Czy AI czy doradca finansowy? Argentyński eksperyment sprawdza, kto osiąga lepsze wyniki

Przemysł finansowy, podobnie jak wiele innych dziedzin, przechodzi głęboką transformację. Postępy w sztucznej inteligencji oraz innych technologiach stosowanych w analizie finansowej i zarządzaniu portfelami, takich jak big data, trading algorytmiczny, robo-doradcy oraz, co bardziej niedawno, agenci AI, od lat wprowadzają innowacje i zmiany w praktycznie całym zawodzie.

Jednak szybkość tego procesu znacznie przyspieszyła. Na przykład w 2026 roku Anthropic zaczęło integrować Claude z platformami finansowymi takimi jak FactSet, S&P Capital IQ, MSCI i LSEG, co pozwala tym systemom uzyskiwać dostęp do informacji rynkowych, bilansów, prognoz i innych profesjonalnych baz danych w ramach jednego przepływu pracy.

Postęp poszerza zakres zadań, które mogą być zautomatyzowane i coraz bardziej zaciera granice między funkcjami, które tradycyjnie wykonywał profesjonalista, a tymi, które może przejąć narzędzie technologiczne.

W tym kontekście raport Instytutu Ekonomii UADE porównał przez 24 miesiące portfel zarządzany za pomocą systemu algorytmicznego z funduszem zarządzanym przez specjalistów, oba narażone na rynek argentyński.

Wynik był remisem technicznym, chociaż rozwój każdej strategii wykazał istotne różnice w zależności od kontekstu.

Jakie były wyniki eksperymentu?

Podczas hossy w 2024 roku algorytm uzyskał zwrot na poziomie 130,2% w dolarach, w porównaniu do 111,8% funduszu, a także zarejestrował niższą zmienność i lepszy stosunek ryzyka do zwrotu. Jednak w bessie w 2025 roku sytuacja się odwróciła, a zarządzanie profesjonalne straciło 14,6%, w porównaniu do 22,1% modelu. Po dwóch latach zakończyły się niemal na równi, z 79,4% dla portfela algorytmicznego i 80,9% dla funduszu zarządzanego przez specjalistów.

To nie oznacza, że zawód stracił na wartości w sposób decydujący, ani że sztuczna inteligencja może dziś zastąpić doradcę finansowego. Jednak pokazuje, że postępy technologiczne zaczynają konkurować z profesjonalistami w coraz większej części procesu inwestycyjnego i mogą zmusić ich do redefiniowania, jaką wartość wnoszą w zarządzanie portfelem.

Ponadto, popyt na tego typu narzędzia rośnie. Globalne badanie przeprowadzone przez CFA Institute wykazało, że 84% inwestorów instytucjonalnych rozważyłoby inwestycję w fundusz, który głównie wykorzystuje sztuczną inteligencję do selekcji aktywów.

W tym kontekście Ignacio Meggiolaro, wiodący prawnik w dziedzinie prawa finansowego i partner w Martínez de Hoz & Rueda, stwierdził, że "sztuczna inteligencja nie wyeliminuje kryteriów profesjonalnych; znacznie zwiększy wartość tych, którzy potrafią łączyć technologię z kryterium, odpowiedzialnością i znajomością klienta".

Czy AI jest już na równi z profesjonalnym zarządcą?

Porównanie UADE pokazuje, że odpowiedź zależy od kontekstu. Podczas hossy w 2024 roku algorytm nie tylko uzyskał wyższy zwrot, ale zrobił to z niższą zmiennością i współczynnikiem Sharpe'a wynoszącym 2,68 w porównaniu do 1,85 funduszu, co oznacza, że algorytm uzyskał więcej zwrotu za każdą jednostkę podjętego ryzyka.

Jednak gdy rynek zmienił reżim w 2025 roku, zarządzanie profesjonalne zakończyło rok z mniejszą stratą.

Dla Juliána Colombo, dyrektora Bitso na Amerykę Południową, różnica nie została wyjaśniona jedynie przez rynek niedźwiedzia, ale przez problem projektowy. W trzech momentach w 2025 roku system skoncentrował całą lub prawie całą swoją portfel w zaledwie jednym lub dwóch aktywach. Najdroższy epizod miał miejsce w październiku, kiedy algorytm zyskał 30,9%, ale portfel równoważony tymi samymi dziesięcioma ADR-ami zyskałby 67,6%.

Meggiolaro zgadza się, że sztuczna inteligencja ma niezwykłą przewagę w przetwarzaniu informacji, wykrywaniu wzorców i szybkim oraz zdyscyplinowanym wdrażaniu strategii, chociaż wciąż potrzebuje profesjonalnego osądu, aby interpretować konteksty, zarządzać ryzykiem i rozumieć szczególne potrzeby klienta.

Nawet samo badanie przypomina, że algorytmy również nie są wolne od decyzji ludzkich, ponieważ ktoś definiuje, jakie aktywa włączyć, jakie zmienne uwzględnić i według jakich zasad działać.

Tak więc, bardziej niż konkurencja z ostatecznym zwycięzcą, dowody wskazują na zarządzanie hybrydowe, w którym technologia zdobywa przewagę w wykonaniu i analizie, a profesjonalista zachowuje przewagę w obliczu scenariuszy, których model nigdy nie zaobserwował.

Automatyzacja zaczyna zmieniać zadania i struktury pracy w branży finansowej.

Jakie zadania finansowe zaczynają być pod presją

Ten model hybrydowy jednak nie oznacza, że transformacja będzie neutralna dla zatrudnienia. W tym sensie Meggiolaro ostrzega, że zadania historycznie wykonywane przez analityków, traderów i doradców będą automatyzowane znacznie szybciej, szczególnie gdy praca polega na zbieraniu informacji, wykonywaniu obliczeń, aktualizowaniu modeli lub realizacji standardowych operacji.

