Por qué ChatGPT puede hacerte perder dinero

Si bien la revolución que anticipa la inteligencia artificial puede ayudar a organizar mejor las finanzas domésticas, a través por ejemplo de la elaboración de presupuestos, varios estudios también advierten de los riesgos que conlleva confiar demasiado o delegar decisiones financieras a los modelos de IA más populares, como ChatGPT, Claude, Copilot, Grok y Gemini. Herramientas que de media, según una investigación reciente, responden de forma incorrecta al 57% de las consultas de esta tipología.

El trabajo, elaborado por la empresa tecnológica Saturn, detectó abundantes errores de cálculo, omisión de cambios fiscales futuros e incluso normas que no existen. Fallos con potencial para ocasionar pérdidas económicas a quienes confían en la IA generativa y que podrían perjudicar a millones de personas. Solo en España, se estima que el 70% de los que utilizan estas herramientas recurren a ellas para tareas como comparar servicios bancarios, entender productos financieros u obtener asesoramiento en inversiones, según un informe de McKinsey.

La preocupación por esta cuestión ha llevado a la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV) a publicar un estudio que viene a corroborar la fiabilidad “limitada” y “condicional” de los chatbots de IA para estos usos, sobre todo cuando se les plantean preguntas simples como “¿qué acciones debería comprar?”, sin aportar contexto. En cambio, pueden ser de gran utilidad cuando se les guía y supervisa de manera adecuada.

El principal peligro, indica Ricardo Crisóstomo, coautor del estudio Large Language Models and Stock Investing: Is the Human Factor Required, es dejarse llevar por el sesgo de “la trampa de fluidez”, que aparece por la sensación de precisión que produce la seguridad con la que responden estos chatbots, lo que hace especialmente difícil identificar los fallos cuando no se dispone del conocimiento necesario para cuestionar la información. “Hemos observado respuestas de los modelos muy bien argumentadas y convincentes que, sin embargo, contenían errores en los datos, en los cálculos realizados, o en la aplicación de principios financieros básicos”, explica. 

“Por eso, insistimos en la relevancia de la supervisión humana con criterio”, comenta la coatuora Diana Mykhalyuk. No obstante, los resultados de la investigación sugieren que los chatbots de IA más populares pueden aportar mucho valor como herramientas de apoyo al análisis. Por ejemplo, recopilando y sintetizando información, comparando empresas o ayudando a identificar riesgos, aunque hay diferencias importantes entre modelos de IA en función del tipo de consulta y hay que tener en cuenta que proporcionar instrucciones estructuradas y datos de calidad mejora significativamente el desempeño de estos chatbots.

Si bien “algunas estrategias generan rentabilidades superiores al mercado y mejoras en el rendimiento ajustado por riesgo -agrega Mykhalyuk- los resultados no son suficientemente consistentes como para considerar sus predicciones fiables de forma autónoma”. En consecuencia, sus respuestas requieren siempre una revisión y no se debe delegar nunca en el robot la decisión final de inversión. 

Los riesgos de delegar las decisiones financieras en la IA Una cuestión de criterio

Y aun sin detectarse fallos en la respuesta, la idoneidad de seguir una recomendación de inversión en última instancia “depende de los objetivos, del plazo, de la liquidez que se necesite y, sobre todo, del riesgo que la persona pueda y quiera asumir”, argumenta Martí Pachamé, miembro del Comité de Acreditación y Certificación de EFPA­ España. Por eso, si ChatGPT o cualquier otra IA sugiere invertir en un producto concreto, cabe preguntarse: ¿de dónde sale la infor­mación?, ¿está actualizada?, ¿puedo comprobarla?, ¿entiendo qué arriesgo? “Y hay otra pregunta que a veces olvidamos: si algo sale mal, ¿quién responde? La IA no asume ninguna responsabilidad sobre nuestra decisión”, advierte.

