Cómo la IA puede arruinarte

Imagine que, sea por ahorro, por herencia o por un golpe de fortuna, usted se encuentra con que dispone de 100.000 euros en la hucha. Se plantea qué hacer con ellos: si los pone a plazo fijo en el banco, obtendrá, en el mejor de los casos, poco más de 2.600 euros netos al año. Y mira otras opciones.

Pero usted nada sabe de mercados ni de Bolsa, y no quiere pagar a un asesor de inversiones, así que ¿a quién recurrir? Pues a la Inteligencia Artificial, que todo lo sabe y todo lo responde. Grave error, que han sufrido en sus carnes muchas personas que (viene spoiler, que ya conoce por el titular) se quedaron con la hucha vacía.

Para tener una base empírica que sustentase qué pasa si fías a la IA tus decisiones de inversión, Ricardo Crisóstomo y Diana Mykhalyuk, técnicos de la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV), se pasaron diez meses haciendo esa pregunta que se hacen miles de ahorradores: qué acciones del Ibex 35 van a portarse mejor que el mercado.

Cada primer día de mes, entre abril de 2025 y enero de 2026, se la plantearon a ChatGPT, Gemini, DeepSeek y Perplexity, cuatro de los modelos más extendidos de Inteligencia Artificial, y con sus respuestas montaron carteras. La conclusión de su estudio, publicado por el supervisor en marzo, es poco alentadora para quien va al tuntún: preguntarle a la IA sin más no sirve para invertir.

Con la consulta que haría cualquiera, sin instrucciones ni contexto, las carteras ganaron al índice un 0,35% al mes. Estadísticamente, nada. Las de ChatGPT, de hecho, quedaron por debajo del mercado. Y eso sin descontar el efecto inflación que deprecia el valor del dinero.

Lo inquietante es cómo se equivocan las máquinas. El informe recoge un catálogo de fallos que haría dudar a cualquiera. Un modelo usó las cuentas de Amadeus Fire, una firma alemana, en lugar de las de Amadeus IT. Otro se inventó un precio de cierre. Hubo quien mezcló beneficios de 2025 con cotizaciones de 2024, quien sumó deuda en dólares con capitalización en euros y quien tomó un PER bajo (ratio precio-beneficio que puede revelar posibles acciones infravaloradas) por una mala señal, cuando suele indicar lo contrario. Y al señalarles el error, a veces lo reconocían… y seguían usando la cifra equivocada.

Los autores lo llaman la trampa de la fluidez. La IA escribe con tanto aplomo y seguridad que el error pasa inadvertido: la respuesta suena a analista aunque los cálculos estén mal.

No es un caso aislado. La tecnológica británica Saturn sometió en septiembre a 18 modelos, entre ellos ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot y Grok, a 121 preguntas sobre hipotecas, pensiones, impuestos o deudas. El 57% de las respuestas fueron incorrectas o incompletas; en las preguntas complejas, el 88%. Eso sí, Saturn vende software de IA a asesores financieros, así que no es un árbitro neutral.

Ahí viene el riesgo real. El estudio de la CNMV usaba una cartera diversificada y concluía que las carteras no ganaban, y la asignada a ChatGPT incluso perdía. Pero el inversor inexperto probablemente apostaría por uno o dos valores, con alto riesgo de recibir recomendaciones erróneas que le lleven a la ruina. Y no digamos si entramos en otros valores como criptomonedas o inversiones exóticas, las típicas gangas.

Lo más alarmante es que el hábito ya está extendido. Según McKinsey, más del 70% de los españoles que usan IA generativa la emplean para asuntos financieros, y el 29% le pide directamente consejo de inversión.

Usar bien la herramienta

Pero, como se ha dicho tantas veces, la IA es una mera herramienta. Muy sofisticada, de acuerdo, pero eso es lo que es, y, por tanto, no es ni buena ni mala, es quien la usa quien debe responsabilizarse del resultado.

De hecho, el estudio de la CNMV no condena la herramienta. Cuando los investigadores le dieron instrucciones precisas (qué indicadores mirar, con qué peso, con qué fecha de corte), la rentabilidad extra subió al 2,24% mensual. Y cuando además revisaron cada respuesta y corrigieron cálculos y datos desfasados, llegó al 3,04%, con los cuatro modelos batiendo al Ibex. Si se añadía la documentación oficial que las cotizadas registran ante la CNMV, la mejor combinación sacó un 40,2% acumulado al índice en diez meses.

Hay letra pequeña. Los propios autores advierten de que diez meses son pocos, de que los modelos cambiaron de versión durante la prueba y de que se trata de carteras teóricas que compran unos valores y apuestan contra otros. No es una receta.

La investigación previa apunta en la misma dirección. Pelster y Val (2024) vieron que las recomendaciones de ChatGPT eran inconsistentes y cambiaban según cómo se formulara la pregunta. López-Lira y Tang (2023) sí encontraron capacidad de predicción en sus puntuaciones. Y Cao y otros (2023) concluyeron que analista y máquina juntos rinden más que cada uno por separado.

Los supervisores, por su parte, llevan tiempo avisando. En una campaña conjunta, la autoridad europea de valores (ESMA) y la CNMV recuerdan que estos asistentes no están obligados a actuar en interés del usuario ni están pensados para asesorar, y que no hay atajos para hacerse rico.

La receta no pasa por dejar de usar la IA, sino por no dejarla sola: pedirle que enseñe sus cálculos y sus fuentes, comprobar los datos y no mover un euro solo porque una máquina suena convincente. Los autores lo resumen así: el desafío no es solo tecnológico. También es organizativo. Y, sobre todo, no olvidar algo básico: si la IA se equivoca y usted pierde, no puede pedirle cuentas a nadie.