El movimiento tampoco es reciente. El 56% de las empresas comenzó a integrar la IA en sus operaciones hace cuatro o cinco años, mientras que solo el 9% lo hizo durante el último año . Esto sugiere que la industria se encuentra en una fase intermedia de adopción, no en los primeros compases de la revolución tecnológica.

La paradoja: el 66% cree que está gastando demasiado

Pese al entusiasmo inversor, no existe un consenso sobre cuál es el nivel adecuado de gasto:

• El 66% de los gestores de fondos teme que sus firmas estén invirtiendo demasiado en IA .
• El 25% considera que sus organizaciones todavía no invierten lo suficiente .

Clearwater describe esta división como una «paradoja de la inversión». La tecnología parece esencial para el futuro del negocio, pero sus beneficios económicos siguen siendo difíciles de medir y comparar. Como señaló Souvik Das, director de tecnología de Clearwater Analytics, el sector aún intenta calibrar cuánto compromiso es necesario con una herramienta transformadora cuyo retorno de la inversión no está claro .

Dónde esperan los gestores el mayor impacto

Las áreas con mayor potencial están relacionadas con el procesamiento de información y el apoyo al criterio humano, más que con la sustitución directa de los gestores de carteras:

• El 62% espera un cambio transformador en la generación y el resumen de datos .
• El 58% prevé un impacto importante en los sistemas de apoyo a decisiones, incluido el reajuste de carteras .
• El 57% señala los modelos predictivos y las pruebas de estrés como áreas de gran impacto .

En otras palabras, las gestoras ven la IA como un acelerador para el trabajo analítico y operativo que sustenta las decisiones de inversión: revisar grandes volúmenes de información, detectar patrones y evaluar escenarios de riesgo.

La calidad de los datos puede decidir quién obtiene resultados

Invertir más no garantiza obtener mejores resultados. El estudio apunta a que la precisión y la gobernanza de los datos son determinantes para que la IA se traduzca en mejoras reales.

Entre las firmas que califican la exactitud de sus datos como buena o excelente, el 44% afirma que la gestión del riesgo se ha vuelto «mucho más proactiva» gracias a la IA. La proporción cae al 17% entre las organizaciones que describen sus datos como moderados o deficientes .

La conclusión coincide con el análisis de Institutional Investor: los presupuestos más grandes no siempre se convierten en mejores resultados. Las empresas con una base de datos sólida están logrando avances operativos más visibles, mientras que aquellas con problemas de calidad pueden estar gastando sin obtener beneficios comparables .

La lección para las gestoras

El informe «GenAI and the Data Divide» dibuja un sector dispuesto a hacer grandes apuestas por una tecnología cuyo rendimiento todavía es incierto. Los presupuestos crecen con rapidez, pero faltan referencias comunes para determinar qué significa tener éxito. Y aunque la mayoría de las firmas lleva varios años integrando IA, el 66% de sus responsables sigue preguntándose si la inversión ha sido excesiva.

El mensaje más práctico del estudio es claro: antes de aumentar el presupuesto, las gestoras necesitan asegurarse de que los datos son precisos, consistentes y están bien gobernados. En la carrera por adoptar la IA, la pregunta decisiva quizá no sea cuánto gastar, sino qué calidad tiene la información que alimenta los modelos.

El movimiento tampoco es reciente. El 56% de las empresas comenzó a integrar la IA en sus operaciones hace cuatro o cinco años, mientras que solo el 9% lo hizo durante el último año . Esto sugiere que la industria se encuentra en una fase intermedia de adopción, no en los primeros compases de la revolución tecnológica.

La paradoja: el 66% cree que está gastando demasiado

Pese al entusiasmo inversor, no existe un consenso sobre cuál es el nivel adecuado de gasto:

• El 66% de los gestores de fondos teme que sus firmas estén invirtiendo demasiado en IA .
• El 25% considera que sus organizaciones todavía no invierten lo suficiente .

Clearwater describe esta división como una «paradoja de la inversión». La tecnología parece esencial para el futuro del negocio, pero sus beneficios económicos siguen siendo difíciles de medir y comparar. Como señaló Souvik Das, director de tecnología de Clearwater Analytics, el sector aún intenta calibrar cuánto compromiso es necesario con una herramienta transformadora cuyo retorno de la inversión no está claro .

Dónde esperan los gestores el mayor impacto

Las áreas con mayor potencial están relacionadas con el procesamiento de información y el apoyo al criterio humano, más que con la sustitución directa de los gestores de carteras:

• El 62% espera un cambio transformador en la generación y el resumen de datos .
• El 58% prevé un impacto importante en los sistemas de apoyo a decisiones, incluido el reajuste de carteras .
• El 57% señala los modelos predictivos y las pruebas de estrés como áreas de gran impacto .

En otras palabras, las gestoras ven la IA como un acelerador para el trabajo analítico y operativo que sustenta las decisiones de inversión: revisar grandes volúmenes de información, detectar patrones y evaluar escenarios de riesgo.

La calidad de los datos puede decidir quién obtiene resultados

Invertir más no garantiza obtener mejores resultados. El estudio apunta a que la precisión y la gobernanza de los datos son determinantes para que la IA se traduzca en mejoras reales.

Entre las firmas que califican la exactitud de sus datos como buena o excelente, el 44% afirma que la gestión del riesgo se ha vuelto «mucho más proactiva» gracias a la IA. La proporción cae al 17% entre las organizaciones que describen sus datos como moderados o deficientes .

La conclusión coincide con el análisis de Institutional Investor: los presupuestos más grandes no siempre se convierten en mejores resultados. Las empresas con una base de datos sólida están logrando avances operativos más visibles, mientras que aquellas con problemas de calidad pueden estar gastando sin obtener beneficios comparables .

La lección para las gestoras

El informe «GenAI and the Data Divide» dibuja un sector dispuesto a hacer grandes apuestas por una tecnología cuyo rendimiento todavía es incierto. Los presupuestos crecen con rapidez, pero faltan referencias comunes para determinar qué significa tener éxito. Y aunque la mayoría de las firmas lleva varios años integrando IA, el 66% de sus responsables sigue preguntándose si la inversión ha sido excesiva.

El mensaje más práctico del estudio es claro: antes de aumentar el presupuesto, las gestoras necesitan asegurarse de que los datos son precisos, consistentes y están bien gobernados. En la carrera por adoptar la IA, la pregunta decisiva quizá no sea cuánto gastar, sino qué calidad tiene la información que alimenta los modelos.