OpenAI Acaba de Ir por los Banqueros Juniors de Wall Street. Morgan Stanley Ayudó a Construirlo.

Los ingresos por banca de inversión de Morgan Stanley aumentaron un 58% hasta alcanzar los 2.440 millones de dólares, ya que co-desarrolló una herramienta de OpenAI diseñada para automatizar la investigación de analistas juniors y el trabajo de libros de propuesta.

Cada ola previa de productividad en finanzas elevó el volumen de operaciones y comprimió los precios, haciendo más probable un mayor número de operaciones por banquero que márgenes permanentemente más amplios.

Evercore cayó un 16% en lo que va del año a pesar de resultados récord en el primer semestre, señalando que los mercados ya descuentan presión de tarifas impulsada por IA en firmas puramente asesoras.

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OpenAI ha lanzado una versión de ChatGPT construida para servicios financieros, desarrollada con Morgan Stanley (NYSE:MS) y Evercore (NYSE:EVR). El objetivo es el trabajo de investigación y libros de propuesta que realizan los analistas juniors, y según informó Kate Rooney de CNBC, la herramienta podría reducir las semanas laborales de 100 horas que trabajan esos analistas. Los bancos ayudaron a construir la herramienta que automatiza su propia cadena de analistas.

Nik Turley de OpenAI dijo: "Básicamente, estamos enseñando a ChatGPT a investigar como un analista y respaldar sus conclusiones como un analista también". La respuesta de OpenAI a qué ocurre con los banqueros juniors fue que "Ya no necesitas hacer esto manualmente. Eso no significó el fin de los analistas. Seguirán existiendo. Seguirán teniendo empleos. Solo que serán más productivos". Para los inversores, la pregunta es si esa productividad se traducirá en márgenes bancarios o si se perderá por competencia.

Qué hace la herramienta y por qué los bancos la querían

La investigación, el trabajo documental y la elaboración de libros de propuesta son tareas intensivas en mano de obra y estandarizadas, lo que las convierte en objetivos obvios para un modelo de lenguaje especializado en finanzas. El problema técnico más complejo es asegurar que las citas sigan a las conclusiones, ya que una nota sin fuentes no llegará al cliente de un director de gestión.

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Los bancos querían esto porque sus motores asesores están funcionando a toda marcha. Los ingresos por banca de inversión de Morgan Stanley alcanzaron los 2.440 millones de dólares en el segundo trimestre, un aumento del 58% interanual, con solo asesoría en 798 millones de dólares. Evercore realizó 296 operaciones asesoras con tarifas en el trimestre, con 132 tarifas de un millón de dólares o más. La automatización del trabajo estandarizado permite a los banqueros senior atender a más clientes. El director ejecutivo Ted Pick dijo a los analistas que la IA fue uno de los dos temas definitorios de 2026 y que su "potencial para eficiencias y productividad mejoradas apenas está comenzando a materializarse" (8-K Q2 2026).

Economía: ¿Margen o presión de tarifas?

La compensación es la mayor partida de costos en cualquier firma asesora. La proporción ajustada de compensación de Evercore fue del 63,5% en el segundo trimestre; la proporción de eficiencia consolidada de Morgan Stanley fue del 65% en lo que va del año. Si las horas de analista se convierten en horas de máquina, la tentación es modelar los ahorros directamente en el margen antes de impuestos. Esa conclusión probablemente sea incorrecta, por razones que la historia de la tecnología financiera deja claras.

Cada ola previa de productividad en finanzas, desde la ejecución electrónica hasta la construcción de índices, aumentó el volumen y comprimió los precios en lugar de ampliar los márgenes. Las tarifas asesoras se negocian por operación, y si todos los competidores tienen la misma herramienta, los clientes corporativos sofisticados la tendrán en cuenta al fijar precios. El resultado más probable es un mayor número de operaciones por banquero senior, no márgenes permanentemente más altos. El retorno sobre patrimonio tangible de Morgan Stanley del 26,6% y el margen operativo trimestral del 19% de Evercore son máximos cíclicos que deben defenderse.

Riesgo de cadena para banqueros juniors

La presentación de OpenAI se apoya en la analogía de las hojas de cálculo: Excel hizo más productivos a los analistas manteniendo intacta la profesión. La debilidad está en el aprendizaje. Las hojas de cálculo cambiaron la producción sin eliminar los años de trabajo de modelado que forman a un analista de primer año en director de gestión. Si el nivel junior se reduce significativamente, la cadena de formación para futuros asesores también se reducirá.

Evercore ha hecho lo contrario, añadiendo 19 nuevos directores de gestión senior en lo que va del año y llevando su número global de SMD en banca de inversión a 188, con más de 50 actualmente en fase de adaptación. Ambas empresas están invirtiendo simultáneamente en humanos y máquinas, porque el riesgo de franquicia por vaciar la clase de analistas es mayor que los ahorros salariales a corto plazo.

¿Es la acción de MS una buena compra?

Morgan Stanley cotiza con un P/E histórico de 17x y un P/E proyectado de 16x, frente a un precio objetivo consensuado de 237,33 dólares versus un precio reciente de 212,74 dólares. La acción ha subido un 21,74% en lo que va del año y un 41,08% en los últimos doce meses. Evercore, por comparación, está bajando un 15,94% en lo que va del año a pesar de resultados récord en el primer semestre, lo que indica que el mercado ya descuenta cierta presión en tarifas impulsada por IA en el modelo asesor puro.

Morgan Stanley ofrece una exposición más amplia a este tema porque la empresa integrada amortigua cualquier compresión de margen asesor con 10 billones de dólares en activos de clientes y una autorización renovada de recompra de 20.000 millones de dólares. En conjunto, con un fuerte ciclo, retorno disciplinado de capital y múltiplo razonable, Morgan Stanley parece bien posicionado entre sus pares de centros financieros para inversores que investigan este tema.

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