La gestión de activos en la era de la IA generativa se ve frenada por el retraso en la preparación de datos de fondos

2026-08-15

Retraso en la estructuración de datos de fondos

Tsutomu Noguchi, representante de Semantic Base, una empresa de emprendimiento en serie que presta apoyo al uso de IA para instituciones financieras y con sede en Tokio, Chuo, expresa su preocupación por la posibilidad de que los fondos de inversión queden al margen de los servicios de gestión de activos basados en IA generativa. El trasfondo es que la mayor parte de los datos de más de 5,800 fondos de inversión no se han convertido a XBRL.

Las gestoras de activos divulgan información de los fondos en el sistema electrónico de la Agencia de Servicios Financieros de Japón, EDINET, pero esa información se limita al nombre del fondo, el balance y la cuenta de resultados, entre otros, y los principales apartados, como la tasa de remuneración fiduciaria, los valores en cartera y la evolución del patrimonio neto, no están en datos estructurados comparables. Aunque la IA generativa lea datos japoneses de fondos de inversión, no puede tratarlos adecuadamente y también puede provocar alucinaciones, es decir, respuestas plausibles pero incorrectas. Según se indicó, incluso se han dado casos en que se confunden los dividendos de las empresas en las que invierte el fondo con las distribuciones pagadas a los clientes por el fondo.

Preparación para una premisa de IA

Detrás de este retraso está el historial de un sector que ha evitado que los datos de los fondos se comparen de forma simple y se establezcan jerarquías entre ellos. Un directivo con experiencia como presidente de una gestora bajo el paraguas de un gran banco afirma: 'La preparación de datos cuesta dinero. Si no se podía demostrar un beneficio superior al coste, no se lograba consenso aunque se presentara la propuesta'.

Sin embargo, con la expansión de la IA generativa, el entorno está cambiando. En mayo, Banco Mitsubishi UFJ anunció que ofrecería 'Apps in ChatGPT' utilizando la infraestructura de datos financieros de Moneytree, la empresa que opera una aplicación de finanzas domésticas. Los usuarios pueden conocer su comportamiento financiero a través de gráficos y tablas con solo preguntar por las cuentas conectadas, los saldos o los gastos de este mes.

Un total de 28 empresas, incluidas las tres grandes entidades bancarias, también han puesto en marcha iniciativas para apoyar la gestión patrimonial de particulares mediante IA. La idea es completar con diálogo con la IA todo el proceso, desde la búsqueda y comparación de fondos de inversión hasta la firma de compra. No obstante, mientras solo parte de los datos de los fondos se conviertan a XBRL, será difícil construir una cartera óptima para el usuario. De cara al futuro, el foco estará en hasta qué punto avanzar en la conversión a XBRL.

En Estados Unidos, además del riesgo y la rentabilidad de los fondos, también se convierten a XBRL los detalles de los activos en cartera. Por otro lado, el debate sobre la posibilidad de que las recomendaciones de gestión basadas en IA constituyan asesoramiento de inversión o gestión discrecional es un reto común para Japón y Estados Unidos. Semantic Base está avanzando junto con grandes brókeres en línea y gestoras, entre otros, en iniciativas para estructurar los datos de fondos no preparados e integrarlos en los modelos de lenguaje de gran tamaño de las instituciones financieras. Noguchi afirma que aspira a crear una 'versión digital de EDINET para fondos de inversión'.

Según las estadísticas de circulación de fondos del Banco de Japón, los activos financieros de los hogares japoneses ascendían a 2,386 billones de yenes al cierre de marzo. De esa cantidad, las acciones y los fondos de inversión sumaban 563 billones de yenes, un aumento de casi un 30% en un año, acercándose a los 584 billones de yenes de seguros y pensiones, entre otros. A medida que la inversión se va arraigando en los hogares, la preparación de datos fáciles de leer para la IA es indispensable para avanzar en la optimización individualizada de las inversiones mediante IA.

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