La publicación de Envestnet sobre los datos de IA más utilizados por los asesores en el segundo trimestre de 2025 pone de manifiesto un cambio decisivo: las alertas basadas en oportunidades -diseñadas para detectar activos ociosos e incorporaciones estancadas- están aumentando su adopción. El conjunto de datos muestra cómo la inteligencia para la toma de decisiones (ID) integrada en los flujos de trabajo de los asesores convierte el ruido en acciones prioritarias, reforzando el compromiso de los clientes y acelerando la conversión de activos.
Los asesores y los RIA están combinando la optimización de la cartera con una supervisión proactiva y fiscalmente consciente. El resultado es un enfoque mensurable en la conversión de las concentraciones de efectivo y las tenencias de bajo rendimiento en activos gestionados, mientras que la cosecha de pérdidas fiscales y los impulsos de contribución IRA ganan tracción en medio de la volatilidad del mercado. En las siguientes secciones se analizan estos patrones, se ofrecen ejemplos aplicados y se describe cómo responde el ecosistema de tecnología patrimonial en general.
AI insights: Tendencias de uso para asesores financieros en el segundo trimestre de 2025
La información de IA obtenida en una importante plataforma de gestión de patrimonios en el segundo trimestre de 2025 muestra patrones coherentes en el comportamiento de los asesores. Las métricas de uso apuntan a una dependencia repetida de alertas que identifican concentraciones de efectivo no gestionadas, productos de bajo rendimiento y propuestas de cuentas nuevas estancadas. Estas señales en la parte superior del embudo y a nivel de cartera reflejan un doble objetivo para los asesores: aumentar los activos gestionados y mejorar la rentabilidad de los clientes después de impuestos.
Los motores de inteligencia de decisiones ahora dan prioridad al contexto: tipo de cuenta, situación fiscal y etapa de vida del cliente. Esa estratificación contextual es la razón por la que las perspectivas de la IA son más procesables que las señales brutas de los sistemas heredados. Una RIA mediana que utilizó estas alertas registró un aumento de 12% en la conversión de cuentas inactivas en tres meses, lo que demuestra que los avisos oportunos influyen en las acciones del asesor.
AI insights: desglose de las principales categorías de alertas
El examen de las alertas que generaron más actividad revela las prioridades estratégicas de los asesores.
- Oportunidades de conversión: "Propuesta de nueva cuenta estancada" y alertas de canalización similares.
- Capital ocioso: La "concentración de efectivo no gestionado" se centra en el efectivo depositado en cuentas de corretaje.
- Indicadores de bajo rendimiento: "Productos de bajo rendimiento" para participaciones por debajo de los índices de referencia.
- Oportunidades fiscales: "Tax-Loss Harvesting" y otras estrategias fiscales similares.
- Consejos para la jubilación: "Recordatorio de contribución a la cuenta IRA" para mantener el rumbo de los planes a largo plazo.
Estas categorías coinciden con las prioridades de los inversores identificadas en los estudios encargados: los clientes valoran la gestión de las inversiones y la eficiencia fiscal por encima de muchos otros servicios. La implicación es clara: los asesores que se basan en los conocimientos de la IA pueden satisfacer mejor las expectativas de los clientes y aumentar sus ingresos.
| Categoría Insight | Objetivo del asesor | Activación típica |
|---|---|---|
| Propuesta de cuenta nueva paralizada | Convertir los proyectos en activos gestionados | Propuesta no aceptada en X días |
| Concentración de tesorería no gestionada | Trasladar el efectivo ocioso a carteras gestionadas | Efectivo > umbral % de la cuenta |
| Productos de bajo rendimiento | Reequilibrar y optimizar las participaciones | Participaciones por debajo del cuartil |
| Cosecha de pérdidas fiscales | Mejorar la rentabilidad después de impuestos | Ventanas de pérdidas realizadas/no realizadas |
| Recordatorio de contribución a la cuenta IRA | Mantener el impulso del plan de jubilación | Cliente admisible pero no cotizante |
Las plataformas clave que alimentan el flujo de trabajo del asesor van más allá de Envestnet. Los datos de mercado y los análisis de Bloomberg, la indexación y la visibilidad de los fondos de Vanguard y BlackRock, y las señales de las cuentas de corretaje de Charles Schwab y Fidelity Investments forman parte de las señales compuestas. Mientras tanto, nuevos actores como Robinhood, Wealthfront y Betterment influyen en el comportamiento y las expectativas de los consumidores, elevando el listón de la capacidad de respuesta de los asesores.
