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La industria global de gestión de activos se encuentra en un punto crítico. Los vientos a favor que la han impulsado durante mucho tiempo —principalmente en forma de bajas tasas de interés y crecimiento estable del PIB— han cambiado de dirección, agravando los desafíos ya existentes de la transición de la gestión activa a la pasiva y de los productos tradicionales a los alternativos. En conjunto, estas tendencias están obligando a las firmas a descubrir caminos más sostenibles hacia un desempeño superior. Tras una década de crecimiento del mercado sin precedentes, los costos del sector se han vuelto cada vez más rígidos y los ingresos, impredecibles. Como resultado, los márgenes han disminuido tres puntos porcentuales en Norteamérica y cinco puntos porcentuales en Europa durante los últimos cinco años. En este contexto, los costos tecnológicos han crecido de manera desproporcionada, aunque este aumento del gasto no se ha traducido de forma consistente en una mayor productividad.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (IA) está surgiendo como una fuerza transformadora, y algunos gestores de activos están empezando a aprovechar esta tecnología para impulsar la próxima ola de productividad. Para un gestor de activos promedio, el impacto potencial de la IA, la IA generativa y, ahora, la IA agéntica podría ser transformador, equivalente a entre el 25 y 40 por ciento de su base de costos, según nuestro análisis. En nuestra investigación, identificamos focos de valor impulsados por la IA en áreas como la mejora de los flujos de distribución, la agilización de los procesos de inversión, la automatización del cumplimiento normativo y la aceleración del desarrollo de software. Y capturar estas eficiencias representa solo la primera ola de lo que probablemente será una reinvención más amplia del sector impulsada por la tecnología.
En este informe, exploramos un enfoque estructurado para lograr un retorno de la inversión (return on investment, o ROI) en tecnología significativo. Basado en conocimientos prácticos y estrategias probadas, este enfoque se centra en identificar oportunidades de alto impacto y establecer las capacidades fundamentales necesarias para desbloquear un valor sostenible, incluyendo el rediseño de dominios, la mejora de las competencias del talento, la transformación de la gobernanza y las tecnologías de información (TI), las plataformas de datos unificadas y una gestión del cambio sostenida. Nuestro análisis se basa en investigaciones sobre firmas que representan el 70 por ciento de los activos bajo gestión (assets under management, o AUM) globales, y en entrevistas con directores ejecutivos (CEOs), directores de operaciones (COOs), directores de información (CIOs) y directores de tecnología (CTOs) de gestores de activos líderes en Estados Unidos y Europa (vea el recuadro: “Sobre nuestra investigación”).
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Durante la última década, el rendimiento positivo y los flujos netos en la gestión de activos se han visto impulsados en gran medida por los vientos a favor del mercado, en particular, las bajas tasas de interés, el crecimiento estable del PIB y la calma geopolítica. Sin embargo, desde 2022, muchos de estos fundamentos de apoyo se han revertido. Tras una década de un rendimiento positivo sin precedentes en los mercados y niveles récord de AUM, el sector experimentó una fuerte caída del 10 por ciento en los AUM en 2022 y, aunque los mercados y los flujos se recuperaron en 2023, los costos de la industria han seguido creciendo y se han vuelto cada vez más resilientes, mientras que los ingresos han sido impredecibles.
El resultado ha sido una compresión de los márgenes, con los márgenes operativos antes de impuestos cayendo tres puntos porcentuales en Norteamérica y cinco puntos porcentuales en Europa entre 2019 y 2023. Los gestores de activos norteamericanos, por ejemplo, registraron un aumento del 18 por ciento en los costos durante el quinquenio, superando el crecimiento de los ingresos, que solo fue del 15 por ciento en el mismo período. En un contexto de inflación, tasas de interés volátiles e inestabilidad geopolítica, los ingresos se han vuelto cada vez más impredecibles. Frente a estos desafíos, gestionar estructuralmente los costos se ha vuelto crucial para restaurar la rentabilidad en la gestión de activos y construir resiliencia para el crecimiento futuro.
