Bloomberg — Felipe Sinisterra y Dave Wang cobran grandes cheques diciendo a los banqueros de Wall Street lo que falta en sus planes de IA.
Una tarde de marzo, los dos cotizados formadores en finanzas se dirigieron a los empleados de un fondo de capital riesgo en Nueva York. Wang, de 31 años, mostró cómo Gemini, el modelo de IA desarrollado por Google, de Alphabet Inc. (GOOGL), podía utilizarse para analizar los vídeos de presentación de los fundadores. Demostró cómo una aplicación web que incorpora métodos de análisis del comportamiento utilizados por el FBI podría ayudar a comparar una transcripción con pistas visuales como el lenguaje corporal y las expresiones faciales para detectar posibles banderas rojas.
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A continuación, Sinisterra, de 30 años, mostró a la clase cómo escanear transcripciones de convocatorias de beneficios con ChatGPT de OpenAI y Claude de Anthropic para encontrar las declaraciones más influyentes en el mercado. La máquina ejecutó análisis de sentimiento y tradujo los comentarios hablados de la dirección en entradas numéricas de hoja de cálculo para pronosticar las finanzas futuras. Los participantes pudieron ver cómo la IA podía ayudar a racionalizar algunas de las partes más laboriosas de su trabajo.
¿La factura del día? US$25.000. Y tienen un retraso de dos meses.
“Lo que está ocurriendo ahora es que la gente está viendo la IA como una fuente de ventaja, una fuente de ofensiva”, dijo Sinisterra. “Lo que veremos en el futuro es que la gente la verá como una necesidad”.
Los grandes bancos, atrapados por la angustia de la IA, están intentando contratar a más especialistas en IA y reducir las funciones bancarias tradicionales. Standard Chartered Plc se está preparando para suprimir miles de puestos de apoyo en los próximos cuatro años. Citigroup Inc. (C), Wells Fargo & Co. (WFC) y Bank of America Corp. (BAC) han recortado colectivamente más de 5.000 puestos de trabajo en el primer trimestre de 2026, a pesar de haber tenido una temporada de beneficios récord.
Los altos ejecutivos, dispuestos a gastar mucho dinero para desplegar la tecnología más allá de las tareas básicas, están experimentando ellos mismos con herramientas de IA, lo que aumenta la presión para que la tecnología se integre en todos los rangos. Sinisterra y Wang, antiguos gestores de fondos de SoftBank, están vendiendo confianza y fluidez a las empresas ávidas de esa transformación.
Wall Street Prompt, la empresa que fundaron en julio de 2025, ha trabajado con T. Rowe Price Group Inc (TROW), Citigroup y Bank of America, según personas familiarizadas con el asunto. T. Rowe Price ha contratado a la pareja para formar a sus profesionales de la inversión, dijeron las personas. Citigroup y Bank of America los han utilizado para impartir sesiones para sus clientes de fondos externos. Wall Street Prompt, obligado por acuerdos de confidencialidad, declinó confirmar su lista de clientes. T. Rowe Price, Citigroup y Bank of America también declinaron hacer comentarios sobre la formación específica de los proveedores.
El listón de las habilidades en alza
Las instituciones financieras no siempre se mostraron entusiastas con la IA. En 2022, cuando se lanzó ChatGPT, los principales bancos mundiales restringieron el acceso del chatbot a las redes internas por temor a fallos de seguridad.
Desde entonces, JPMorgan ha puesto en marcha LLM Suite, una herramienta de IA generativa utilizada por la mayoría de sus empleados. Goldman Sachs (GS) está trabajando con Anthropic para desarrollar agentes de IA. Bank of America afirma que sus 18.000 desarrolladores son entre un 20% y un 25% más productivos después de utilizar la IA.
“Lo que está ocurriendo ahora es que la gente está viendo la IA como una fuente de ventaja, una fuente de ofensiva”.
Aún así, muchos banqueros carecen de la formación necesaria para utilizar eficazmente las herramientas de IA, mientras que otros se quedan estancados en modelos anticuados, un desajuste que ha creado la necesidad de formadores capaces de sacar el máximo partido a estos sistemas de IA.
