Durante décadas, parte del aprendizaje de un analista financiero consistía precisamente en trabajar “desde abajo”: revisar estados financieros, construir y actualizar modelos, investigar empresas, elaborar comparables y preparar documentos que después eran supervisados por profesionales con mayor experiencia.
De hecho, CFA Institute, es una organización global sin fines de lucro que agrupa a profesionales de la inversión y establece los estándares éticos y educativos para la industria financiera mundial, todavía describe al analista junior como un profesional que pasa buena parte de su tiempo trabajando directamente con modelos financieros, actualizando documentos para clientes y realizando investigación para desarrollar conocimiento de una industria. Pero esas son también algunas de las actividades en las que la inteligencia artificial está ganando terreno con mayor rapidez.
“Vamos a tener que replantear cómo entrenamos a los analistas”, señaló Edwards. A su juicio, las nuevas generaciones comenzarán sus carreras trabajando directamente con herramientas de inteligencia artificial y después avanzarán hacia procesos de análisis cada vez más sofisticados.
El dilema entre contratar menos y la formación de líderes futuros
En un análisis publicado el 15 de septiembre de 2026, CFA Institute señaló que las firmas de inversión están dejando de considerar la IA únicamente como una herramienta para reducir costos y comienzan a rediseñar funciones completas, flujos de trabajo y trayectorias profesionales.
Sin embargo, el organismo advierte que el talento junior atraviesa una transición difícil, debido a que algunas firmas están reconsiderando sus necesidades de contratación de jóvenes, pero al mismo tiempo reconocen que necesitan desarrollar a quienes ocuparán posiciones de liderazgo en el futuro.
Es decir, una empresa puede ganar eficiencia automatizando parte del trabajo básico, pero si elimina demasiado pronto esas actividades también puede reducir las oportunidades mediante las cuales un analista aprende a detectar errores, entender una empresa o desarrollar criterio financiero.
Actualmente, Bloomberg experimenta esta transformación con AskB, una herramienta de inteligencia artificial dirigida a profesionales financieros que puede consultar información, analizar documentos y datos y sintetizar grandes cantidades de información que antes requerían múltiples búsquedas y procesos manuales.
Edwards asegura que incluso está cambiando la manera en que los propios profesionales perciben la utilidad de estas herramientas. “Hace un año nos decían: esto me ahorra tiempo. Ahora nos dicen: puedo cubrir más compañías o puedo hacer mejores preguntas”, dijo.
Ese desplazamiento, de recopilar información a interpretarla, coincide con lo que observa CFA Institute. En su reporte Artificial Intelligence and the Future of Finance, publicado en julio, el organismo plantea que la IA está erosionando una de las ventajas tradicionales de los mercados financieros; es decir, el acceso escaso a información y capacidad analítica. Y señala que conforme el análisis se vuelve más rápido, barato y accesible, el valor profesional puede desplazarse hacia la interpretación, la supervisión de modelos y la toma de decisiones.
La consecuencia es que las firmas empiezan a buscar perfiles híbridos. Una investigación de CFA Institute publicada en marzo encontró que los empleadores financieros demandan cada vez más conocimientos de inteligencia artificial, machine learning, ciencia de datos y Python, pero sin abandonar capacidades tradicionales como análisis financiero, pensamiento crítico y juicio estratégico. También necesitan profesionales capaces de revisar, interpretar y corregir resultados generados por IA.
Los propios empleadores, sin embargo, siguen considerando indispensable que quienes ingresan a finanzas dominen los fundamentos. Una encuesta de CFA Institute entre 500 directivos del sector financiero, divulgada en julio, encontró que 61% considera el análisis de estados financieros como la habilidad técnica más importante que un nuevo profesional debe dominar desde su primer día; 51% mencionó Excel, frente a 30% que señaló el uso de IA aplicada a finanzas.
Al mismo tiempo, 47% de los encuestados considera que las habilidades relacionadas con IA están emergiendo como las más importantes para quienes empiezan una carrera financiera. La combinación apunta a un perfil diferente: menos dedicado a tareas mecánicas, pero obligado a entender suficientemente bien las finanzas como para detectar cuándo la máquina se equivoca.
La IA no sustituye el criterio
Bloomberg, por ejemplo, mantiene una frontera entre utilizar inteligencia artificial para analizar información y permitir que tome directamente una decisión de inversión.
“No queremos que AskB responda si debes comprar una acción”, explicó Edwards. “Podemos ayudarte a construir el argumento, pero la decisión sigue siendo tuya”.
Esa distinción también aparece en los estudios sobre talento financiero. CFA Institute señala que las firmas todavía son cautelosas frente a una automatización completa y mantienen la supervisión humana en procesos de inversión. Conforme la IA absorbe más actividades de ejecución, aumenta la importancia de capacidades como pensamiento crítico, interpretación, comunicación y toma de decisiones.
Incluso las habilidades humanas parecen ganar peso. La encuesta de CFA Institute encontró que 67% de los directivos considera las llamadas soft skills —comunicación, colaboración y trabajo en equipo— como las que más favorecen actualmente la empleabilidad en finanzas, frente a 49% que mencionó habilidades de inteligencia artificial.
El reto para Wall Street, por tanto, no será únicamente determinar cuánto trabajo puede entregar a las máquinas. También tendrá que resolver cómo conservar el proceso mediante el cual un analista pasa de ejecutar tareas básicas a comprender suficientemente bien empresas, mercados y riesgos como para tomar decisiones.