Ejemplo práctico: una empresa patrimonial de tamaño medio utilizó señales combinadas del Insights Engine de Envestnet y análisis de carteras vinculados a las calificaciones de Morningstar. Cuando un cliente tenía una cantidad considerable de efectivo no gestionado y un puñado de fondos de bajo rendimiento, el asesor recibió una alerta de oportunidad priorizada. Actuando en consecuencia, la empresa cambió los activos, ejecutó la cosecha de pérdidas fiscales en su caso, y convirtió la relación en un mandato de asesoramiento completo. La puntuación de satisfacción del cliente aumentó y la empresa registró un visible aumento de los activos recurrentes.
Para los asesores que busquen recursos prácticos sobre la integración de estas herramientas, las guías sobre implementación y supervisión -como las que cubren la observabilidad y la arquitectura de la IA- ayudan a hacer operativas las alertas. Considere la posibilidad de leer profundizaciones técnicas para el contexto de implementación en https://www.dualmedia.com/ai-observability-architecture/ y estrategias de adopción en https://www.dualmedia.com/ai-productivity-transformation/.
Visión final: Los conocimientos de la IA ya no son señales experimentales; son palancas operativas que afectan materialmente a la conversión y a los resultados de la cartera cuando se integran en las rutinas de los asesores.
Inteligencia Artificial: Alertas basadas en oportunidades y estrategias de conversión de canalizaciones
La información de IA basada en oportunidades se centra en convertir el potencial en ingresos gestionados. Las alertas más procesables señalan propuestas estancadas, grandes saldos de efectivo fuera de las cuentas gestionadas y arbitrajes identificables en costes o rendimiento. Estas señales actúan como indicaciones prescriptivas: no sólo "qué" está ocurriendo, sino "qué" podría hacer el asesor a continuación: mensajes de compromiso, reestructuración de las comisiones u operaciones fiscales específicas.
Los modelos de inteligencia de decisiones combinan marcas de tiempo de CRM, estados de cuentas de custodia e indicadores de mercado para crear listas priorizadas de clientes con los que contactar. Para los asesores de empresas y las RIA, esa priorización es crucial: el ancho de banda de la divulgación es limitado, y los conocimientos de IA ayudan a asignar tiempo a las conversiones de alta probabilidad.
Perspectivas de la IA: manual práctico para convertir las oportunidades en cartera
La aplicación sistemática de un programa de conversión se centra en tres pasos: identificación, personalización y seguimiento. La identificación aprovecha las alertas de propuestas estancadas y concentraciones de efectivo. La personalización adapta el alcance utilizando los datos del cliente: edad, ingresos, objetivos y comportamiento anterior. El seguimiento controla los resultados y los introduce en el modelo para mejorar la priorización.
- Identificación: Utilice los conocimientos de la IA para crear una lista de seguimiento diaria de clientes potenciales de alta conversión.
- Personalización: Preparar propuestas breves y con conciencia fiscal que reflejen las oportunidades actuales del mercado.
- Seguimiento: Programe puntos de contacto específicos y automatice recordatorios en el CRM.
Caso práctico: Harbor Wealth Advisors (una hipotética empresa mediana) integró las alertas de Envestnet con su CRM para marcar las propuestas con más de 14 días de antigüedad. Los asesores enviaron mensajes concisos y orientados a la acción e incluyeron imágenes del impacto fiscal basadas en los módulos de eficiencia fiscal subyacentes. En dos trimestres, Harbor convirtió 18% de las propuestas marcadas en cuentas gestionadas, apoyando el crecimiento de los AUM y manteniendo la eficiencia de los asesores.
| Escenario | AI insights Función | Métrica operativa |
|---|---|---|
| Puntuación de clientes potenciales | Priorizar las propuestas de alta probabilidad | Tasa de conversión de propuestas |
| Compromiso | Sugerir plantillas de divulgación personalizadas | Tasa de respuesta de los clientes |
| Ejecución | Recomendar movimientos de cartera para la incorporación | Activos transferidos a cuentas gestionadas |
| Medición | Introducir los resultados en el reentrenamiento del modelo | Aumento trimestral de los AUM |
Plataformas como Envestnet ofrecen módulos fiscales y de cartera integrados, pero los asesores también pueden complementarlos con análisis de terceros. Las integraciones con herramientas que analizan la productividad y los flujos de toma de decisiones son valiosas: consulte las perspectivas operativas en https://www.dualmedia.com/ai-insights-power-bi/ para conocer las técnicas de visualización y elaboración de informes. Las empresas preocupadas por los riesgos de la IA de terceros pueden profundizar en https://www.dualmedia.com/third-party-ai-risks/, donde se explican las estrategias de gestión de riesgos de proveedores.
