La irrupción de agentes conversacionales dotados de autonomía decisoria podría transformar radicalmente la dinámica del sector bancario tradicional. Según un análisis reciente de Torsten Slok, economista jefe en Apollo, estos asistentes inteligentes son ya capaces de optimizar de forma proactiva la gestión financiera de los hogares. Al monitorizar las oportunidades del mercado en tiempo real, estas herramientas automatizadas podrían transferir sistemáticamente la liquidez de los clientes hacia las cuentas que ofrecen los mejores rendimientos, ejerciendo una presión inédita sobre las entidades financieras convencionales.

El modelo de negocio de los bancos se ha basado históricamente en un sesgo de comportamiento: la inercia de los ahorradores. Los depósitos en cuentas corrientes, con una remuneración muy baja, constituyen una fuente de financiación barata para las entidades bancarias. En Estados Unidos, este desfase es evidente, con cuentas corrientes que ofrecen un rendimiento cercano al 0,1 %, mientras que existen alternativas seguras que permiten aspirar a entre un 3,3 % y un 5 %. Si una masa crítica de usuarios delegara esta gestión en algoritmos, estos eliminarían instantáneamente dicha inercia, provocando una fuga masiva y automatizada de depósitos.

Este fenómeno se asemeja a una forma inédita de «bank run» tecnológico. A diferencia de las crisis de liquidez clásicas provocadas por un pánico irracional, esta desestabilización vendría dictada por la lógica matemática de la maximización de beneficios. Al estar programados para actuar de forma simultánea e idéntica en cuanto surge una oportunidad, los agentes de IA podrían drenar las reservas de los bancos comerciales en tiempo récord. Tal concentración de comportamientos financieros amenaza con fragilizar los márgenes netos de interés, obligando a los bancos a aumentar drásticamente sus tipos de remuneración para retener a sus clientes.

La perspectiva de una uniformización financiera de este tipo ya fue anticipada por Gary Gensler, actual presidente de la SEC, en 2020. En un estudio académico, subrayó que el despliegue masivo del aprendizaje profundo corría el riesgo de eliminar la diversidad en las estrategias de los actores del mercado, amenazando así la estabilidad global del sistema. Ante este nuevo escenario, los reguladores parecen hoy mal equipados para supervisar movimientos de capital orquestados por software autónomo. Por tanto, los bancos deberán replantearse su estrategia de captación de depósitos para sobrevivir a esta aceleración tecnológica de la movilidad financiera.