xAI, la tecnológica de Elon Musk, ha comenzado a reclutar banqueros de inversión para entrenar a su inteligencia artificial. El objetivo es que Grok aprenda a ejecutar tareas complejas de Wall Street, transformando el conocimiento experto en software escalable y replicable. Estamos ante la industrialización del trabajo experto. Empresas como xAI están convirtiendo la experiencia financiera en un activo tecnológico. Al enseñar a la IA a valorar riesgos y modelizar flujos, la tecnología avanza sobre profesiones de cuello blanco antes protegidas.
xAI, la compañía de Elon Musk, está reclutando a banqueros y especialistas financieros para que enseñen a sus modelos a hacer precisamente el trabajo que durante décadas justificó una parte sustancial del empleo junior en Wall Street. En sus ofertas de empleo, xAI busca perfiles como investment banking expert-M&A, investment banking expert-DCM, investment banking expert-ECM y finance expert- structured finance. xAI quiere que esos banqueros le enseñen a la IA cómo se hace el trabajo real del sector: etiquetar información, corregir respuestas, poner ejemplos prácticos y transmitir criterios técnicos sobre operaciones financieras. A cambio, la empresa ofrece en Estados Unidos una remuneración de entre 45 y 100 dólares por hora.
El objetivo de todo esto no es sólo que Grok sepa de finanzas, sino que aprenda a ejecutar tareas concretas de banca de inversión con estándares suficientemente cercanos a los de un analista o asociado. Las ofertas de xAI abarcan tareas que van desde preparar emisiones de deuda y fijar las condiciones de los contratos hasta modelizar cómo se reparten los flujos de dinero, valorar distintos tramos de riesgo, analizar las garantías y elaborar documentación para revisar operaciones. En el fondo, la empresa busca convertir en software conocimientos y funciones que antes hacían los equipos humanos.
Industrializar el trabajo experto
Elon Musk sigue así con su particular iniciativa para revolucionar el mundo del trabajo y las profesiones del futuro. Todo esto es un síntoma de la siguiente fase de la automatización cognitiva: la industrialización del trabajo experto. Durante años, la digitalización destruyó tareas administrativas, y ahora la inteligencia artificial y los agentes especializados avanzan sobre profesiones de cuello blanco que parecían relativamente protegidas por su complejidad técnica, su lenguaje especializado y sus elevados costes de error. La banca de inversión encaja especialmente en esa lógica, porque combina trabajo de alta remuneración con grandes volúmenes de tareas estandarizables: rehacer modelos, preparar comparables, ordenar documentación, construir presentaciones, condensar información financiera y producir borradores para clientes.
Lo que Grok -y también alguno de sus sus competidores- está haciendo es redefinir qué partes del trabajo bancario seguirán siendo humanas y cuáles dejarán de serlo. La sustitución será desigual. El juicio fiduciario, la relación con el cliente, la negociación política de una operación, la firma reputacional, el diseño estratégico o la responsabilidad regulatoria no desaparecen fácilmente. En cambio, la preparación de materiales, la extracción de datos, la primera iteración de modelos, la clasificación documental, la síntesis de información y parte del análisis estructurado ya están entrando en la zona de automatización creíble.
Si la IA reduce sobre todo el empleo junior, el golpe recae sobre la puerta de entrada al mercado laboral cualificado: recién graduados, analistas, técnicos y perfiles de apoyo. El Foro Económico Mundial ya apunta a una coexistencia entre la creación de nuevos puestos y la destrucción de roles existentes; la OIT, por su parte, insiste en que el impacto será una mezcla de automatización y transformación, con efectos muy distintos según tarea, sector y país. Pero para quienes intentan entrar en profesiones intensivas en conocimiento, la amenaza no es que la ocupación desaparezca del todo, sino que haya muchos menos puestos disponibles para empezar.
