Primero fueron los programadores. Ahora OpenAI automatiza a los banqueros de inversión.

Después de los programadores, OpenAI se ha puesto con una de las profesiones de oficina más costosas. La compañía lanzó una versión especial de ChatGPT para el sector financiero, capaz de realizar una parte considerable del trabajo de los banqueros de inversión junior, que en Wall Street pueden ganar alrededor de $200,000 al año con bonificaciones.

ChatGPT for Financial Services está dirigido sobre todo a los bancos de inversión y a las unidades de análisis. OpenAI desarrolló el servicio junto con Morgan Stanley y Evercore, investigando en qué tareas los banqueros dedican más tiempo a trabajo rutinario manual. Una transición similar ya tuvo lugar en el desarrollo de software, donde la compañía transformó a Codex en un sistema de programadores de IA capaces de ejecutar tareas largas en paralelo.

La versión financiera de ChatGPT puede recopilar investigaciones, analizar estados financieros, construir modelos de valoración de empresas, normalizar las ganancias y el EBITDA, buscar compradores potenciales, desglosar resultados financieros y preparar presentaciones para clientes. GPT-6 Astra trabaja con tablas, notas a los estados financieros y cifras de distintos periodos, y a continuación vuelca los resultados en documentos, hojas de cálculo y diapositivas.

La principal diferencia respecto a un chatbot habitual es el acceso a datos profesionales. En ChatGPT se integraron datos de Daloopa, PitchBook, LSEG News y Crunchbase, incluyendo estados financieros, transcripciones de conferencias telefónicas, información sobre empresas privadas, inversiones y operaciones. OpenAI también está desarrollando conexiones con S&P Capital IQ, MSCI, Moody’s, Dow Jones Factiva y otros servicios. Este enfoque continúa la evolución de la compañía desde el IA conversacional hacia agentes de trabajo a los que se pueden delegar procesos empresariales completos.

Para la banca de inversión es especialmente importante la verificabilidad de las cifras. ChatGPT muestra enlaces a tablas concretas y a fragmentos de documentos de los que tomó los datos, de modo que el empleado pueda comprobar el cálculo. Los bancos también podrán cargar sus propias plantillas de Excel, Word y PowerPoint, tras lo cual el sistema preparará un modelo de valoración, una nota analítica o una presentación en el formato adoptado internamente por la empresa.

Ese tipo de tareas suele ocupar la mayor parte del día de los analistas junior. Los banqueros novatos recopilan datos, cotejan cifras, actualizan modelos y pasan horas corrigiendo presentaciones antes de enviarlas al cliente. La IA está cada vez más asumiendo esas tareas iniciales en otras profesiones, por lo que los empleadores ya están revisando los requisitos para los jóvenes profesionales.

OpenAI no promete por ahora una sustitución total de las personas. El banquero sigue teniendo que verificar los cálculos, tomar decisiones y responder por el material final. Morgan Stanley y Evercore también subrayan la importancia del juicio profesional. Los desarrolladores han prestado especial atención a la confidencialidad: por defecto los datos corporativos no se usan para entrenar los modelos, la información se cifra y los administradores disponen de control sobre roles, periodos de retención y registros de auditoría.

En ChatGPT for Financial Services, OpenAI ha reunido en una sola interfaz el modelo GPT-6 Astra, bases de datos sectoriales, plantillas corporativas y herramientas para preparar materiales listos para usar. El servicio ya está disponible para organizaciones financieras elegibles y más adelante la compañía planea ampliar la solución a otras áreas del negocio financiero.

Los programadores pasaron por una fase parecida antes. En marzo, empleados de empresas tecnológicas ya estaban dejando de escribir cada línea a mano para pasar a la gestión de agentes que ejecutan tareas en paralelo. Ahora un modelo de trabajo similar ha llegado a las tablas, a los modelos financieros y a las presentaciones de Wall Street.

Al mismo tiempo, la automatización a gran escala no garantiza por ahora una reducción de plantillas. Los proyectos corporativos con IA a menudo resultan más caros y complejos de lo prometido inicialmente, y las empresas se encuentran con rendimientos controvertidos tras su implantación, según la experiencia de grandes proyectos de IA.

La transición es especialmente sensible para los bancos debido al acceso de los modelos a datos financieros y de clientes. Los reguladores ya advierten que la rápida difusión de la IA avanzada genera nuevos riesgos para los bancos, por lo que la velocidad de automatización tendrá que combinarse con control de acceso, auditoría y la verificación obligatoria de los resultados por una persona.