muy artesanal. Hoy todavía encontramos profesionales altamente cualificados que dedican una parte significativa de su tiempo a recopilar información, preparar documentación o elaborar informes. Ese tiempo debería destinarse al análisis, al asesoramiento y a la toma de decisiones, de manera que el profesional no desaparece, sino que aumenta su capacidad gracias a la IA.
Al mismo tiempo, las entidades necesitan conocer mejor a sus clientes. El perfil MiFID continúa siendo imprescindible, pero no agota toda la información necesaria para comprender a una persona. La personalización pasa por comprender cómo invierte cada cliente, cuáles son sus objetivos, cómo toma decisiones y cuál es la mejor manera de comunicarle una recomendación. La próxima ventaja competitiva del sector no será disponer de más productos, sino entender mejor a cada inversor.
¿Qué demandan las entidades a los proveedores de estas tecnologías?
Cada vez son menos receptivas a las promesas genéricas sobre inteligencia artificial y mucho más exigentes con el valor real que aporta la tecnología. Buscan soluciones que entiendan el negocio financiero, que puedan integrarse con rapidez en sus procesos y que cumplan con los estándares que exige un entorno regulado. La explicabilidad de los modelos, la calidad del dato, la trazabilidad de las decisiones y la facilidad de implantación son hoy criterios tan importantes como la propia sofisticación tecnológica.
También existe una demanda creciente de soluciones especializadas. El mercado está entendiendo que no todas las aplicaciones de IA generan el mismo valor. En ámbitos como el análisis financiero, la construcción de carteras o la personalización del asesoramiento, el conocimiento específico del negocio marca una diferencia mucho mayor que el acceso a un determinado modelo. En definitiva, las entidades ya no buscan proveedores de tecnología; buscan socios capaces de ayudarles a transformar la forma en la que toman decisiones y se relacionan con sus clientes.
Por Funds Society
