Envestnet revela las principales ideas sobre IA

Perspectivas de la IA: Cómo la inteligencia para la toma de decisiones de Envestnet está remodelando los flujos de trabajo de los asesores

La publicación de las métricas de uso de Envestnet del segundo trimestre de 2025 pone de relieve cómo los conocimientos de IA se integran en las operaciones diarias de los asesores. El Insights Engine de la plataforma aplica la inteligencia de decisiones para generar elementos de acción personalizados y oportunos que traducen los datos complejos de las cuentas en pasos concretos. Estas perspectivas de IA están diseñadas para reducir el tiempo de análisis, destacar alertas basadas en oportunidades y mejorar la conversión de clientes potenciales en activos gestionados.

Los equipos técnicos de plataformas de gestión de patrimonios como Morningstar y BlackRock han descrito pautas similares: dar prioridad al suministro de información sobre los datos en bruto. El enfoque de Envestnet refleja los cambios observados en el sector entre Fidelity, Charles Schwab, Vanguard y los nuevos actores del robo-asesoramiento como Wealthfront, Betterment y Personal Capital. La presencia de integraciones de Intuit para la planificación fiscal también acelera la automatización del flujo de trabajo del asesor.

Cómo la inteligencia de decisiones convierte las señales en tareas

La inteligencia de decisión combina automatización, análisis y heurística contextual para poner de relieve lo que más importa en la relación con un cliente. Por ejemplo, una alerta que identifique una "concentración de efectivo no gestionado" puede activar una secuencia: notificar al asesor, preparar una propuesta recomendada y poner en cola una estimación del impacto fiscal. Esta secuencia reduce la selección manual y aumenta las probabilidades de que un asesor actúe rápidamente ante una oportunidad.

Entre las ventajas operativas se incluyen la reducción del tiempo necesario para pasar a la acción, mayores tasas de compromiso y un seguimiento coherente de los KPI de conversión. Los datos empíricos aportados por Envestnet muestran que los asesores recurren repetidamente a información relacionada con las aportaciones a cuentas IRA y los productos de bajo rendimiento, lo que indica la persistencia del valor de la higiene rutinaria de la cartera impulsada por la IA.

• Clasificación más rápida de las cuentas detectadas por la IA
• Tareas prioritarias asignadas a objetivos centrados en el retorno de la inversión
• Recomendaciones contextuales que incorporan consideraciones fiscales y de riesgo
• Transferencia sin fisuras entre las herramientas de planificación y los procesos de propuesta de cuentas

Caso práctico: Meridian Advisors, una agencia de inversión inversa de tamaño medio, utilizó la inteligencia artificial para detectar 120 cuentas con concentración de efectivo no gestionado en el segundo trimestre. Al enviar estas señales a un equipo especializado y automatizar la redacción de propuestas, Meridian convirtió 18% de esas cuentas en soluciones gestionadas en seis semanas. La táctica de conversión de la cartera aprovechó las plantillas de mensajería automatizadas y los puntos de venta con conciencia fiscal, demostrando cómo los conocimientos de IA pueden afectar materialmente al crecimiento de los AUM.

Métrica	Flujo de trabajo previo a la IA	Perspectivas post-AI
Tiempo hasta la primera acción	6-10 días	24-72 horas
Conversión de cliente potencial a cliente gestionado	3-5%	10-20%
Ahorro de tiempo del asesor por semana	0-2 horas	4-8 horas

Las implicaciones técnicas para los equipos de infraestructura incluyen la necesidad de canalizaciones de datos de baja latencia, despliegue seguro de modelos y capas de explicabilidad para que los asesores puedan justificar sus acciones ante los clientes. Los socios de integración del ecosistema de custodia y análisis (por ejemplo, proveedores de informes y motores fiscales) deben admitir actualizaciones tanto por lotes como en tiempo real para mantener la precisión de los conocimientos de IA en mercados volátiles.

Hay lecturas relevantes sobre cómo la IA transforma los cuadros de mando y los productos para la toma de decisiones en varios resúmenes técnicos y estudios de casos, como los que describen los cuadros de mando de las empresas de tecnología financiera y las perspectivas de mercado. Estas fuentes ayudan a los equipos a relacionar las métricas de los productos con los resultados empresariales y a reproducir experimentos de retorno de la inversión en distintas plataformas. Consulte los recursos adicionales sobre cuadros de mando fintech y perspectivas de mercado de IA para obtener patrones técnicos más profundos.