Los proveedores de tecnología de todo el sector -Fidelity Investments, Charles Schwab y BlackRock- están mejorando las API para facilitar estos flujos de trabajo. Los datos de mercado de Bloomberg y los análisis de fondos de Morningstar siguen siendo fundamentales para generar señales fiables. Al mismo tiempo, las plataformas de consumidores como Robinhood, Wealthfront y Betterment dan forma a las expectativas de los clientes finales en torno a la inmediatez y la transparencia, presionando a los asesores para que respondan más rápidamente con una orientación creíble y fiscalmente consciente.
Lista práctica de acciones rápidas recomendadas cuando se activa una alerta de oportunidad:
- Verificar la información sobre el lote fiscal y la base de coste
- Prepare dos escenarios: conversión inmediata e incorporación escalonada
- Envíe un resumen conciso preparado para el cliente con los pasos siguientes
- Concierte una llamada breve en un plazo de 48 horas
- Registrar los datos de resultados para mejorar las señales del modelo
Visión final: Las perspectivas de la IA basadas en oportunidades convierten la intención en acción cuando están respaldadas por un libro de jugadas ajustado y una ejecución rápida, cerrando la brecha entre la señal y la realización de los ingresos.
Recurso de vídeo: una demostración puede ilustrar cómo aparecen las alertas en los flujos de trabajo de los asesores y cómo se muestran las prioridades de la inteligencia para la toma de decisiones. Utilice estas demostraciones para formar a los equipos en la interpretación de los conocimientos de IA y la actuación rápida.
AI insights: Eficiencia fiscal y optimización de carteras mediante inteligencia de decisión
Las estrategias que tienen en cuenta los impuestos aumentaron su importancia en los datos de uso del segundo trimestre, lo que refleja la mayor sensibilidad de los inversores a los rendimientos después de impuestos. Los asesores utilizaron cada vez más los conocimientos de la IA para recomendar ventanas de cosecha de pérdidas fiscales, reequilibrios oportunistas y estímulos estratégicos a las contribuciones a las cuentas individuales. La respuesta del mercado sitúa las estrategias fiscales junto a las tareas tradicionales de rendimiento y reequilibrio.
La inteligencia de decisión aumenta las estrategias fiscales combinando los estados del mercado con los tramos impositivos del cliente, las posiciones de pérdidas/ganancias y las contribuciones futuras previstas. Esta integración proporciona acciones prioritarias que equilibran la optimización fiscal inmediata con objetivos de cartera a más largo plazo.
Perspectivas de la IA: operacionalización de la optimización y la recuperación de pérdidas fiscales
La compensación de pérdidas fiscales no es una actividad universal. La inteligencia artificial ayuda a determinar cuándo la compensación crea un valor sustancial después de impuestos y cuándo genera operaciones innecesarias. Los modelos ahora tienen en cuenta las normas de venta de lavado, las previsiones de plusvalías y las situaciones fiscales específicas de los clientes. Los asesores que adoptan estas señales de forma responsable evitan la cosecha mecánica y se centran en el beneficio neto del cliente.
- Identificar la exposición de lavado y alternar valores para mantener la exposición al mercado.
- Evalúe los tramos impositivos del cliente y los cambios previstos en sus ingresos para el año en curso.
- Coordine la cosecha con las contribuciones previstas a las cuentas individuales para maximizar la eficiencia fiscal.
| Estrategia fiscal | AI insights Contribución | Consideraciones clave |
|---|---|---|
| Cosecha de pérdidas fiscales | Identificar lotes candidatos y valores de sustitución | Evitar la venta por lavado y la exposición a largo plazo |
| Contribución al IRA | Detectar clientes que no cotizan | Flujo de caja del cliente y potencial deducible |
| Reequilibrio fiscal eficiente | Priorizar las operaciones por impacto después de impuestos | Realice ganancias sólo cuando sean beneficiosas en términos netos |
| Momento de la cosecha de pérdidas | Vigilar la volatilidad del mercado y las ventanas óptimas | Riesgo de sincronización con el mercado frente a beneficio fiscal |
Ejemplo práctico: un servicio de asesoramiento empresarial combinó la información de Envestnet con los datos de mercado de Bloomberg para programar la recogida de fondos a finales del segundo trimestre de 2025. Al estratificar los detalles del lote fiscal con los cambios previstos en los ingresos, los asesores evitaron operaciones innecesarias al tiempo que obtenían eficiencias fiscales para los clientes de alto patrimonio neto. Este enfoque selectivo preservó el rendimiento al tiempo que redujo la carga fiscal.
