Cuando los clientes disponen de IA, la gestión patrimonial tiene que cambiar

Desde segundas opiniones basadas en la inteligencia artificial hasta una personalización cada vez más exigente, analizamos cómo la tecnología está transformando la relación entre los clientes con un elevado patrimonio y sus asesores.

Una clienta recibe una propuesta para aumentar su asignación al mercado privado. Antes de hablar con su asesor, le pide a un asistente de IA que le explique la estrategia, compruebe las hipótesis en las que se basa y la compare con la opción de mantener el dinero en efectivo. A continuación, añade sus inversiones actuales en fondos y pregunta qué pasaría si las distribuciones siguieran siendo escasas durante otros dos años.

Para cuando comience la reunión, ella ya no necesita que le den una lección sobre capital riesgo. Quiere saber por qué tiene sentido asumir otro compromiso en este momento. Ese pequeño cambio de comportamiento es más importante de lo que parece a primera vista. Los gestores patrimoniales llevan años debatiendo cómo la inteligencia artificial va a transformar sus propios negocios. Sus clientes ya han empezado a utilizarla.

Una encuesta de EY realizada a más de 18 000 consumidores de 23 países reveló que el 49 % había utilizado la inteligencia artificial para tomar decisiones sobre ahorro o inversión en los últimos seis meses. El 21 % había utilizado agentes de inteligencia artificial para obtener recomendaciones sobre productos financieros, mientras que el 14 % ya había permitido que la inteligencia artificial seleccionara proveedores de servicios financieros en su nombre.

Un inversor particular que consulta a ChatGPT sobre un ETF no es lo mismo que una familia que gestiona varios cientos de millones de francos. Aun así, hay un hábito que se está extendiendo entre ambos grupos. La información financiera ya no tiene por qué recibirse de forma pasiva. Se puede cuestionar, reformular, comparar y poner en duda en cuestión de segundos. Para los bancos privados y los gestores de patrimonios, esto cambia el enfoque del valor en la relación.

La segunda opinión se ha abaratado mucho

Antes, evaluar adecuadamente una recomendación de un banco privado requería un cierto esfuerzo. Un cliente con conocimientos avanzados podía leer la documentación, llamar a otro asesor, buscar productos de la competencia o consultar a alguien de su red de contactos. La mayoría de la gente seguía necesitando tiempo y acceso a conocimientos especializados antes de poder analizar en profundidad los argumentos a favor de la inversión.

Un cliente puede preguntar qué supuestos subyacen a un producto estructurado, cuál sería el riesgo de pérdida si la volatilidad experimentara una fuerte fluctuación o cómo se compara un fondo recomendado con alternativas de menor coste. Puede subir documentos públicos, preguntar en qué puntos el argumento parece más débil y acudir a la reunión con un conjunto de preguntas mucho más concisas.

La respuesta puede no ser perfecta. La IA generativa puede interpretar mal los documentos, pasar por alto el contexto y parecer segura de sí misma cuando se equivoca. Sin embargo, un cliente no necesita que sustituya a un asesor. Solo la necesita para poder evaluar mejor lo que dice el asesor.

Esto ya está ocurriendo, junto con otro cambio en la gestión patrimonial. El estudio sobre patrimonio de EY para 2026 reveló que los clientes acaudalados gestionan por sí mismos alrededor del 29 % de sus activos y recurren, de media, a 2,3 gestores patrimoniales. El 45 % prevé trasladar entre una cuarta parte y la mitad de sus activos.

Las recomendaciones ya traspasan los límites de la sala de reuniones. Es más fácil comparar una visión general del mercado. Es más fácil plantear preguntas sobre un producto complejo. Es más fácil traducir a un lenguaje sencillo una explicación llena de jerga. El asesor sigue siendo importante. El mero hecho de saber más que el cliente se está convirtiendo en un argumento cada vez menos convincente.

En Suiza, el problema más complicado es el contexto

La gestión patrimonial suiza hace que ese cambio resulte especialmente interesante, ya que es poco probable que el cliente medio tenga una situación financiera perfectamente organizada y concentrada en una sola entidad.

Los bancos suizos gestionaron 10.119,5 mil millones de francos suizos en los primeros meses de 2026, siendo esta la primera vez que la cifra superaba los 10.000 mil millones de francos suizos. Los clientes domiciliados en el extranjero representaban el 45,9 % de los activos a finales de 2025, mientras que Suiza seguía siendo uno de los mayores centros mundiales de patrimonio privado transfronterizo, con unos 2’945,7 mil millones de francos suizos en activos transfronterizos de clientes privados.