Perspectiva: la integración de la inteligencia artificial en los sistemas de flujo de trabajo convierte las alertas de datos esporádicos en procesos repetibles que generan ingresos y establece una disciplina para la relación con los clientes basada en los datos.

AI insights: Las alertas centradas en oportunidades impulsan la conversión de activos para las RIA

Durante el segundo trimestre de 2025, la IA orientada a las oportunidades dominó el uso en todo el ecosistema de Envestnet. Las alertas etiquetadas como "Cuenta no gestionada con producto de bajo rendimiento" y "Concentración de efectivo no gestionado" se situaron sistemáticamente entre las señales más buscadas por los asesores. Estas señales están diseñadas para llamar la atención sobre el capital ocioso o de bajo rendimiento que puede convertirse en soluciones gestionadas, en línea con las prioridades de crecimiento de los asesores de empresas y RIA.

Los flujos de trabajo prácticos demuestran que es más probable que los asesores actúen cuando una perspectiva incluye información contextual: perfil de riesgo del cliente, consecuencias fiscales estimadas y un siguiente paso recomendado. El enfoque de Envestnet de combinar información con acciones planificadas reduce la fricción y aumenta las tasas de conversión. Las empresas que incorporaron la automatización de CRM a estas alertas vieron cómo mejoraba el seguimiento y la documentación para las auditorías de cumplimiento.

Manual para convertir los proyectos en activos gestionados

Un libro de jugadas eficaz utiliza los conocimientos de la IA para segmentar las oportunidades, priorizar el alcance y medir los resultados. Los pasos típicos incluyen: identificar la oportunidad a través de la información, generar una tarea dirigida al asesor, preparar una propuesta dirigida al cliente, cuantificar los efectos fiscales y de rendimiento, y enviar la propuesta a los equipos de ventas o de cartera si la oportunidad supera un umbral. Este flujo de trabajo es especialmente valioso para los asesores que compiten con proveedores de bajo coste como Vanguard, Fidelity y Charles Schwab por los activos de los mismos clientes.

• Identificar: marcar las cuentas que muestren concentración o bajo rendimiento.
• Priorizar: clasificar las oportunidades por volumen de activos, riesgo y sensibilidad fiscal.
• Actuar: desplegar propuestas planificadas que esbocen la reasignación sugerida.
• Medida: seguimiento de la conversión y aumento estimado de los ingresos.

Ejemplo: una plataforma de asesoramiento integrada con el motor de información de Envestnet detectó un grupo de propuestas de cuentas nuevas paralizadas. Al sacar a la luz esa información de "Propuesta de cuenta nueva estancada", un equipo de asesores de una empresa regional volvió a captar clientes potenciales con carteras personalizadas que hacían hincapié en la eficiencia fiscal y en ETF de bajo coste de socios. Este reenganche se tradujo en un aumento cuantificable de los activos convertidos a activos gestionados.

Tipo de oportunidad	Activador común	Acción típica
Efectivo no gestionado	Saldo de caja > umbral	Proponer un barrido al dinero gestionado
Producto de bajo rendimiento	Desempeño relativo inferior al de sus homólogos	Recomendar sustitución o reequilibrio
Propuesta paralizada	No hay firma después de X días	Seguimiento automatizado y propuesta revisada

Las integraciones con proveedores de datos de mercado y depositarios -por ejemplo, las API de BlackRock o los análisis de Morningstar- mejoran la precisión de las señales, mientras que empresas de roboasesoramiento como Wealthfront y Betterment demuestran modelos alternativos de comercialización de servicios gestionados de bajo coste. Los asesores que combinan las relaciones humanas con la sincronización y la personalización basadas en la IA pueden superar a las ofertas puramente algorítmicas.

Los recursos prácticos y los estudios de casos sobre la conversión de oportunidades en cuentas gestionadas están disponibles en artículos del sector y guías para desarrolladores de herramientas de ventas basadas en IA. Para enfoques más tácticos de la automatización de la cartera y la puntuación de oportunidades, los equipos pueden consultar análisis específicos sobre la productividad de la IA en las ventas y el diseño de cuadros de mando de tecnología financiera para adaptar los patrones establecidos a sus flujos de trabajo.