Bloomberg informó en octubre de 2025 de que OpenAI tenía más de 100 exbanqueros de inversión entrenando sistemas para construir modelos financieros, dentro de un proyecto interno llamado Mercury, con la ambición de reemplazar buena parte del trabajo rutinario de los banqueros junior. La diferencia con xAI es más de marca que de dirección estratégica: varias de las grandes compañías de IA han entendido que el camino hacia productos empresariales rentables pasa por verticalizar el modelo y alimentarlo con experiencia humana capturada de manera sistemática.
También ha emergido una nueva generación de compañías nacidas específicamente para ese nicho. Rogo, por ejemplo, se presenta como una plataforma de IA "built for finance", y asegura que sus agentes entienden y ejecutan flujos de trabajo de deals e inversiones y subraya que su ADN "procede de antiguos banqueros e inversores y que sus herramientas están diseñadas para integrarse en el trabajo real de las entidades financieras, no como un chatbot genérico, sino como infraestructura de producción".
Se estrecha la base de la pirámide
Los movimientos de xAI, OpenAI o Rogo muestran que la banca está entrando en una fase en la que una parte creciente de su trabajo de análisis, documentación y ejecución puede ser codificado, replicado y escalado. Y cuando una tarea se puede codificar y escalar, el empleo vinculado a esa tarea queda bajo presión. No significa que vaya a desaparecer el banquero de inversión como figura profesional, pero sí que puede estrecharse la base de la pirámide. El analista de primer año y parte del asociado junior concentran justamente el tipo de trabajo que mejor absorbe una IA bien entrenada.
Sobre las previsiones de empleo, Bloomberg Intelligence estimó en enero de 2025 que los bancos globales podrían recortar hasta 200.000 puestos en un horizonte de tres a cinco años a medida que la IA invada tareas desempeñadas hoy por personas. Y Financial Times publicó una previsión de Morgan Stanley según la cual más de 200.000 empleos bancarios en Europa podrían desaparecer de aquí a 2030, con especial impacto en funciones de middle office, back office, compliance y risk. Son áreas menos glamurosas que M&A, pero muy relevantes para entender el alcance del fenómeno: la IA no amenaza sólo al "analista de pitchbook", sino al ecosistema entero de procesamiento de información y control documental que sostiene a las finanzas modernas.
En tdo caso, la IA no suele destruir una profesión completa de golpe; destruye primero paquetes de tareas. Cuando esos paquetes representan una porción suficiente del trabajo total, la empresa puede reducir contrataciones, congelar reemplazos o rediseñar la organización.
El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial señala que "la mitad de las empresas prevé reorientar su negocio en respuesta a la IA; dos tercios planean contratar talento con habilidades específicas en IA; y un 40% anticipa reducir plantilla allí donde la tecnología pueda automatizar tareas". No estamos ante un escenario de destrucción lineal, sino de sustitución selectiva y reconfiguración del valor del trabajo.
Por su parte la OIT, en su índice refinado de exposición ocupacional a la IA generativa publicado en 2025, confirma que las ocupaciones administrativas siguen siendo las más expuestas, pero también advierte de una "mayor exposición de ocupaciones profesionalizadas y muy digitalizadas", precisamente porque los modelos están mejorando en tareas especializadas. El salto cualitativo de la IA no consiste sólo en contestar bien preguntas, sino en entrar en secuencias de trabajo técnicas donde antes se suponía indispensable una formación larga y costosa. Para sectores como banca, derecho, contabilidad o recursos humanos, esa matización es crucial.
Activo tecnológico replicable y vendible
Y aquí tenemos otra señal de la dimensión que puede tener la iniciativa de xAI. Los profesionales aceptan cobrar por entrenar al sistema porque, a escala individual, el intercambio es racional: cien dólares la hora por un trabajo remoto y flexible puede ser una oportunidad excelente. Pero a escala sectorial están ayudando a construir un activo tecnológico replicable que luego podrá venderse a múltiples firmas y reducir la necesidad de contratar a otros como ellos. El conocimiento tácito que antes estaba disperso en analistas, asociados y vicepresidentes se convierte en un producto. Y cuando el conocimiento se convierte en producto, el poder económico suele desplazarse desde quien ejecuta hacia quien posee la plataforma.
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