La mayoría de las empresas saben que deben responder: el 73 % de los directivos considera que la IA será decisiva para el futuro de su organización. Sin embargo, la presión por convertir los primeros proyectos piloto en resultados tangibles y escalables sigue aumentando.
Aun así, el avance no es homogéneo. Aunque muchas empresas ya han identificado casos de uso prometedores, persisten obstáculos estructurales como sistemas tecnológicos fragmentados, culturas organizativas poco ágiles y una gestión de datos todavía insuficiente. Aunque la adopción de la IA se está extendiendo a lo largo de la cadena de valor, persiste una brecha cada vez mayor entre la ambición y la ejecución. Algunas empresas persiguen iniciativas de IA con un propósito y una gobernanza claros, mientras que otras siguen limitadas por experimentos pequeños e inescalables.
Para comprender estas diferencias, Grant Thornton ha colaborado con ThoughtLab en un estudio global en el que han participado 500 instituciones financieras en 16 mercados. Los resultados muestran una industria que ha superado la experimentación, pero sigue dividida entre empresas que están estructuralmente preparadas para la IA y aquellas que no lo están.
La muestra abarca todo el espectro de proveedores de inversión, incluyendo gestores de activos (15%), gestores de patrimonio (14%), bancos privados (13%), hedge funds o firmas de capital privado (12%), family office (12%), corredores de bolsa (11%) y fintechs (12%). Las respuestas se reparten de forma equilibrada entre perfiles de dirección general y tecnológica, con una representación geográfica liderada por Europa (41 %), Asia-Pacífico (31 %) y Estados Unidos (20 %).
El informe, The AI-Powered Investment Firm, que está disponible para descargar en la parte inferior de esta página, analiza cómo las organizaciones más avanzadas están integrando la IA en sus flujos de trabajo, reforzando sus bases de datos y preparando a sus equipos para una nueva generación de IA agéntica, capaz de planificar, ejecutar tareas y tomar decisiones de forma autónoma, con supervisión humana solo cuando es necesario. El nuevo estudio también muestra qué está frenando a las empresas y qué distingue a los líderes: estrategia clara, entrega escalonada y una gobernanza sólida.
Tal y como señala Alejandro Sánchez, Socio Director de Business Process Solutions y experto en el sector de Asset Management:
"Las empresas que tienen mayor impacto no se apresuran a adoptar cada nueva herramienta tecnológica. Su enfoque se basa en alinear la IA con su estrategia, avanzar por fases y mantener el foco en sus objetivos de negocio."
La percepción del potencial transformador de la IA es clara: casi dos tercios de los directivos consultados en la investigación esperan que altere de forma profunda el funcionamiento del sector del Asset Management. La adopción ya es visible en múltiples áreas, desde la automatización del cumplimiento normativo hasta la mejora del conocimiento del cliente y la eficiencia operativa.
Sin embargo, el estudio pone de relieve que la complejidad organizativa sigue siendo uno de los principales frenos. La fragmentación tecnológica, las dificultades para acceder a datos de calidad y la incertidumbre regulatoria están ralentizando la transformación en muchas entidades.
En este contexto, la IA deja de ser únicamente un proyecto tecnológico para convertirse en un reto transversal de gestión, especialmente ahora que comienzan a desplegarse soluciones de IA agente. Su adopción exige alineación estratégica, apoyo desde la alta dirección y marcos de gobernanza sólidos que integren la IA en el modelo de negocio desde el inicio.
Según Jorge Tarancón, Socio de Financial Advisory – Transaction Advisory Services en Grant Thornton España:
"La IA va a aumentar de forma sustancial la productividad diaria y va a integrar agentes inteligentes en las operaciones. Esto obliga a replantear los modelos operativos y los mecanismos de supervisión."