Perspectiva: las perspectivas de la IA centradas en las oportunidades son más valiosas cuando eliminan el triaje manual y proporcionan una ruta clara y cuantificable desde la identificación hasta la acción del cliente, convirtiendo las fugas de canalización en activos gestionados.

AI insights: Tendencias de la eficiencia fiscal y auge de la recuperación de pérdidas fiscales

En el segundo trimestre creció notablemente la contratación de servicios de inteligencia artificial centrados en la fiscalidad, lo que refleja el mayor interés de los inversores por las estrategias fiscales. Un estudio del Boston Consulting Group encargado por Envestnet reveló que los inversores dan prioridad a la gestión de las inversiones y a la eficiencia fiscal cuando trabajan con un asesor. Estas preferencias han impulsado la demanda de información que calcule las oportunidades de recuperación de pérdidas fiscales, recordatorios de contribuciones a cuentas individuales y estimaciones de compensación de pérdidas.

Las perspectivas de IA con conciencia fiscal difieren de las alertas de rendimiento puras al incorporar lotes de impuestos, periodos de retención y tramos impositivos específicos del cliente. Las integraciones con motores fiscales -incluidas plataformas y proveedores conocidos por los asesores e integrados con los productos de Intuit- automatizan el análisis necesario para recomendar con confianza la recolección de pérdidas fiscales u otras tácticas de aplazamiento sin crear un riesgo de cumplimiento incremental.

Mecánica operativa de los conocimientos de la IA sobre fiscalidad

Los algoritmos fiscales deben procesar los lotes fiscales, las normas sobre ventas de lavado y la situación fiscal del cliente. Los conocimientos de IA que recomiendan la compensación de pérdidas fiscales suelen presentar un impacto fiscal estimado, sugerencias de operaciones que evitan las ventas de lavado y rentabilidades previstas después de impuestos. A continuación, las operaciones recomendadas se envían a los sistemas de negociación y elaboración de informes, con información adjunta para su revisión por parte de las autoridades reguladoras y los clientes.

• Calcular las pérdidas realizadas frente a las no realizadas en los lotes fiscales.
• Calcule la exposición al lavado de cara y sugiera ventanas comerciales adecuadas.
• Proporcione proyecciones de rentabilidad después de impuestos para trayectorias alternativas de reequilibrio.
• Oportunidades de cotización a cuentas individuales de jubilación y optimización fiscal de los planes de jubilación.

Ejemplo de caso: un asesor de inversiones regional utilizó la información de Envestnet sobre pérdidas fiscales durante un trimestre volátil. La plataforma detectó cuentas con pérdidas a corto plazo que superaban los umbrales y recomendó acciones específicas de reequilibrio fiscal. Los asesores ejecutaron las operaciones mientras documentaban los motivos del cliente mediante notas con plantillas, y el RIA midió posteriormente el ahorro fiscal realizado a final de año en relación con años anteriores.

Información fiscal	Entradas primarias	Resultado esperado
Cosecha de pérdidas fiscales	Lotes fiscales, umbrales de pérdidas no realizadas	Reducción de la deuda tributaria
Recordatorio de contribución a la cuenta IRA	Saldos de cuentas, ventanas de cotización	Mayor adopción de fondos de jubilación
Reequilibrio después de impuestos	Nivel impositivo del cliente, costes de transacción	Rentabilidad optimizada después de impuestos

Los conocimientos de IA centrados en los impuestos crean requisitos operativos de auditabilidad y comunicación con el cliente. Se necesitan registros detallados, análisis de escenarios y fundamentos accesibles para respaldar las recomendaciones de los asesores. Los proveedores que ofrecen soluciones de extremo a extremo, integrando la ejecución de operaciones con la documentación -y vinculándose a los sistemas de preparación de impuestos de los clientes- ofrecen el camino más claro para ampliar el asesoramiento con conciencia fiscal.