“El mayor reto dentro de un gran banco no es la tecnología, sino las personas”, afirma Jake Bridge, director gerente de APAC en Evolution, una empresa de contratación tecnológica con sede en el Reino Unido. “La escala de ludita a superadoptante de la IA es muy amplia; el mayor reto en un banco es, bueno, cómo se atiende a ambos”. Asia lidera la incorporación de la IA a la banca y las finanzas, donde los pagos, los préstamos y el servicio al cliente están cada vez más automatizados.
Especialmente en Singapur, dominar la IA se está convirtiendo cada vez más en un requisito previo para cualquiera que busque una carrera en el sector. La ciudad-estado ocupa el primer lugar entre 174 países en el Índice de Preparación para la IA del Fondo Monetario Internacional, y el 64% de sus instituciones financieras están desplegando la IA en funciones empresariales clave, según una encuesta realizada en 2026 por la empresa de software financiero Finastra, con sede en Londres.
Wang y Sinisterra se plantean ahora trasladarse allí para aprovechar la demanda de los bancos y los profesionales de las finanzas que luchan por salvaguardar sus puestos y seguir siendo empleables.
Duncan, un hombre de 55 años de Singapur que no quiso dar su nombre completo, pasó sus tardes y fines de semana del año pasado en una clase respaldada por la Universidad Tecnológica de Nanyang, practicando cómo utilizar la IA. Su empleador, un importante banco, trasladó previamente sus operaciones en Singapur a un centro extranjero de menor coste.
Después de estar nueve meses sin trabajo, el mes pasado consiguió un empleo como empleado de back-office en un banco de Singapur y se siente esperanzado con sus nuevas habilidades.
Aunque varios ejecutivos han atribuido a la IA el mérito del aumento de la productividad, crece la preocupación por la posibilidad de que unos balances sólidos ya no basten para mantener a salvo los puestos de trabajo. El papel de analista no desaparecerá, pero se adelgazará desde la base, afirma Igor Sydorenko, CEO de Neurons Lab, una consultora de IA entre cuyos clientes se encuentran HSBC y AXA. “Las personas altamente cualificadas, con herramientas de IA, podrán hacer 10 ó 20 veces más, mucho mejor y mucho más rápido”, afirma. “No necesitarán analistas financieros junior, ni asociados. Lo harán ellos solos”.
Justin Tang, en Singapur, conoce la ansiedad de intentar salvar esa brecha. El analista de la parte compradora del fondo de cobertura Regal Funds Management pasó tres años intentando enseñarse a sí mismo la IA en los márgenes de su jornada, durante los viajes en autobús, entre reuniones y en los minutos tranquilos en los que la mayoría de la gente se desplaza. Entonces, el año pasado, conoció a Wang y a Sinisterra. “Fue como el momento de la bombilla”, dijo Tang. “Antes tardaba horas en analizar una empresa. Ahora introduzco una indicación y, en 90 segundos, obtengo los puntos clave: a qué se dedica la empresa, sus principales impulsores de beneficios, la narrativa.”
Desde entonces, Tang ha asistido a varias sesiones de formación de Wall Street Prompt, incluida una organizada por Bank of America. En cada clase suelen participar entre 20 y 30 personas, dijo, con los asientos cubiertos por el banco anfitrión.
“No me sorprendió que los principales bancos empezaran a ofrecer clases de Wall Street Prompt a clientes como nosotros”, dijo Tang. “Era más una cuestión de cuándo más que de si”.
Tang utiliza principalmente las técnicas que ha aprendido para fines personales, pero también recurre a ellas para su trabajo diario. En Regal, restringe las herramientas al material disponible públicamente, como los archivos y las transcripciones de ganancias. Los datos de los clientes no se introducen.
Hijos de inmigrantes
Sinisterra y Wang se dedicaron a las finanzas desde sus años de formación, con una temprana inclinación por la tecnología. Sinisterra se trasladó a EE.UU. desde Colombia con sus padres a los 6 años, mientras que Wang nació en Nueva York, aunque sus padres emigraron de China en la década de 1980.
Wang dijo que vendía guiones para el juego en línea RuneScape en la época en que se trasladó a Ohio a la edad de 8. Como estudiante de Harvard, Wang dijo que fue uno de los cinco estudiantes que Lyft Inc (LYFT) reclutó para promover su expansión en Boston repartiendo tarjetas de visita por la calle. En lugar de ceñirse a eso, dijo, raspó direcciones de correo electrónico de estudiantes de universidades locales, realizó campañas de combinación de correo y construyó códigos de cupones dirigidos, generando suficientes referencias para pagar su matrícula.