Tomemos como ejemplo a una clienta que quiere saber si su exposición al sector tecnológico estadounidense es excesiva. Un banco puede calcular la exposición al sector tecnológico dentro de la cartera que gestiona y ofrecer una cifra totalmente precisa. Sin embargo, es posible que no tenga en cuenta el ETF tecnológico que se mantiene en otra parte, los compromisos de capital riesgo, las acciones de la empresa incluidas en una cartera de pensiones o el negocio operativo que sigue representando la mayor parte del patrimonio de la familia.

Un modelo de IA más potente no resuelve ese problema. Si se le proporciona información incompleta, lo que hace es generar un análisis más sofisticado de esa misma imagen incompleta.

Ahí es donde la gestión patrimonial empieza a diferenciarse de la búsqueda de productos financieros. Alguien capaz de comprender la estructura de un fondo de cobertura en cuestión de segundos tiene menos motivos para pagar un sobreprecio solo por la explicación. Tiene muchos más motivos para valorar al asesor que se da cuenta de que la inversión propuesta resulta poco conveniente una vez que se incluyen los compromisos de fondos mantenidos en otro banco.

Para la banca privada suiza, los datos consolidados sobre el patrimonio ya no sirven únicamente para presentar informes más atractivos. Determinan en qué medida la situación financiera del cliente puede tenerse realmente en cuenta en el asesoramiento.

Cada vez resulta más fácil cuestionar la personalización

La banca privada lleva décadas utilizando el término «personalizado». Los clientes están cada vez más capacitados para determinar hasta qué punto el servicio es realmente personalizado.

El Informe Mundial sobre la Riqueza 2026 de Capgemini reveló que solo el 17 % de las personas con un elevado patrimonio consideraba que su experiencia con los asesores era fluida y personalizada. El 42 % afirmó que tuvo que repetir sus objetivos y preferencias a la misma empresa. Al mismo tiempo, el 97 % de las empresas de gestión patrimonial seguía segmentando a sus clientes principalmente en función de sus niveles de patrimonio.

Los activos gestionados indican a un banco el valor comercial que tiene una relación. Sin embargo, revelan mucho menos sobre la persona que hay detrás de la cuenta.

Dos clientes con 10 millones de francos suizos pueden necesitar un asesoramiento totalmente diferente. Uno acaba de vender una empresa y dispone de una gran cantidad de efectivo. El otro sigue siendo propietario de un negocio en activo, tiene inmuebles en varios países, inversiones en el mercado privado que están a punto de vencer e hijos que viven en el extranjero.

Aunque sus balances puedan parecer similares en la primera página del expediente de un cliente, sus decisiones no lo son. La inteligencia artificial genera mayores expectativas porque permite aprovechar mejor el contexto individual. Las interacciones anteriores, la información de la cartera, las preferencias, los documentos y los cambios recientes pueden incorporarse al análisis mucho más rápidamente de lo que sería posible mediante un proceso puramente manual.

Los clientes no piden necesariamente que un algoritmo se haga cargo de todo. La encuesta de McKinsey de 2026, realizada a unos 5.500 clientes de gestión patrimonial en toda Europa Occidental, reveló que el 26 % de las personas con un elevado patrimonio se sentían cómodas utilizando la inteligencia artificial, frente al 13 % de los clientes con un patrimonio considerable. Solo el 36 % de las personas con un elevado patrimonio se sentía cómodo con una plataforma de inversión totalmente digital sin asistencia. Entre los clientes privados, la cifra era del 22 %.

Cuando McKinsey preguntó en qué aspectos la IA podría mejorar el asesoramiento en materia de inversiones, los clientes situaron la rapidez en primer lugar, seguida de la explicabilidad y la personalización. Lo interesante no es que los clientes de repente quieran menos contacto humano, sino que quieren menos contacto humano genérico.

Cada vez es más difícil justificar un servicio lento

Hay buenas razones por las que algunas decisiones en materia de gestión patrimonial requieren tiempo. Una cuestión de sucesión que abarque varias jurisdicciones no debería resolverse en cinco minutos. Tampoco debería hacerlo una decisión que implique cuestiones fiscales, una empresa operativa, miembros de la familia con prioridades contrapuestas y una cartera repartida entre varios bancos.

Es otra cosa tener que esperar tres días porque alguien tiene que buscar el último informe. También lo es repetir información de la que el banco ya dispone. O recibir un análisis de cartera que no tiene en cuenta los activos que el cliente tiene en otros lugares. O tener que aguantar veinte minutos de comentarios generales sobre el mercado antes de llegar a la decisión que el cliente realmente había venido a tratar.