Los recursos pertinentes y las notas para desarrolladores sobre estrategias fiscales y herramientas de asesoramiento basadas en IA aparecen en artículos técnicos y resúmenes de mercado; para las guías operativas, consulte los escritos centrados en las principales perspectivas de IA para estrategias fiscales y perspectivas de mercado de IA que cubren la gestión de tesorería y las funciones fiscales. Estos recursos proporcionan patrones prácticos de codificación y listas de comprobación del cumplimiento para integrar las perspectivas de IA con conciencia fiscal en los sistemas de producción.

Perspectiva: las perspectivas de la IA con conciencia fiscal afectan materialmente a los resultados de los clientes al convertir la volatilidad transitoria del mercado en ajustes de cartera estructurados y eficientes desde el punto de vista fiscal que preservan el patrimonio a largo plazo.

AI insights: Optimización de la cartera y panorama competitivo entre los principales proveedores

Las perspectivas de optimización de la cartera, como "Productos de bajo rendimiento", atraen constantemente la atención de los asesores, lo que permite un reequilibrio específico y la sustitución de productos. Los datos de Envestnet muestran que los asesores utilizan estas perspectivas de la IA para identificar las participaciones rezagadas y proponer alternativas, una práctica que favorece un mejor rendimiento relativo y la retención de clientes. Esta tendencia se observa en todo el sector, con grandes custodios y proveedores de datos como Vanguard, Fidelity y Charles Schwab que adaptan señales similares en sus herramientas para asesores.

La dinámica competitiva también incluye el ecosistema de ETF de BlackRock y las señales de investigación de Morningstar, que los asesores consultan cuando evalúan sustituciones o estrategias de superposición. Mientras tanto, robo-advisors como Wealthfront y Betterment siguen presionando los márgenes al ofrecer reequilibrio automatizado, empujando a los asesores humanos a diferenciarse a través de la calidad del asesoramiento y la personalización fiscal impulsada por los conocimientos de IA.

Cómo se aplican los conocimientos sobre optimización de carteras

Los conocimientos de optimización combinan análisis de rendimiento, modelos de riesgo y limitaciones de los clientes. El proceso suele incluir un análisis de la causa raíz (desviación sectorial, bajo rendimiento de los gestores activos, comisiones), en el que la IA sugiere operaciones precisas que minimizan la rotación y la fricción fiscal. Las plataformas que integran estas sugerencias con calculadoras de costes de negociación y listas restringidas de ejecución disminuyen la carga cognitiva de los asesores y reducen las desviaciones en la ejecución.

• Detectar a los que obtienen peores resultados utilizando métricas relativas a sus homólogos y exposiciones a factores.
• Evaluar los candidatos a la sustitución teniendo en cuenta las comisiones, la liquidez y el impacto fiscal.
• Proponer paquetes de operaciones que minimicen las ganancias realizadas al tiempo que se alcanzan las asignaciones objetivo.
• Documente la justificación utilizando plantillas de divulgación para los archivos de los clientes y el cumplimiento.

Ejemplo real: un asesor de inversiones sustituyó un conjunto de fondos activos con comisiones elevadas por una solución combinada que incluía ETF de bajo coste de Vanguard y ETF de factores seleccionados de BlackRock. El motor de inteligencia artificial demostró las mejoras netas de comisiones previstas y sugirió un plan de ejecución por fases para mitigar las consecuencias fiscales. La transición mejoró la satisfacción del cliente, redujo las comisiones y aumentó las métricas de retención medibles.

Proveedor	Papel en el ecosistema	Integración típica
Envestnet	Motor Insights y flujo de trabajo	Alertas, propuestas, integración fiscal
Morningstar	Investigación y calificaciones	Contexto de rendimiento y análisis de fondos
BlackRock / Vanguard / Fidelity	ETF y proveedores de fondos	Ejecución, disponibilidad de productos, precios

Desde el punto de vista de la ingeniería de productos, el éxito de las funciones de optimización de carteras requiere un sólido backtesting, pruebas de estrés y simulación de escenarios. Los equipos suelen recurrir a investigaciones externas y prácticas de gobernanza de modelos de aprendizaje automático para garantizar que los conocimientos de IA sigan siendo válidos en todos los regímenes de mercado. Los análisis del sector sobre la productividad de los productos de IA y las herramientas de decisión agénticas proporcionan marcos de referencia útiles para validar estos modelos.