La observación del economista Robert Merton Solow en 1987, “Se puede ver la tecnología en todas partes excepto en las estadísticas de productividad”, resulta especialmente cierta en la gestión de activos hoy en día. El gasto en tecnología ha sido un impulsor importante del aumento de los costos en el sector de la gestión de activos, superando con creces el gasto en otras funciones. En los últimos cinco años, la inversión en tecnología ha aumentado a una tasa de crecimiento anual compuesta (compound annual growth rate, o CAGR) del 8.9 por ciento en Norteamérica y Europa (Gráfica 1). Este crecimiento en sí está justificado: la tecnología, que siempre ha sido un pilar central de la transformación estratégica, ha cobrado aún más relevancia como palanca tanto para la productividad como para el crecimiento. Sin embargo, dado el contexto de la industria y la paradoja de la productividad, los líderes del sector se preguntan cada vez más cómo pueden capturar valor y un mejor ROI de las inversiones en tecnología, y qué papel desempeñarán específicamente la IA y la IA generativa en este esfuerzo.
Por qué los gestores de activos tienen dificultades para desbloquear todo el potencial de la tecnología
A pesar del aumento de las inversiones en tecnología, el costo como proporción de los AUM –una métrica clave de productividad– se ha mantenido relativamente estable a nivel de la industria. Además, los gastos operativos en otras funciones no se han contraído, a pesar de las expectativas de que la tecnología generaría eficiencias. A nivel de firma, nuestro análisis muestra que los gestores de activos que invierten más en tecnología no son consistentemente más productivos que sus pares en indicadores clave de rendimiento (key performance indicators, o KPI), como la relación costo-AUM (Gráfica 2) y los ingresos por equivalente a tiempo completo (full-time equivalent, o FTE) (Gráfica 3). En resumen, si bien los datos presentan cierta dispersión, no existe una correlación clara entre un mayor gasto en tecnología y una mejora de la productividad. De hecho, aunque la tendencia es ligeramente positiva, el valor R2 (o coeficiente de determinación, una medida estadística que indica qué tan bien un modelo estadístico predice el resultado de una variable dependiente) es del 1.3 por ciento, lo que sugiere que prácticamente no hay una relación significativa entre el gasto y la productividad.
¿Cuál es la desconexión entre el gasto en tecnología y el ROI? Las ganancias de productividad en la gestión de activos han sido esquivas en gran parte porque las firmas gastan más —y a veces considerablemente más— en mantener las operaciones y los sistemas heredados, en lugar de enfocarse en una transformación orientada al futuro. En nuestra investigación, descubrimos que, debido a la complejidad de estos sistemas, los gestores de activos asignan, en promedio, entre el 60 y 80 por ciento de su presupuesto tecnológico a iniciativas de operación del negocio, dejando solo entre el 20 y 40 por ciento para operaciones de transformación del negocio. Además, de esas operaciones de transformación, solo entre el 10 y 30 por ciento (equivalente a apenas entre el 5 y 10 por ciento del gasto total en tecnología) se destina a la transformación digital a nivel de toda la firma, mientras que el resto se dirige principalmente a casos de uso individuales que no logran escalar ni generar impacto.
En el caso de una firma líder en gestión de activos con más de $1 billón de dólares en AUM, aproximadamente el 80 por ciento de su gasto en tecnología se destinaba a proyectos para operar el negocio. En 2020, ante la creciente presión sobre los márgenes y los niveles significativos de deuda tecnológica, la organización se embarcó en una transformación integral para actualizar sus capacidades y reorientar la mayor parte de su gasto en tecnología hacia iniciativas de transformación del negocio. A mediados de 2025, la firma ahora dedica el 70 por ciento de su presupuesto tecnológico a transformar el negocio. Logró este cambio fortaleciendo las capacidades clave en las que tiene una ventaja competitiva (en lugar de distraerse con esfuerzos de innovación no rentables que anteriormente consumían una parte desproporcionada de los recursos); migrando a plataformas basadas en la nube a lo largo de toda la pila tecnológica; adoptando ciclos acelerados de desarrollo de productos de tres a cuatro meses frente a los anteriores de nueve a doce meses; y reestructurando el talento para reducir la dependencia de contratistas externos.
El reto del ROI tecnológico es especialmente agudo en la gestión de activos porque la mayoría de las firmas cuentan con sistemas fragmentados que respaldan diferentes clases de activos. Los gestores de activos también trabajan en entornos de datos aislados, sin una plataforma integral, adaptada a sus necesidades y de punta a punta, lo que dificulta la integración de diversas fuentes de datos.
Muchos gestores de activos también dependen de conjuntos de tecnologías obsoletos y fragmentados, lo que incrementa la complejidad y los costos operativos, mientras que los esfuerzos de modernización suelen ser prolongados y costosos. E incluso después de modernizar, las firmas con frecuencia no logran desmantelar por completo los sistemas heredados, lo que da lugar a carteras de aplicaciones infladas y ganancias de eficiencia limitadas.
