La Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV) ha publicado en su último boletín semestral un artículo dedicado al uso de modelos extensos de lenguaje (LLM, en sus siglas en inglés) para tomar decisiones de inversión. La conclusión es clara: estas herramientas pueden mejorar la rentabilidad de una cartera en determinadas circunstancias, pero solo si operan con supervisión humana; utilizadas de forma autónoma, se traducen con frecuencia en errores relevantes y pérdidas económicas, según ha informado Finanzas.com este 5 de junio.
El estudio, elaborado por Ricardo Crisóstomo y Diana Mykhalyuk, analiza las predicciones de inversión generadas por cuatro plataformas de IA (ChatGPT, Gemini, DeepSeek y Perplexity) cuando reciben instrucciones con distintos niveles de intervención humana. Los resultados empíricos son reveladores: los LLM tienen capacidad para batir al mercado en escenarios concretos, pero su rendimiento dista mucho de ser automático o robusto cuando se prescinde del filtro crítico de un analista.
La CNMV identifica tres grandes debilidades:
- Errores aritméticos y de cálculo de ratios, que aparecen con frecuencia en operaciones aparentemente convincentes.
- Información desactualizada, lo que rompe cualquier decisión basada en un dato financiero con antigüedad de meses.
- Interpretaciones financieras equivocadas de directrices esenciales, incluidas variables macroeconómicas, y respuestas lingüísticamente plausibles pero materialmente incorrectas.
El regulador acuña una expresión precisa para describir el problema: la trampa de la fluidez, es decir, la capacidad innata de los LLM para estructurar respuestas fluidas, técnicamente seguras y muy convincentes, aunque se fundamenten en cálculos matemáticos erróneos o interpretaciones financieras equivocadas. Para la CNMV, esta propiedad es la que hace que los inversores sin experiencia o sin juicio crítico confíen de forma indebida en las recomendaciones de la IA y trasladen sus errores directamente a las órdenes de compra.
El informe propone cuatro estrategias de mitigación que las entidades deberían documentar antes de desplegar IA en procesos de inversión:
- Aplicar el principio de muestra tu trabajo: los prompts deben exigir que el modelo articule explícitamente los pasos de razonamiento, los supuestos y los cálculos intermedios antes de presentar resultados finales.
- Exigir citas explícitas de fuentes verificables para cada referencia numérica, de modo que sea posible rastrear el dato y descartar el contenido inventado o desactualizado.
- Incorporar rutinas de validación iterativa dentro del propio modelo, solicitando que revise la coherencia interna de sus respuestas antes de entregarlas.
- Mantener supervisión humana en el bucle y, sobre todo, supervisión experta: por fluida que sea la respuesta, la CNMV considera que la decisión final debe pasar por un analista capaz de ordenar los criterios y descartar los errores de razonamiento.
El aviso llega en un momento de adopción creciente. Cada vez más gestoras, family offices, áreas de tesorería corporativa y plataformas de trading minorista están integrando LLM en sus procesos de investigación, cribado de valores, análisis de noticias y construcción de informes. La alerta de la CNMV no prohíbe el uso de IA, pero sitúa la lupa sobre tres ejes que ya forman parte de las obligaciones de las entidades supervisadas: governance sobre la herramienta, trazabilidad de los datos y responsabilidad final del decisor. En la práctica, esto conecta la alerta con el Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE, con la normativa de protección de datos y, en el plano interno, con el deber de los administradores de garantizar sistemas de control adecuados sobre los procesos críticos del negocio.
Para los equipos jurídicos de las entidades, el escenario que deja la alerta es claro: cualquier despliegue de IA en el área de inversión necesita una política de uso escrita, registro de versiones de los modelos, validación de los datos de entrenamiento y de las fuentes, y cláusulas de human-in-the-loop en los flujos que terminen en decisiones de compra, suscripción o venta. La ausencia de estos elementos no solo es un riesgo regulatorio frente a la CNMV, sino también un foco de responsabilidad civil si la decisión automatizada acaba generando pérdidas al cliente o al accionista.
Según recoge Finanzas.com, la CNMV enmarca la alerta dentro de una línea más amplia de supervisión de la IA aplicada a los mercados financieros, que ya suma pronunciamientos sobre robo-advisors, chatbots de inversión y modelos generativos en los puntos de información al cliente. El boletín semestral, accesible en la web de la CNMV, incorpora el estudio completo y las recomendaciones operativas para entidades, profesionales y plataformas de inversión.
En Adara Legal trabajamos con gestoras, family offices, entidades de servicios de inversión y áreas financieras corporativas en el diseño de marcos de governance sobre el uso de IA, en la revisión de contratos con proveedores de modelos generativos, en la redacción de políticas internas de human-in-the-loop y en la respuesta a eventuales requerimientos de la CNMV, del Banco de España o de la AEPD. Si su organización está desplegando o evaluando el uso de IA en procesos de inversión, conviene revisar el modelo de gobierno antes de que la alerta derive en criterios supervisores concretos o en obligaciones reforzadas de trazabilidad y validación.