Ya no solo los programadores: la IA amenaza los empleos de la industria financiera

OpenAI y el proyecto Mercury

Los analistas junior en banca de inversión tradicionalmente trabajan muchas horas realizando tareas de modelado, presentación y limpieza de datos. La iniciativa de OpenAI es que ahora parte de ese trabajo sea codificado en IA.

Para cumplir con su objetivo, la empresa fundada por Sam Altman ha contratado a más de un centenar de exbanqueros de inversión para entrenar a su IA. Su tarea consiste en crear modelos financieros reales, como los de adquisiciones aplicadas, fusiones o salidas a la bolsa, y convertirlos en ejemplos de aprendizaje para el sistema.

La finalidad es que la IA pueda generar en minutos lo que un analista tardaría horas o incluso días en construir.

Un reporte de la CNBC refirió que el proyecto Mercury podría representar una disrupción profunda en la estructura de empleo del sector financiero, de manera similar a lo que ocurrió con los programadores cuando la IA generativa comenzó a escribir y depurar código.

Durante los últimos años, OpenAI posiciona a sus modelos GPT como asistentes de productividad capaces de automatizar tareas complejas de programación.

Este panorama constantemente atrae una mirada crítica sobre las implicaciones que tendrá para el trabajo humano, aunque la industria insiste en que su finalidad es complementar y no sustituir.

El cómputo cuántico pasa de la teoría a la práctica

Mientras OpenAI lleva la automatización a las tareas tradicionales del análisis financiero, otra revolución tecnológica avanza desde un frente distinto: el cómputo cuántico.

En septiembre de 2025, HSBC e IBM anunciaron que lograron lo que calificaron como la “primera evidencia empírica conocida” de una aplicación de la computación cuántica en trading algorítmico de bonos.

El objetivo de la prueba era evaluar qué tan probable era que una operación se concretara al precio cotizado (Request for Quotes). El banco usó datos reales del mercado europeo de bonos corporativos sin bolsa centralizada en combinación con ordenadores cuánticos de IBM.

El resultado, según informaron, fueron mejoras de hasta 34% en la predicción de qué tan probable sería que una operación se llenara al precio cotizado, respecto a métodos exclusivamente clásicos. HSBC definió este hito como “una nueva frontera del cómputo de servicios financieros”.

El avance representa un punto de inflexión, pues la computación cuántica aún es vista como un horizonte lejano y con aplicaciones hipotéticas.

“Esta es una primicia mundial revolucionaria en la negociación de bonos. Significa que ahora tenemos un ejemplo tangible de cómo las computadoras cuánticas actuales podrían resolver un problema empresarial real a gran escala y ofrecer una ventaja competitiva, que seguirá creciendo a medida que avancen las computadoras cuánticas”, afirmó Philip Intallura, director de Tecnologías Cuánticas del Grupo HSBC.

¿Se repetirá la historia del sector de programación?

Hace apenas una década los desarrolladores de software eran considerados inmunes a la automatización. Sin embargo, con la llegada de herramientas como GitHub, Copilot o ChatGPT, gran parte del código repetitivo y de las tareas de depuración se automatizaron, desplazando a los perfiles más junior y redefiniendo la demanda laboral.

En julio de este año, Danny Wu, director de productos IA de Canva, dijo a Expansión que la implementación de IA en este tipo de roles no significa su desaparición, pues sigue habiendo habilidades técnicas y más profundas que se necesitan de su parte.

Es decir, los programadores que conservan su valor son aquellos capaces de dirigir o supervisar la inteligencia artificial, no quienes repiten comandos.

Si la iniciativa de HSBC y el proyecto Mercury logran demostrar que la IA y el cómputo cuántico pueden construir modelos financieros, proyectar escenarios y presentar informes con precisión y consistencia, el trabajo de miles de analistas podría transformarse en cuestión de meses.

En lugar de construir hojas de cálculo, los analistas del futuro podrían enfocarse en diseñar y supervisar los sistemas que las generan. Eso sí, la alfabetización en inteligencia artificial y en cómputo avanzado se perfila como una habilidad tan esencial como el conocimiento contable o estadístico.

HSBC, por ejemplo, ya comenzó a ofrecer programas internos de capacitación en tecnologías emergentes para su personal, incluyendo módulos sobre fundamentos de cómputo cuántico y automatización.

Si el resultado de la automatización en el sector financiero sigue la misma línea que en la programación, la pregunta no es si la automatización reemplazará a los banqueros junior, sino cuándo y qué nuevos roles surgirán a partir de esa transformación.