Esta dinámica crea un círculo vicioso que ha persistido durante décadas. A medida que las organizaciones siguen invirtiendo en el mantenimiento de sistemas heredados en lugar de modernizarlos, acumulan deuda tecnológica y pagan un “impuesto de complejidad” en forma de tiempo y dinero. Este círculo vicioso también amplía la brecha entre la percepción sobre el valor que aporta la tecnología que tienen los directores tecnológicos y los líderes funcionales de la gestión de activos. Esta falta de alineación suele estar impulsada por tecnologías que no son adecuadas para el propósito, así como por funciones aisladas e incentivos divergentes que dificultan la responsabilidad compartida.
Muchas instituciones están trabajando para concretar plenamente el impacto de sus inversiones en tecnología, y algunas ya están viendo resultados significativos. Por ejemplo, en el sector bancario, el DBS Bank de Singapur logró una tasa de crecimiento anual compuesta (CARG) del 11 por ciento y del 8 por ciento en utilidades netas e ingresos, respectivamente – superando el 6 y el 8 por ciento del sector–, en gran medida gracias a un enfoque tecnológico de extremo a extremo basado en la transformación por dominios, la adopción intencional y la reinvención del modelo operativo.
Las firmas líderes reconocen que la IA no es solo otra ola tecnológica, sino una oportunidad para reconfigurar fundamentalmente la institución y transformar potencialmente la economía del negocio. Esto es posible gracias a los sistemas de IA de próxima generación, que pueden aprender, adaptarse y actuar de forma autónoma, integrando inteligencia en los flujos de trabajo cotidianos y desbloqueando ganancias de productividad radicales en todas las funciones.
La oportunidad de dar un salto con la IA
Para los gestores de activos, la revolución de la IA es una oportunidad ideal para romper con estructuras de costos arraigadas al aumentar la eficiencia en todas las funciones empresariales. Más recientemente, con la llegada de la IA agéntica, existe una oportunidad única en una generación para que los gestores de activos se recuperen y den un salto en sus niveles de rentabilidad. Si se ejecuta correctamente, la IA puede ayudar a los gestores de activos a recuperar sus márgenes. Por ejemplo, un gestor de activos mediano con $500 mil millones de dólares en AUM podría capturar entre un 25 y 40 por ciento de su base total de costos en eficiencias gracias a oportunidades de IA habilitadas por la reinvención integral de los flujos de trabajo. Para materializar el valor en juego, será crucial adoptar un enfoque de automatización basado en roles, integrando agentes virtuales y automatización tradicional de forma fluida junto con los roles humanos, y centrándose al mismo tiempo en la gestión y la adopción del cambio.
Además de estas ganancias en productividad, algunos gestores de activos están observando beneficios iniciales tanto en el crecimiento de los ingresos como en la reducción del riesgo mediante la IA. Algunos casos de uso –como la optimización en la construcción de carteras y una mejor focalización de clientes– están empezando a generar un impacto en los ingresos. Al mismo tiempo, la IA está ayudando a reducir el riesgo operativo mediante herramientas como la supervisión automatizada del cumplimiento normativo y la codificación del conocimiento institucional, que puede mitigar pérdidas importantes durante las transiciones de talento.
Los altos directivos de las principales firmas de gestión de activos con los que hablamos señalaron otras áreas de creación de valor impulsadas por la IA, como la mejora de los flujos de distribución, la optimización del procesamiento de datos en la gestión de inversiones, la automatización del control de cumplimiento normativo y la transformación del desarrollo de software. Si bien la mayoría de las empresas aún se encuentran en las primeras etapas de adopción, el potencial de impacto se está volviendo cada vez más concreto en todas las funciones clave. Estos primeros indicios de generación de valor sugieren que, cuando se implementa de forma estratégica, la IA puede ir más allá de la eficiencia para generar un impacto significativo en toda la cadena de valor de la gestión de activos (Gráfica 4).
