Un estudio del MIT Sloan, dirigido por el profesor Taha Choukhmane, ha evaluado la calidad del asesoramiento financiero que ofrecen los modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-5.2, GPT-5.6 y Gemini 3 Flash. La investigación concluye que seguir las recomendaciones de la IA genera ahorros considerables para prácticamente todas las personas mayores de 30 años: los modelos animan a ahorrar durante la vida laboral, agotar el ahorro en la jubilación, invertir de forma diversificada en fondos de acciones y reducir la exposición bursátil a partir de los 45 años.
Sin embargo, el estudio identifica limitaciones claras. Los chatbots no reaccionan bien ante shocks como el desempleo —por ejemplo, recomiendan recortes de gasto demasiado drásticos a personas que aún tienen ahorros— y tienden a dejar que las carteras se desvíen en lugar de rebalancearlas de forma activa. Además, la calidad del consejo varía según quién formule la pregunta: los prompts escritos por hombres, por usuarios con mayor alfabetización financiera o por personas con experiencia previa en IA generan alrededor de un 5% más de patrimonio cercano a la jubilación.
La brecha de género es especialmente significativa: las mujeres acumularían unos 50.000 dólares menos (un 4%) a los 60 años siguiendo el consejo recibido. Dos tercios de esa brecha se explican por las diferencias en los temas que mencionan hombres y mujeres al preguntar, y el tercio restante se atribuye a que el modelo modifica sus recomendaciones cuando el mismo prompt se presenta identificado como femenino o masculino. Los autores subrayan que aún no existen referencias claras sobre cómo debería variar el consejo según el perfil demográfico del usuario.