Herramientas e integraciones: muchas empresas integran módulos fiscales especializados y funciones de información en plataformas más amplias. Para los ingenieros e integradores, referencias arquitectónicas como https://www.dualmedia.com/ai-observability-architecture/ pueden ser valiosas a la hora de diseñar sistemas que proporcionen señales fiscales en tiempo real. Las empresas también consultan manuales de productividad y flujos de trabajo (véase https://www.dualmedia.com/ai-productivity-transformation/) para adaptar los flujos de trabajo humanos a las instrucciones automatizadas.
Advertencia normativa y de asesoramiento: la orientación fiscal debe ser contextual. Envestnet y proveedores similares proporcionan señales informativas, pero no asesoramiento fiscal formal; los asesores deben consultar a profesionales fiscales para obtener recomendaciones definitivas. Esta advertencia operativa es especialmente importante cuando se integran señales de múltiples fuentes, como Fidelity Investments o Charles Schwab.
- Integrar los datos de los lotes fiscales custodiados para garantizar recomendaciones comerciales precisas.
- Dé prioridad a la cosecha sólo cuando el beneficio previsto después de impuestos supere los costes de transacción.
- Utilice el reequilibrio fiscal para minimizar las ganancias realizadas en un hogar.
Visión final: Los conocimientos de IA permiten estrategias fiscales matizadas a escala, pero el éxito depende de la integración de los detalles de custodia, el juicio del asesor y una comunicación clara con el cliente para obtener ganancias duraderas después de impuestos.
Recurso de vídeo: los tutoriales sobre la implantación de la conciencia fiscal ayudan a los equipos de asesores a alinear los procesos y los mensajes a los clientes, reduciendo las fricciones operativas.
Perspectivas de la IA: Integración de la inteligencia de decisiones en los flujos de trabajo diarios de los asesores
La integración de la IA en los flujos de trabajo diarios transforma las alertas esporádicas en rutinas disciplinadas. Los asesores se benefician más cuando la IA presenta elementos de acción priorizados y contextuales directamente en el CRM, las herramientas de planificación o la consola de gestión de carteras. La tecnología reduce la carga cognitiva filtrando el ruido de bajo valor y destacando las acciones con ventajas cuantificables.
La integración operativa requiere la colaboración entre propietarios de productos, asesores y TI. Los ingenieros de datos deben garantizar la fidelidad de la señal y una entrega de baja latencia. Los equipos de cumplimiento y riesgo necesitan pistas de auditoría claras. Un ejemplo de integración con éxito es la unidad de patrimonio de un banco del mercado medio que estandarizó un informe diario procesable con una lista de las cinco principales oportunidades para los clientes.
Perspectivas de la IA: lista de comprobación para integrar con éxito el flujo de trabajo
La adopción es tanto organizativa como técnica. La siguiente lista de comprobación ayuda a las empresas a integrar eficazmente los conocimientos de IA:
- Definir claramente la propiedad de la clasificación y el encaminamiento de las alertas.
- Garantizar la explicabilidad de las señales para que los asesores puedan justificar las recomendaciones a los clientes.
- Resultados de los instrumentos para volver a entrenar y perfeccionar los modelos de decisión.
- Alinee los requisitos de cumplimiento con las recomendaciones automatizadas.
- Proporcionar artefactos concisos de cara al cliente (one-pagers, visuales).
| Capa de integración | Requisito principal | Métrica de resultados |
|---|---|---|
| Ingesta de datos | Datos precisos de custodia y CRM | Precisión de la señal |
| Lógica de la decisión | Modelos explicables y reglas de negocio | Puntuación de confianza del asesor |
| Canales de distribución | CRM, correo electrónico, alertas móviles | Pasar a la acción |
| Bucles de retroalimentación | Registro de resultados y reciclaje | Mejora de la precisión |
Viñeta de caso: una empresa hipotética de asesoramiento, Northbridge Advisors, puso a prueba un feed de "Las 3 mejores alertas" que combinaba información de Envestnet con puntuaciones de propensión de clientes propias. La integración redujo el tiempo de contacto de 5 días a 36 horas y aumentó la conversión de oportunidades marcadas en casi 20% en el piloto. La clave del éxito fue la capacidad de explicación: cada alerta incluía una justificación y un lenguaje sugerido para llegar al cliente.