En las funciones orientadas al cliente, la IA generativa está habilitando interacciones más fluidas y personalizadas, y puede tener un impacto del 9 por ciento en la eficiencia.1 Los asistentes virtuales pueden proporcionar información de cartera bajo demanda y ayudar a los gestores de relaciones con información en tiempo real adaptada a las necesidades individuales de cada cliente. La IA generativa también facilita la incorporación automatizada de clientes, lo que garantiza una captura de datos más rápida y precisa. En cuanto al contenido, las herramientas impulsadas por la IA generativa están ayudando a generar comunicaciones personalizadas a gran escala, lo que mantiene el engagement del cliente mientras se reduce el esfuerzo manual.
En la gestión de inversiones, la IA generativa está transformando la forma en que se generan los conocimientos y se toman las decisiones, y puede tener un impacto del 8 por ciento en la eficiencia, según nuestros cálculos. Los analistas están utilizando asistentes de investigación impulsados por IA generativa para sintetizar datos de conferencias de resultados, informes financieros y congresos, lo que acelera el proceso de generación de conocimientos. Los gestores de cartera están aprovechando las herramientas de IA generativa para perfeccionar estrategias, reducir las opciones de inversión y optimizar la construcción de carteras. Los modelos de riesgo mejorados y los informes automatizados respaldan aún más un enfoque de inversión más impulsado por los datos.
En las áreas de riesgo y cumplimiento normativo, la IA generativa está agilizando procesos que antes eran manuales y requerían mucho tiempo, y puede tener un impacto estimado del 5 por ciento en la eficiencia. Los responsables de cumplimiento ahora utilizan asistentes de IA generativa para interpretar requisitos regulatorios complejos y detectar lagunas en la documentación. Las herramientas de monitoreo impulsadas por IA generativa se están usando para identificar anomalías y señalar posibles incumplimientos, lo que permite una supervisión más proactiva. A medida que los flujos de trabajo operativos se automatizan, se espera que la dependencia de controles manuales siga disminuyendo.
En el área de tecnología, la IA generativa está transformando la manera en que se desarrolla y mantiene el software, y puede tener un impacto del 20 por ciento en la eficiencia. Los desarrolladores están utilizando copilotos de código de IA generativa para acelerar la codificación, la depuración y las pruebas, acortando significativamente los ciclos de desarrollo. La documentación generada por IA generativa también está mejorando la coherencia y la transferencia de conocimiento entre equipos. Y en la gestión de servicios de TI, las herramientas de IA generativa están asumiendo cada vez más solicitudes de servicio de forma autónoma, resolviendo problemas rápidamente con mínima intervención humana.
En conjunto, estas aplicaciones de IA generativa no solo están aumentando la eficiencia operativa, sino que también están mejorando los conocimientos y ofreciendo una mejor experiencia tanto para los clientes como para los empleados.
Construir las bases para escalar el valor
Capturar un impacto del 8 al 9 por ciento por caso de uso, como se describió anteriormente, es significativo, pero solo un comienzo. Para hacer realidad todo el potencial de la IA y mejorar significativamente el ROI en tecnología, los gestores de activos deberán ir más allá de los esfuerzos aislados y emprender una reinvención a nivel de dominio y una reconfiguración de los flujos de trabajo, con la consiguiente complejidad en la gestión del cambio. Aquí es donde reside el verdadero valor escalable y, probablemente, el mayor punto de falla dentro de los gestores de activos. Las olas tecnológicas anteriores —como la nube y la analítica avanzada— a menudo no lograron ofrecer los beneficios esperados porque las firmas trataron la tecnología como una capacidad aislada, que se perseguía por separado según la clase de activo, la función o el programa, y no como un habilitador estratégico integrado en todo el negocio. A menos que se aborden estas brechas fundamentales, el impacto seguirá siendo limitado. Los gestores de activos que actúen con rapidez y acierten se anticiparán a la disrupción y liderarán el sector gracias a su capacidad para reinvertir e innovar, dejando al resto luchando por alcanzarles.
A través de nuestra investigación, hemos desarrollado un enfoque basado en seis imperativos clave que ayudarán a capturar plenamente el valor de la IA en la gestión de activos.