La mayoría de las organizaciones está sentando las bases de la transformación: el 77 % cuenta ya con una estrategia y una hoja de ruta de IA definidas. La IA tradicional y la generativa siguen siendo prioritarias, apoyándose en tecnologías ya maduras como el aprendizaje automático o el procesamiento del lenguaje natural. De hecho, el 71 % prevé adoptar soluciones de IA generativa en los próximos tres años.
En el front, middle y back office, la adopción es más fuerte en tareas predecibles y de alto volumen.
Las funciones administrativas —como el desarrollo de código, procesos empresariales y servicios de custodia— han sido candidatas principales para el despliegue temprano de IA debido a las ganancias de eficiencia y productividad que pueden generar. En este plano administrativo, el 46% ya utiliza IA para escribir o editar código, el 42% para procesos empresariales y el 39% para apoyar servicios de custodia.
En el middle-office y gestión del riesgo, la mayoría utiliza IA para automatizar las comprobaciones de cumplimiento y así identificar rápidamente cualquier infracción. Muchos también están mejorando la seguridad y privacidad de los datos utilizando IA para detectar anomalías en tiempo real y responder de inmediato a posibles amenazas. En total, el 57% utiliza IA para la supervisión regulatoria y fiscal y el 52% para la seguridad de los datos.
En el fron-office y atención al cliente, casi seis de cada diez empresas utilizan ahora IA para profundizar en el análisis de clientes (59%). Un poco menos ofrecen chatbots habilitados con IA y portales de autoservicio para ofrecer a sus clientes soporte personalizado 24/7 (58% para soporte conversacional y 54% para portales de autoservicio).
An AI playbook for wealth and asset management firms in the agentic era
A pesar de los avances, los retos culturales y tecnológicos siguen siendo importantes a la hora de desplegar la inteligencia artificial en el sector del asset Management. Más de la mitad de las entidades identifica culturas poco dinámicas y un acceso limitado a datos fiables como las principales barreras para escalar la IA.
Las carencias en la gestión de datos son especialmente relevantes: aproximadamente la mitad de las empresas todavía no ha implantado procesos sólidos para limpiar, normalizar y enriquecer los datos internos, ni para incorporar fuentes externas de calidad. Como consecuencia, el retorno de la inversión sigue siendo desigual: dos tercios reconocen obtener beneficios modestos y un 12 % no percibe mejoras claras o incluso registra impactos negativos.
Los rendimientos también son mixtos. Dos tercios reportan solo un ROI modesto de la IA, y el 12% no está viendo retornos ni resultados negativos.
El análisis de ThoughtLab identifica cinco prácticas clave que distinguen a las organizaciones más avanzadas:
Aunque menos del 10 % utiliza actualmente IA agente, un 18 % prevé implantarla en los próximos tres años, lo que apunta a un cambio profundo en los modelos operativos del sector.
La evolución hacia procesos más autónomos abre una nueva etapa en la que la IA deja de ser un asistente puntual para convertirse en un auténtico socio operativo.
Como destaca Jorge Tarancón:
"Los profesionales convivirán con agentes de IA que trabajarán de forma equivalente y serán responsables de los resultados. Los equipos humanos deberán aprender a activar, supervisar e intervenir en estos procesos, gestionando las excepciones."
Las firmas más avanzadas ya están diseñando modelos en los que la tecnología impulsa la innovación y la eficiencia, sin perder el foco en las personas y en la supervisión humana.
De la ambición a la ejecución
La conclusión es clara: el éxito a la hora de integrar la IA en el sector del Asset Management no depende tanto de adoptar las últimas herramientas, sino de construir bases sólidas. Datos de calidad, una gobernanza coherente, casos de uso bien definidos y equipos preparados marcan la diferencia.
Las organizaciones que actúen ahora con claridad estratégica y responsabilidad estarán mejor posicionadas para escalar la IA de forma segura y eficaz. Quienes retrasen este proceso corren el riesgo de quedarse atrás en un entorno que avanza a gran velocidad.
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