Después de hacer una pasantía en Blackstone Inc. (BX) en 2016 y trabajar con Morgan Stanley durante más de dos años en 2017, se unió al Fondo para América Latina de SoftBank en 2019, donde dirigió la inversión en cripto. Se marchó unos dos años y medio después y fundó 99 Capital, un fondo de activos digitales. Vendió la sociedad general del fondo y se marchó después de que éste generara beneficios para los inversores.
“Para mí era muy obvio”, dijo Wang. “Si estoy dedicando alrededor del 30% de mi tiempo a desarrollar libros de jugadas de IA y este es claramente el año con mejores rendimientos que he tenido nunca, aquí es donde debería dedicar el 100% de mi tiempo”.
Sinisterra se unió a Facebook como ingeniero de software al salir de la universidad, y dice que su escritorio estaba a 6 metros del de Mark Zuckerberg. Después de trabajar en Goldman Sachs y Bank of America, se unió a SoftBank como jefe de fintech en 2019, donde ayudó a desplegar más de US$1.500 millones en inversiones.
“Lo que está ocurriendo ahora es que la gente está viendo la IA como una fuente de ventaja, una fuente de ofensiva”.
Trabajando codo con codo en la empresa japonesa de inversiones tecnológicas, ambos charlaban constantemente, desarrollando cada uno su propio libro de jugadas sobre IA.
Wang dejó SoftBank en 2022 y Sinisterra en 2023. En el verano de 2025, pasaron un mes en San Francisco, compartiendo apartamento y trabajando en un espacio de co-working, mientras publicaban boletines y posts sobre IA y finanzas. Los lectores que seguían volviendo eran gestores de fondos de cobertura y analistas financieros. El plan original era construir un negocio de datos, pero la oportunidad de la educación resultó más convincente, dijeron.
“La gente seguía diciéndonos que tenemos las herramientas, sólo que no sabemos utilizarlas como ustedes”, dijo Sinisterra. “Querían aprender, no comprar más software”.
A los dos meses de fundar Wall Street Prompt en julio de 2025, una importante empresa de inversión se puso en contacto con ellos y el dúo realizó un viaje en tren de dos horas desde Nueva York hasta la sede de la empresa, donde formaron al personal de los equipos de renta variable, renta fija y macroeconomía, según explicaron personas familiarizadas con el asunto. Entre los asistentes había desde estrategas senior hasta analistas junior.
Casi todos los clientes han vuelto para sesiones adicionales, dijo Sinisterra, incluido un fondo con más de US$50.000 millones en activos que actualmente está ultimando un contrato. No quiso dar su nombre.
Wang y Sinisterra también están iterando para mantener su ventaja. Han construido una biblioteca de agentes de IA entrenados para captar cómo piensa una empresa financiera. El objetivo, dijeron, es que la IA se encargue del 90% del trabajo logístico y técnico, liberando a las personas para que se centren en las relaciones, el juicio y las decisiones que impulsan los rendimientos.
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El campo se está llenando. Multiverse, la plataforma de mejora de las cualificaciones con sede en Londres fundada por Euan Blair, el hijo mayor del ex primer ministro británico Tony Blair, se ha comprometido a formar a 15.000 aprendices de IA en dos años con clientes como Citigroup, Microsoft (MSFT) y KPMG. Rogo Technologies Inc, una startup neoyorquina entre cuyos fundadores se encuentran antiguos banqueros de Lazard y JPMorgan, recaudó US$160 millones en una ronda de serie D este año con una valoración de US$2.000 millones para un software que automatiza el trabajo de investigación y diligencia que antaño llenaba la jornada de un analista.
Sinisterra y Wang están construyendo ahora un producto de seminario web en directo para profesionales financieros que se sienten insuficientemente formados en IA y están dispuestos a pagar alrededor de US$1.500 cada uno.
“Lo que la gente está pagando realmente es la transformación, no sólo indicaciones o plantillas”, dijo Sinisterra. “Lo que hacemos es entrar y provocar ese cambio. Todo el mundo está pensando ya en estos cambios, sólo que no saben qué dirección tomar”.
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