Transformación basada en dominios para liberar el potencial de la IA
En lugar de perseguir casos de uso fragmentados que producen cambios incrementales, los gestores de activos pueden reimaginar los dominios organizacionales mediante un rediseño de los flujos de trabajo desde cero y habilitado por IA. Los esfuerzos de IA deben anclarse en prioridades estratégicas a nivel de dominio –como escalar nuevos productos o profundizar la presencia regional– para desbloquear nuevas oportunidades a medida que mejoran las condiciones económicas relacionadas con la IA. Uno de los 30 principales gestores de activos que atiende principalmente a inversionistas minoristas en EE.UU. comenzó su recorrido de IA intentando abordar cientos de casos de uso individuales, pero no consiguió obtener los retornos esperados. Luego cambió a una estrategia basada en dominios, centrándose en la transformación de extremo a extremo de cuatro funciones con alto potencial: operaciones, marketing, distribución y gestión de inversiones. Cada esfuerzo de IA es supervisado por una oficina centralizada, con su propia cuenta de pérdidas y ganancias (profit and loss, o P&L) y objetivos de ROI a corto, mediano y largo plazo, que son monitoreados por la dirección. Por ejemplo, la firma ve el marketing como un área en la que los beneficios de costos pueden identificarse y capturarse rápidamente (por ejemplo, agilizando el proceso de solicitud de propuesta [request-for-proposal, o RFP]). Los primeros esfuerzos han generado ROI y los líderes esperan que más beneficios lleguen pronto.
Replantear las estrategias y operaciones de talento para una transformación impulsada por la IA
Como sucede con cualquier nueva tecnología, la IA tiene implicaciones para las estrategias de talento, y las empresas deberán adoptar un cambio organizacional para integrarla eficazmente en sus operaciones. Será necesario capacitar al talento de ingeniería para construir y mantener sistemas de IA adaptativos, mientras que el talento en funciones no relacionadas con ingeniería, como los gestores de relaciones y de carteras, necesitará formación para utilizar las herramientas de IA en la toma de decisiones. Dependiendo del punto de partida de cada firma, el enfoque podría centrarse menos en la contratación de nuevo talento y más en la mejora de las competencias del talento actual y en elevar la alfabetización en IA, especialmente dado el alto costo y la demanda competitiva de los mejores talentos en esta área. A medida que las empresas desarrollen habilidades relacionadas con la IA, los empleados se volverán más versátiles, capaces de desempeñar múltiples funciones y menos limitados por las fronteras geográficas, salvo en los casos donde apliquen cuestiones regulatorias y de cumplimiento. En algunos departamentos, los equipos podrían organizarse en función de las habilidades en lugar de las funciones tradicionales, lo que aumentaría la flexibilidad y la innovación. Los agentes de IA se convertirán en colaboradores activos, lo que requerirá nuevas funciones organizativas —como “recursos humanos para agentes de IA”— para definir sus jerarquías, roles, líneas de reporte y modelos de colaboración, de forma similar a como lo hace RR. HH. con los empleados humanos. Esto ampliará el alcance tradicional de TI y acelerará la transformación empresarial.
Uno de los 10 principales gestores de activos había priorizado previamente el desarrollo de las capacidades de codificación de sus empleados, pero se dio cuenta de que esos esfuerzos ya no eran necesarios, dada la capacidad de la IA para generar y mejorar código. La firma cambió su enfoque al desarrollo de capacidades de IA entre sus empleados, implementando un chatbot interno basado en un modelo de lenguaje grande que utilizan para tareas cotidianas como la traducción, el resumen de documentos y la generación de textos y correos electrónicos. La firma considera que el valor en juego es significativo. Por ejemplo, anticipa ganancias de eficiencia de aproximadamente un 70 por ciento en lo que respecta al establecimiento de directrices de inversión conforme a un acuerdo de gestión de inversiones. La dirección estima un ahorro anual de unas 100,000 horas tanto en la gestión de consultas como en la automatización de los flujos de trabajo.
Otro gestor de activos líder espera cambiar sus prioridades de talento de la codificación a la ingeniería de datos, con el fin de preparar los datos y la arquitectura de datos para su integración con la IA. Curiosamente, la firma reporta que son sus desarrolladores más sénior y júnior quienes sacan más partido a la IA: los sénior utilizan sus amplios conocimientos para aprovechar al máximo las nuevas herramientas, mientras que los júnior desbloquean capacidades al cubrir brechas de habilidades con la IA. Por último, además de mejorar las competencias de su plantilla, el gestor de activos cree que los altos directivos también deben esforzarse por familiarizarse con las tecnologías de IA y sus casos de uso, de modo que puedan obtener los beneficios de la tecnología en su propio modelo operativo y comprender plenamente las implicaciones de la IA para sus organizaciones.