A pesar de ello, no hay duda de que esta nueva tecnología facilita, y mucho, el trabajo de los profesionales, pues ya existen herramientas capaces de analizar una cartera en segundos, automatizar rebalanceos, así como plantear diversos escenarios y la exposición excesiva a una clase de activo, sector o región geográfica. En cambio, “existe el riesgo de que se delegue demasiado el criterio a la máquina, lo que provocaría que todos los asesores acabaran adoptando decisiones muy parecidas, amplificándose así movimientos del mercado; llevado al extremo podría convertir la gestión activa en pasiva”, avisa Jordi Martínez, director de Educación Financiera del Instituto de Estudios Financieros­ (IEF). 

“Sí, ese sería un riesgo potencial”, confirma el economista de la CNMV Ricardo Crisóstomo, y prosigue: “Si muchos inversores utilizan modelos similares y estos generan señales parecidas, podría producirse una mayor concentración de las decisiones de inversión”. Sin duda, se trata de una cuestión que cobra relevancia a medida que aumenta la adopción de estas herramientas. Y volviendo al pequeño­ ahorrador, añade Martínez, siempre “es mejor que ponga en cuarentena” cualquier recomendación financiera que proceda de esta nueva tecnología.

La IA amenaza con amplificar los ciberataques Otro riesgo para el bolsillo

Otro peligro al acecho del ciudadano que la IA intensifica son los ciberataques, que crecieron un 26% en el 2025, según datos de Incibe. En total, se contabilizaron 122.223 incidentes, la mayoría fueron de malware, fraude online (como phishing), 'botnets' (dispositivos infectados y controlados de forma remota) y dominios fraudulentos. La IA podría amplificar la tendencia, ya que permite “perfeccionar, automatizar y escalar los ataques”, asevera Antonio Villalón, director de Seguridad de S2 Grupo. Una de las consecuencias es que “ya no vamos a detectar los mensajes falsos, incluso de audio, de forma tan fácil”, advierte.

A pesar de ello, los fraudes, estén o no perfeccionados con IA, comparten una serie de características: crean una sensación de urgencia para impedir que el usuario tenga tiempo de verificar el mensaje, piden dinero —en cantidades asumibles para el receptor— y discreción —no compartir la información con nadie—. “Todo ello es un indicio más significativo de que estamos ante un intento de estafa que la ausencia de ruido de fondo o el idiolecto”, dilucida Villalón.

En todo caso, la IA aplicada a las estafas “afecta directamente a la capacidad de los usuarios para distinguir entre una comunicación legítima y un intento de fraude”, señala Fernando Anaya, responsable en España y Portugal de Proofpoint. Más allá del phishing, esta nueva tecnología es capaz de crear páginas web falsas “casi calcadas” de sitios legítimos con el fin de hacerse con credenciales ajenas o distribuir malware. “Determinadas herramientas permiten generar rápidamente diferentes dominios similares al de una marca y probar distintas variantes para identificar cuáles tienen más posibilidades de engañar a más personas”, explica Anaya.

Por su parte, Héctor Arias, Global Lead for retail ranking de Red Hat, recuerda que la IA descubre vulnerabilidades en los softwares de las organizaciones. “El riesgo se convierte en sistémico porque el 90% de la tecnología en sectores críticos (como la banca, la energía o las telecomunicaciones) se apoya en componentes de software compartidos por toda la industria, de tal manera que cuando la IA encuentra una brecha en una pieza común, no afecta a una sola empresa, sino a miles de organizaciones a la vez”, resalta.

Frente a esta amenaza, el sector financiero y las grandes organizaciones deben detectar y responder a tiempo. “El gran obstáculo radica en que, si bien la banca lleva décadas de transformación digital, sus ciclos tradicionales de desarrollo, pruebas y subida a producción no son tan rápidos como esta amenaza requiere”, agrega. En este sentido, recuerda que el Banco Central Europeo ha fijado el 31 de octubre como fecha límite para que los grandes bancos presenten un plan de acción urgente frente a estas amenazas de la IA.