W ten sposób technologia już zaczyna pokazywać tę zdolność. Narzędzia finansowe Anthropic mogą pracować między Excelem a PowerPointem, konsultować bazy instytucjonalne i realizować procesy, które obejmują od badania po aktualizację modeli i prezentacji w ramach tego samego przepływu pracy.

Zmiana zaczyna również pojawiać się w strukturach pracy samego systemu finansowego. Standard Chartered, jeden z największych międzynarodowych banków z silną obecnością w Azji, Afryce i na Bliskim Wschodzie, ogłosił, że przewiduje likwidację ponad 7 000 miejsc pracy do 2030 roku, przyspieszając wykorzystanie AI i automatyzacji, głównie w funkcjach korporacyjnych o mniejszej wartości dodanej.

Sprawa ta jest istotna, ponieważ pokazuje, że transformacja technologiczna nie ogranicza się już do narzędzi wsparcia dla inwestorów lub analityków, ale zaczyna bezpośrednio zmieniać sposób, w jaki duże banki organizują swoje zespoły i jakie zadania uważają za wymienne.

To nie oznacza koniecznie zniknięcia doradcy finansowego. Dla Meggiolaro zmienia się jaką wartość się od niego oczekuje. W miarę jak przetwarzanie danych i wykonywanie zadań staje się coraz tańsze, zyskują na znaczeniu interpretacja, projektowanie strategii, przewidywanie ryzyk i wsparcie klienta.

W tym scenariuszu twierdzi, że "doradca, który wykorzystuje AI, będzie miał ogromną przewagę nad tym, który tego nie robi".

Jak powinien przygotować się doradca przyszłości

Adaptacja polega więc mniej na konkurowaniu z technologią, a bardziej na uczeniu się jej uzupełniania. W tym kontekście Colombo twierdzi, że inteligentny agent wnosi dyscyplinę, backtesting, masowe przetwarzanie informacji, replikowalność i mniej emocjonalne decyzje, ale wciąż może zawieść w obliczu sytuacji, które nigdy nie były obecne w jego danych treningowych.
Jego zalecenie brzmi nie konkurować z algorytmem „w tym, co algorytm robi lepiej”. Dla tych, którzy dopiero zaczynają w zawodzie, różnica będzie polegać na rozwijaniu kryteriów do identyfikacji zmian reżimu, interpretacji szczególnych możliwości i uczeniu się audytowania narzędzi, które wykorzystują.
Przykład UADE jest ilustracyjny, ponieważ system nie wykonał źle swoich instrukcji, lecz poprawnie zastosował regułę, która pozwalała na ekstremalne koncentracje.
Meggiolaro stawia podobne wyzwanie. Solidne wykształcenie w finansach wciąż będzie niezbędne, ale musi być uzupełnione danymi, algorytmami i sztuczną inteligencją. Specjalista nie tylko będzie musiał nauczyć się korzystać z tych narzędzi, ale także zrozumieć ich ograniczenia i wiedzieć, kiedy kwestionować ich wyniki.
W tym scenariuszu umiejętności takie jak myślenie krytyczne, kreatywność, komunikacja i znajomość klienta zyskują na wartości, ponieważ są trudniejsze do ustandaryzowania. Zagrożenie wydaje się więc koncentrować mniej na samym zawodzie, a bardziej na określonym profilu profesjonalisty.
Kto ograniczy swój wkład do zadań replikowalnych, będzie bardziej narażony, podczas gdy kto połączy wiedzę finansową z technologią, będzie mógł znacznie rozszerzyć swoje możliwości analityczne.
Regulacje również muszą się dostosować

Wprowadzenie AI dodaje również dyskusję na temat odpowiedzialności. W Argentynie wciąż nie ma kompleksowej regulacji dotyczącej sztucznej inteligencji stosowanej w doradztwie finansowym, ale według Meggiolaro nie oznacza to luki prawnej.
Obowiązki dotyczące kompetencji, staranności, lojalności, znajomości klienta, określenia profilu ryzyka i adekwatności rekomendacji pozostają w mocy, nawet jeśli algorytm bierze udział w decyzji.
Dlatego korzystanie z tych narzędzi nie powinno rozmywać odpowiedzialności pośrednika. Wobec klienta, twierdzi, nie wystarczy argumentować, że „to algorytm zdecydował”. Regulowany agent wciąż jest odpowiedzialny za wybór, wykorzystanie i nadzorowanie systemu.
W tym sensie CNV poczyniła postępy w 2026 roku w modernizacji systemu kompetencji, wprowadzając obowiązkowe kursy aktualizacyjne i większe mechanizmy monitorowania, chociaż do tej pory nie włączyła sztucznej inteligencji do publicznego programu egzaminu.
Dla Meggiolaro rozsądne byłoby podążanie w tym kierunku i dodanie wiedzy na temat uprzedzeń, jakości danych, błędów modeli, koncentracji i nadzoru ludzkiego.

Dyskusja kończy się w tym samym punkcie, w którym rozpoczął się eksperyment UADE. Dowody z ostatnich 24 miesięcy nie pozwalają na stwierdzenie, że którykolwiek z dwóch modeli jest lepszy, a zamiast tego sugerują, że połączenie dyscypliny algorytmicznej i ludzkiej zdolności do adaptacji może oferować lepszy projekt inwestycyjny. Sztuczna inteligencja może przejąć coraz więcej części procesu, ale wyzwaniem dla doradcy będzie udowodnienie swojej wartości tam, gdzie automatyzacja decyzji nie wystarcza.