Optimizar los modelos operativos con IA para mejorar la eficiencia
Entre los principales gestores de activos, un modelo de gobernanza que combina una supervisión centralizada con la experimentación y ejecución descentralizadas ha surgido como el enfoque más eficaz. Las firmas están estableciendo “torres de control” centrales para proporcionar una gobernanza estratégica, lo que permite una integración más estrecha entre el negocio y la tecnología en la priorización, la definición de requisitos y la rendición de cuentas sobre resultados. Al mismo tiempo, se está empoderando a las unidades de negocio individuales con las herramientas y la autonomía necesarias para experimentar y escalar rápidamente las soluciones de IA. A medida que la automatización aplana las estructuras organizativas y consolida funciones como las operaciones de back y middle-office, los CIOs y directores digitales desempeñarán un papel central, junto con los líderes empresariales, en la configuración del futuro modelo operativo.
Uno de los diez principales gestores de activos está reimaginando sus operaciones desde cero para adoptar una mentalidad centrada en la IA, a través de un grupo de trabajo centralizado compuesto por altos ejecutivos. Para navegar por este complejo panorama, la organización ha creado una estructura de gobernanza rigurosa para supervisar los proyectos de IA en curso, que incluye un comité de altos directivos encargado de tomar decisiones dinámicas de financiación sobre todas las inversiones tecnológicas del portafolio continuo.
Mantener el control de las hojas de ruta tecnológicas para lograr una ventaja competitiva
Los gestores de activos líderes transformarán el área de TI de ser un habilitador a convertirse en un diferenciador competitivo que desbloquee la productividad en toda la organización. A medida que emprenden este esfuerzo, los gestores de activos deben conservar la propiedad de sus hojas de ruta tecnológicas, utilizando a los proveedores de forma estratégica mientras internalizan capacidades críticas para mejorar la velocidad de ejecución y garantizar el acceso a las tecnologías clave. Habrá un enfoque creciente en la adopción de “recetas” de IA reutilizables para estandarizar los procesos, reducir los riesgos de integración e incorporar la IA en toda la pila tecnológica. Este enfoque simplifica la ejecución, reduce los costos y desarrolla capacidades diferenciadas que son difíciles de replicar.
Uno de los diez principales gestores de activos a nivel mundial, con una oferta diversificada que abarca mercados públicos y privados, así como clientes minoristas e institucionales, se está enfocando en “recetas” reutilizables y patrones de capacidad para mejorar la eficiencia y reducir el riesgo en su estrategia de IA. Tras un periodo inicial de experimentación en el que se alienta a los empleados a probar las herramientas de IA disponibles, el liderazgo identifica patrones de uso y oportunidades de alto potencial, que luego se codifican e integran en los procesos. Este enfoque ha permitido a la organización centrar la inversión en los casos de uso de IA que desbloquean el mayor valor.
Otra firma, uno de los 30 principales gestores de activos privados que presta servicios principalmente a clientes institucionales, reconoce su grado relativamente alto de dependencia de los proveedores (una situación común en el sector). Aunque los proveedores están lanzando algunas herramientas de IA al mercado, el gestor de activos cree que estas herramientas no son de vanguardia y que el mayor valor de la IA provendrá del desarrollo interno patentado. El gestor tiene como objetivo mantener el control de su hoja de ruta tecnológica protegiendo una capa central de datos registrados y superponiendo soluciones de terceros fuera de esta capa central.
Desarrollar estrategias de datos para obtener valor de la IA
Para abordar el reto de integrar la IA y los datos descentralizados en la pila tecnológica y el ecosistema, los gestores de activos tendrán que rediseñar sus prácticas de gobernanza de datos. Deben establecer plataformas de datos unificadas e implementar estrategias de gobernanza sólidas para gestionar datos no estructurados, garantizar el cumplimiento normativo y gestionar los riesgos asociados a la información personal identificable en modelos de código cerrado. Sacar provecho de los grafos de conocimiento será una pieza clave para hacer que los datos sean más contextuales, accesibles y procesables, lo que permitirá casos de uso más avanzados en automatización, analítica y personalización.2
El director global de tecnología de gestión de activos de una firma líder nos recalcó la importancia de la estrategia y la gobernanza de datos para escalar las capacidades de IA. Los rápidos avances han vuelto obsoletos los sistemas en la nube y las prácticas de datos de hace apenas unos años. Si bien se espera que los agentes de IA tengan un impacto significativo, es esencial priorizar las capacidades de datos en los presupuestos de transformación del negocio para desbloquear el valor total de estos agentes. Aprovechar tanto los datos estructurados como los no estructurados –enriquecidos con el contexto necesario para los modelos de IA– tiene un inmenso potencial en todas las funciones.