Otros recursos para desarrolladores y productos detallan cómo integrar la información en los cuadros de mando y cómo medir la mejora; entre ellos se incluyen profundizaciones en los cuadros de mando de IA, la observabilidad de la IA agéntica y estudios sobre mejoras de la productividad de la IA. Para las empresas que crean o integran estas capacidades, las referencias cruzadas de guías prácticas y documentación de proveedores acortan el tiempo de implantación y reducen el riesgo operativo.

Perspectiva: optimización de carteras Las perspectivas de la IA proporcionan una ventaja competitiva defendible cuando se combinan con una ejecución de baja fricción, justificaciones transparentes y estrategias de implementación fiscalmente conscientes que se alinean con los objetivos del cliente.

Nuestra opinión

Los conocimientos de IA de plataformas como Envestnet ya no son características experimentales; son palancas operativas para las prácticas de asesoramiento modernas. La combinación de inteligencia para la toma de decisiones, señales fiscales y alertas centradas en las oportunidades crea un manual repetible para aumentar los activos y mejorar los resultados de los clientes. Las empresas que adopten estos conocimientos al tiempo que mantienen una gobernanza sólida y una comunicación transparente con el cliente obtendrán beneficios empresariales cuantificables.

El panorama del sector incluye a los principales operadores tradicionales (BlackRock, Vanguard, Fidelity, Charles Schwab y Morningstar) y a empresas digitales como Wealthfront, Betterment y Personal Capital. Cada parte interesada desempeñará un papel en el aumento de las expectativas básicas para el asesoramiento basado en la información. Los socios integradores y los proveedores deben centrarse en la interoperabilidad, los registros de auditoría y la ergonomía de los flujos de trabajo para que estas capacidades sean escalables.

Recomendaciones prácticas para las operaciones de asesoramiento

Las recomendaciones operativas incluyen priorizar los conocimientos de IA de alto impacto, instrumentar métricas de bucle cerrado para la conversión y el impacto, e invertir en la explicabilidad. Los equipos deben estandarizar la forma en que se presentan los conocimientos y asegurarse de que los equipos fiscales y de cumplimiento revisan la lógica antes de la implantación a gran escala. Los pilotos multifuncionales que combinan asesores, gestores de carteras, especialistas fiscales e ingenieros producen ciclos de iteración más rápidos y cálculos de ROI más claros.

• Dar prioridad a la adopción en torno a las señales de oportunidades de gran volumen de negocio.
• Instrumentar métricas de extremo a extremo: detección → acción → conversión → cambio de AUM.
• Garantizar la aprobación fiscal y de cumplimiento antes de las recomendaciones comerciales automatizadas.
• Invierta en explicaciones de cara al cliente para respaldar la confianza persistente.

Para los equipos de ingeniería, la documentación, las simulaciones deterministas y las pruebas de integración son esenciales. Los recursos públicos sobre automatización de pruebas de IA y pruebas de adversarios en ciberseguridad son buenas referencias a la hora de crear sólidos canales de información. Los jefes de producto también deben consultar estudios de casos de mercado y resúmenes técnicos sobre cuadros de mando y herramientas de productividad de tecnología financiera basados en IA para alinear las hojas de ruta con resultados empresariales mensurables.

Recomendación	Acción	Beneficio previsto
Adoptar alertas de oportunidades	Habilitar las 5 mejores percepciones en la interfaz de usuario del asesor	Aumentar la conversión de activos no gestionados
Integrar los motores fiscales	Conecte los flujos de trabajo de Tax-Lot e Intuit	Mejorar la rentabilidad después de impuestos y la satisfacción del cliente
Medir el impacto	Seguimiento del aumento de la acción a AUM	Cuantificar el retorno de la inversión y priorizar las hojas de ruta de los productos

Los análisis del sector y los artículos para desarrolladores ofrecen más lecturas técnicas y pautas de implementación. Para los equipos que crean o perfeccionan estas capacidades, consulte las guías prácticas sobre productividad de productos de IA, cuadros de mando de tecnología financiera y las principales perspectivas de IA para conocer las estrategias fiscales que aceleran la adopción y evitan los errores más comunes.

Perspectiva: la adopción de perspectivas de IA con una gobernanza disciplinada y métricas operativas claras transforma la capacidad de asesoramiento de un análisis reactivo a un compromiso proactivo con el cliente que genera ingresos.

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