Los clientes disfrutan ahora de un servicio más ágil en la gestión patrimonial externa, lo que hace que las antiguas dificultades en la prestación del servicio resulten más evidentes. Las empresas suizas son conscientes de ello. La encuesta sectorial de 2026 realizada por PwC Suiza reveló que el 52 % de los encuestados utilizaba tecnología de inteligencia artificial a diario, mientras que otro 42 % estaba explorando posibles aplicaciones. Las empresas indicaron que la utilizaban en procesos como la incorporación de clientes, las recomendaciones personalizadas, las comprobaciones de idoneidad, la conciliación y la elaboración de informes.

El cliente cuenta cada vez más con inteligencia artificial. El asesor cuenta cada vez más con inteligencia artificial. Una vez que ambas partes son capaces de resumir documentos, recuperar información y generar un análisis preliminar con rapidez, la velocidad por sí sola deja de ser una ventaja significativa.

Un buen consejo viene después de la respuesta obvia

Una familia que debe decidir si vender una empresa rara vez carece de información. Lo mismo ocurre con un empresario que debe decidir cuánta liquidez conservar tras una operación, con unos padres que barajan cómo transferir su patrimonio a sus hijos o con un inversor que debe elegir entre realizar otra inversión en el mercado privado o mantener más efectivo disponible.

La IA puede simular situaciones. Puede recuperar documentos, poner de manifiesto incoherencias y plantear preguntas que al cliente no se le había ocurrido formular. Lo que no puede hacer es eliminar las disyuntivas.

El patrimonio transfronterizo lo deja muy claro enseguida. Un cliente puede vivir en Alemania, tener su cuenta bancaria en Suiza, poseer una propiedad en Francia, ser propietario de una empresa en otro lugar y tener hijos mayores en el Reino Unido o en Estados Unidos. Una solución financieramente atractiva en una parte de esa estructura puede generar un problema fiscal, sucesorio, de liquidez o familiar en otra parte.

Ahí es donde el asesor se gana la confianza del cliente. Hoy en día, ya no tiene tanto valor explicar qué es una clase de activos o repetir información que el cliente puede consultar por su cuenta. Lo que realmente importa es saber qué datos están relacionados entre sí, detectar los conflictos que un análisis limitado pasa por alto y formular una recomendación que siga siendo válida una vez que se tengan en cuenta las circunstancias generales del cliente.

La rendición de cuentas también es importante. Cuando la IA contribuye a una recomendación, el cliente debería poder preguntar qué datos se han utilizado, qué supuestos han sido determinantes, qué aspectos el sistema no ha podido detectar y quién ha comprobado la conclusión. Una respuesta puede parecer convincente mucho antes de que merezca que se actúe en consecuencia.

Entonces, ¿qué deben esperar ahora los clientes de su asesor patrimonial?

No tiene por qué ser un chatbot. Un punto de partida más adecuado es algo más sencillo. La tecnología debería eliminar aquellas tareas por las que los clientes tienen pocos motivos para pagar una prima de banca privada.

La información habitual debe ser fácil de consultar. Un asesor no debería solicitar repetidamente datos que la entidad ya tiene. El asesoramiento sobre la cartera debe tener en cuenta los activos mantenidos en otros lugares cuando dichos activos influyan en la decisión. Las recomendaciones deben resistir cualquier comparación. Los clientes deben saber cuándo la inteligencia artificial ha contribuido a un análisis y quién sigue siendo responsable del asesoramiento final. La personalización también debe ir más allá de un nivel de patrimonio y un antiguo cuestionario de riesgo. 

Para una gestora de patrimonio suiza, el punto más fuerte propuesta Cada vez más, el proceso comienza con una visión lo suficientemente completa del cliente como para comprender qué consecuencias tiene una nueva decisión en otros ámbitos. Esto es importante en un país cuyo sector de la banca privada gestiona enormes fondos de patrimonio internacional, precisamente porque sus clientes suelen traer consigo situaciones financieras complejas. La inteligencia artificial elimina parte del trabajo más sencillo relacionado con esas relaciones. Ofrece a los clientes un acceso más rápido a la información, les permite poner a prueba las recomendaciones antes de aceptarlas y facilita la identificación de los consejos genéricos. Lo que sigue teniendo valor es más difícil de automatizar: tener una visión global de la situación financiera, comprender dónde residen los conflictos y estar preparado para tomar una decisión cuando varias respuestas perfectamente razonables apuntan en direcciones diferentes.