Habilitar la adopción efectiva de la IA mediante cambios culturales y gestión del cambio
La adopción exitosa de la IA requiere una adaptación gradual, un apoyo estructurado y una reconfiguración de comportamientos. Aprender a interactuar eficazmente con la IA, como en el caso de la ingeniería de prompts, lleva tiempo, y los resultados iniciales pueden ser subóptimos, mejorando posteriormente con la familiaridad. Es fundamental que los equipos de primera línea se apropien de este “último tramo” de valor, participando activamente en la definición de los requisitos y en la reelaboración de los procesos para garantizar la adopción.
En concreto, las firmas deben actuar en todo un conjunto de palancas de gestión del cambio para influir en las mentalidades y los comportamientos:
- modelado de roles y liderazgo del personal sénior en toda la organización
- fomentar la comprensión y la convicción mediante mensajes y comunicaciones claras
- ofrecer módulos de capacitación para mejorar las competencias de los usuarios y prepararlos para el cambio
- reforzar mediante mecanismos formales (por ejemplo, incentivos, premios)
Un enfoque sólido de gestión del cambio también requiere un equipo completamente dedicado (de entre 10 y 20 personas, según el tamaño de la organización) responsable de implementar las palancas mencionadas anteriormente, en estrecha colaboración con los líderes de todas las unidades de negocios y funciones.
Sin estas iniciativas cruciales, las organizaciones tendrán dificultades para obtener retornos suficientes de sus inversiones en tecnología. Las firmas deberían invertir en formación e incentivos que integren la IA en las prácticas cotidianas y en los rituales de toma de decisiones. Muchos gestores de activos han tomado la delantera en el desarrollo de capacidades tempranas de IA y en la formación de sus equipos. Sin embargo, estos esfuerzos suelen verse obstaculizados por desafíos conocidos: numerosas pruebas de concepto fragmentadas en lugar de rediseños de procesos desde cero, casos de uso lanzados sin establecer métricas de desempeño, colaboración limitada con el negocio y falta de enfoque en la adopción. Según nuestra experiencia, por ejemplo, las ganancias en la eficiencia de los ingresos derivadas de la automatización del ciclo de vida del desarrollo de software impulsada por IA solo surgen después de que los equipos superan los picos iniciales de uso de las herramientas, con cambios de comportamiento duraderos y un aumento de entre el 15 y 30 por ciento que suele materializarse entre los seis y nueve meses.
Un gestor de activos dentro del top 30 espera experimentar cierto grado de “dolor” durante su transformación, dado el importante trabajo fundacional requerido antes de que los beneficios comiencen a fluir. Este trabajo incluye inversión financiera, coaching para empleados y gestión del cambio. Para acelerar el proceso, el gestor de activos está enfocándose en la adopción y la accesibilidad mediante entornos de pruebas y un mercado de datos que permite a los empleados experimentar. El enfoque de la adopción variará según el área funcional, debido a que algunas funciones ya cuentan con una hoja de ruta tecnológica y necesitan menos orientación, mientras que otras están empezando desde cero.
Para la industria de la gestión de activos, adoptar la transformación impulsada por la IA ya no es opcional, sino esencial. Si se integra eficazmente en la organización, la IA puede abordar las crecientes presiones sobre los márgenes y desbloquear un valor significativo. Ofrece a los gestores de activos una oportunidad única para reescribir la narrativa alrededor del ROI relacionado con la tecnología y adoptar procesos y desarrollar capacidades que les permitan capturar valor real de sus inversiones. Sin embargo, lograrlo requerirá un cambio radical en la forma en que abordan estas tecnologías.
Centrarse en los seis pilares de la transformación detallados en este artículo es fundamental: creemos que subinvertir en uno puede derrumbar toda la estructura. Con una torre de control supervisando cada paso para garantizar la cohesión, los gestores de activos pueden ir más allá de los casos de uso fragmentados de IA para lograr eficiencias medibles y elevar la experiencia del cliente. Quienes actúen con decisión y estrategia se posicionarán como líderes, mientras que aquellos que se demoren corren el riesgo de quedarse atrás. Es el momento de reimaginar el funcionamiento de las organizaciones y aprovechar todo el potencial de la IA para preparar las operaciones para el futuro e impulsar un crecimiento sostenible en la gestión de activos.