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El artículo explora cómo la inteligencia artificial (IA) puede ser una herramienta para diseñar, evaluar y afinar planes financieros orientados a lograr la independencia económica, dejando de lado la mera generación de ingresos adicionales. En lugar de ofrecer consejos convencionales, el enfoque se centra en utilizar la IA para definir y simular estrategias personalizadas, lo que supone un salto cualitativo en la planificación financiera.

El autor relata una serie de experimentos prácticos realizados con diversas IA –entre las que destacan ChatGPT, Deepseek, Qwen, Claude y Gemini–, abordando distintos escenarios:

Simulación para un recién licenciado:
Se plantea el caso de un joven de 25 años, sin ahorros pero con una capacidad de ahorro de 700 € mensuales. Con un plan de inversión basado en fondos indexados (con una asignación de aproximadamente 95% en renta variable global y 5% en renta fija), y considerando supuestos de inflación, rendimientos nominales y fiscales, ChatGPT fue capaz de elaborar una simulación que sugiere alcanzar la independencia financiera alrededor de los 62–63 años. Este ejercicio destaca la importancia de parametrizar adecuadamente variables como el rendimiento real y la tributación.

Evaluación de un plan de retiro avanzado:
En un segundo experimento, el autor simula un escenario en el que se ha alcanzado la independencia financiera a los 53 años y se detalla un plan complejo que incluye inversiones en fondos y planes de pensiones, aportaciones al convenio especial de la seguridad social y la proyección de rentas futuras. La solicitud se elaboró con gran detalle, requiriendo simulaciones anuales, análisis de Monte Carlo y la generación de gráficos. Aunque algunas IA lograron ofrecer partes del análisis, se evidenciaron desafíos significativos en la integración de variables fiscales y en la presentación visual, lo que demuestra las limitaciones actuales de estas herramientas en escenarios complejos.

Desarrollo de una calculadora financiera interactiva:
Otro objetivo del post es la creación de una herramienta que permita experimentar con diversas hipótesis (edades, ingresos, composición de carteras, etc.) para determinar la viabilidad de alcanzar la independencia financiera. Aunque algunos modelos como Gemini y Deepseek se acercaron a generar el código necesario, aún se requieren iteraciones y ajustes, evidenciando la necesidad de una formulación precisa del prompt y una interacción constante con la IA.

Análisis de la cartera de fondos:
Se detalla también la experiencia de solicitar a las IA un análisis de una cartera de fondos, incluida la elaboración de una matriz de correlación entre ellos. Las respuestas variaron: algunas IA ofrecieron análisis básicos, mientras que Deepseek proporcionó recomendaciones detalladas, aunque sin generar de forma óptima la matriz solicitada. Esto subraya la variabilidad en la interpretación y capacidad de respuesta según la herramienta utilizada.

Estudio de un fondo específico – Fidelity FAST Global:
Finalmente, se presenta la comparación en el análisis del fondo Fidelity FAST Global. Cada IA mostró distintos niveles de detalle y rapidez en sus respuestas: ChatGPT fue ágil y conciso, Gemini presentó resultados inferiores en calidad, Qwen mostró potencial sin problemas de iteración, mientras que Claude generó documentos visualmente atractivos aunque con limitaciones en el manejo de archivos. Deepseek, por su parte, destacó por su análisis crítico pese a ciertos errores en el cálculo de impuestos.