Seguridad y gobernanza: la infraestructura debe tener en cuenta la privacidad de los datos y el acceso seguro. La formación en ciberseguridad y el modelado de amenazas son consideraciones primordiales a la hora de exponer señales sensibles; véanse recursos como https://www.dualmedia.com/corporate-cybersecurity-training/ y https://www.dualmedia.com/cybersecurity-ai-perspectives/ para obtener orientación organizativa. Para los equipos de producto, la observabilidad del comportamiento de la IA es fundamental: véase https://www.dualmedia.com/netdata-ai-tool-resolution/ para conocer las estrategias de supervisión.
- Formar a los asesores sobre la interpretación de las señales y los guiones recomendados.
- Utilice pequeños proyectos piloto para validar el comportamiento y medir el impacto antes de la implantación en toda la empresa.
- Mantener una pista de auditoría para cumplir las expectativas normativas y la transparencia de los clientes.
Visión final: El verdadero valor de los conocimientos de IA solo surge cuando los modelos, las personas y los procesos se alinean para crear acciones rápidas, explicables y seguras dentro de las rutinas diarias de los asesores.
Nuestra opinión
Los conocimientos de la IA están pasando rápidamente de ser señales experimentales a herramientas operativas que tienen un impacto material en la productividad de los asesores y en los resultados de los clientes. El auge de las alertas basadas en oportunidades y de los incentivos fiscales demuestra que la inteligencia para la toma de decisiones, cuando se integra adecuadamente, puede abordar tanto el crecimiento de los ingresos como el rendimiento después de impuestos, dos prioridades subrayadas por recientes estudios sobre asesores e inversores.
Los participantes en el mercado -desde Envestnet hasta proveedores de datos tradicionales como Morningstar y Bloomberg, y gigantes de la custodia como Charles Schwab, Fidelity Investments, Vanguard y BlackRock- seguirán dando forma a los datos y a las normas de entrega de estos conocimientos. Al mismo tiempo, plataformas minoristas como Robinhood, Wealthfront y Betterment seguirán presionando al canal de asesores en materia de velocidad y transparencia.
| Entidad | Papel en el ecosistema de la inteligencia artificial | Implicaciones para los asesores |
|---|---|---|
| Envestnet | Integración de Insights Engine y DI | Alertas procesables integradas en los flujos de trabajo de los asesores |
| Morningstar | Análisis y calificaciones de fondos | Contexto de rendimiento para las descripciones de bajo rendimiento |
| Charles Schwab / Fidelity | Datos de custodia y cuentas | Lotes fiscales y capacidad de ejecución |
| BlackRock / Vanguard | Construcción de índices y fondos | Opciones pasivas/activas de reequilibrio |
| Bloomberg | Datos de mercado y noticias | Activadores contextuales para acciones oportunas |
Los recursos operativos y otras lecturas técnicas pueden ayudar a los equipos a implantar y gestionar los conocimientos de IA. Para obtener orientación sobre arquitectura y supervisión, consulte https://www.dualmedia.com/ai-observability-architecture/ y para productividad y transformación de procesos, lea https://www.dualmedia.com/ai-productivity-transformation/. Para conocer los riesgos de los proveedores externos y las vías de adopción seguras, consulte https://www.dualmedia.com/third-party-ai-risks/.
- Los asesores deben dar prioridad a los puntos de integración que aporten un beneficio inmediato al cliente: propuestas estancadas, efectivo ocioso y cosecha de pérdidas fiscales.
- Las empresas deberían invertir en mecanismos de explicabilidad y auditoría antes de ampliar los conocimientos a una base de asesores más amplia.
- La fidelidad de los datos entre proveedores -custodia, análisis y alimentación del mercado- sigue siendo esencial para evitar falsos positivos.
Visión final: Las perspectivas de la IA seguirán remodelando las prácticas de los asesores, pero la ventaja competitiva reside en la ejecución disciplinada: integrar las señales en los flujos de trabajo, alinear el cumplimiento y comunicar un valor claro a los clientes. Para los equipos que diseñan estos sistemas, las guías prácticas de lectura e implementación sobre análisis, observabilidad y gobernanza serán indispensables a medida que evolucione el sector.