México necesita 35,000 asesores financieros para atender boom de inversionistas
La apuesta ocurre en un contexto donde la inclusión financiera en México sigue rezagada. De acuerdo con Gustavo Romero, CEO de Creditea México, más del 80% de las personas nunca ha tenido acceso a crédito formal, pese al crecimiento de aplicaciones financieras y plataformas digitales.
La IA será el primer contacto financiero
Juan Hernández, Head of Latin America de Vanguard, señaló que la IA ya comenzó a modificar la manera en que las personas toman decisiones de inversión, especialmente entre los jóvenes. Durante la Cumbre Anual de Índices y ETFs México 2026, Hernández afirmó que actualmente uno de cada dos estadounidenses ya consulta herramientas de IA genérica para obtener consejos financieros o de inversión, incluso antes de acercarse a un asesor tradicional.
“Ya nos pasa que algunos usuarios prefieren hablar primero con la IA antes que con una persona, por la rapidez y precisión de las respuestas”, explicó Anahí Sosa, country manager de Fintual. Aunque ambos directivos apuntaron que esto se debe a que también hay tareas rutinarias que se pueden resolver más rápido a través de un chatbot.
El directivo explicó que este cambio podría transformar la comercialización y distribución de productos financieros, debido a que cada vez más usuarios utilizan modelos de IA como primera fuente de orientación patrimonial. Y añadió que el siguiente paso ya no son únicamente chatbots conversacionales, sino agentes de inteligencia artificial capaces de ejecutar tareas financieras complejas, desde análisis de portafolios y revisión de reportes corporativos hasta funciones de atención al cliente y procesos operativos dentro de instituciones financieras.
Del crédito tradicional a modelos predictivos
El uso de IA dentro de las fintech mexicanas ya rebasa la automatización básica de chats o atención al cliente. En el caso de Creditea, la empresa utiliza modelos de IA y data alternativa para evaluar perfiles de riesgo, analizar comportamientos de pago y personalizar líneas de crédito.
Romero señaló que el objetivo es ir más allá de los modelos tradicionales que únicamente observan el historial pasado del usuario. “Ya no nada más se fija en el pasado”, explicó el directivo al referirse al uso de modelos predictivos para estimar cómo podría comportarse un cliente en el futuro en cuanto a necesidades de crédito y hábitos de pagos.
