Where AI Strategy Comes First

• Mayor tiempo para el cliente y un menor tiempo en tareas repetitivas: Aprende a utilizar la IA para agilizar tareas administrativas, preparación de reuniones, búsqueda de información y elaboración de documentos, liberando más tiempo para la relación comercial y el servicio personalizado.

• Una mejor calidad de asesoramiento y una mayor personalización de carteras: Descubre cómo aplicar la IA en toda la cadena de valor de la banca privada y del asesoramiento financiero para ofrecer propuestas más ajustadas al perfil, objetivos y necesidades de cada cliente.

• Mayor control en cumplimiento normativo, fraude y riesgo: Conoce cómo la IA puede contribuir a reforzar procesos de supervisión, detección de incidencias, monitorización de riesgos y apoyo al cumplimiento en un entorno cada vez más exigente.

• Aplicación práctica de agentes de IA a través de casos de uso reales: Comprende cómo los agentes inteligentes pueden ayudar a automatizar tareas, asistir en procesos internos y mejorar la productividad en actividades clave del negocio.

• Mayor eficiencia en la preparación de propuestas, informes y reuniones: Utiliza herramientas de IA para resumir información, estructurar contenidos, generar borradores y preparar materiales con mayor rapidez y calidad.

• Mejor conocimiento del cliente y detección de oportunidades comerciales: Aprende a identificar patrones, necesidades y oportunidades de valor añadido para ofrecer un servicio más proactivo y diferencial.

• Una visión estratégica sobre cómo la IA está transformando la banca privada: Entiende hacia dónde evoluciona el sector y cómo prepararte para integrar estas capacidades en tu actividad profesional con criterio y sentido de negocio.

• Mayor capacidad para integrar la IA con rigor profesional: No se trata solo de conocer herramientas, sino de entender cómo utilizarlas de forma efectiva, responsable y alineada con las exigencias del sector financiero.

• Mejor posicionamiento profesional en un sector en transformación: El programa permite adquirir conocimientos diferenciales sobre una tecnología que ya está redefiniendo la productividad, el servicio al cliente y la operativa de las entidades financieras.

• Comprensión real de casos de uso aplicados a banca privada y asesoramiento financiero: El participante podrá identificar cómo trasladar la IA a su trabajo diario, desde la gestión comercial hasta el análisis, el reporting, la personalización y el control.

• Una ventaja competitiva para afrontar el futuro del asesoramiento financiero: La IA no solo mejora la eficiencia, sino que abre la puerta a una nueva forma de trabajar, asesorar y generar valor para el cliente.

La banca privada vive una doble presión: surgimiento de clientes más sofisticados que exigen transparencia y personalización, y un entorno regulatorio y competitivo que empuja hacia la eficiencia y la digitalización. La Inteligencia Artificial ya está transformando cómo se captan clientes, se gestionan carteras, se realizan funciones de cumplimiento normativo, etc.

Sin embargo, la adopción de IA no es solo una cuestión tecnológica. Requiere profesionales que entiendan los fundamentos, conozcan las aplicaciones específicas en su negocio y sean capaces de identificar oportunidades reales de uso, midiendo el impacto, las ventajas y sus correspondientes riesgos.

Este programa ha sido concebido precisamente para dar respuesta a esa necesidad: dotar a banqueros privados, asesores, agentes y equipos de soporte de un lenguaje común, herramientas concretas y un marco de trabajo que les permita transformar ideas en proyectos reales de inteligencia artificial dentro de su entidad. En un entorno en el que la regulación europea —en particular, el EU AI Act— está comenzando a desplegarse, y en el que la brecha entre quienes adoptan la IA y quienes permanecen al margen se amplía progresivamente, disponer de equipos formados, alineados y capaces de identificar casos de uso ya no es una opción, sino una prioridad estratégica.

El Programa IA Aplicada a Banca Privada y Asesoramiento Financiero ha sido diseñado con un formato flexible, pensado específicamente para profesionales que necesitan compatibilizar su formación con agendas exigentes, reuniones con clientes, seguimiento de mercados y responsabilidades comerciales o directivas. Por ello, el programa puede iniciarse en el momento que el asistente lo desee, sin necesidad de esperar a una convocatoria cerrada o a una fecha única de comienzo.

Asimismo, la duración y estructura del programa permiten avanzar de forma progresiva, adaptando el ritmo de aprendizaje a la disponibilidad real de cada participante. Esta flexibilidad facilita que banqueros privados, asesores financieros, gestores patrimoniales, directivos y profesionales en general, que puedan incorporar nuevos conocimientos sobre inteligencia artificial sin interrumpir su actividad profesional diaria. El objetivo es ofrecer una experiencia formativa rigurosa, práctica y aplicable, pero compatible con la intensidad y las particularidades del trabajo en banca privada y asesoramiento financiero.

• Directores de Banca Privada y Wealth Management que necesitan una hoja de ruta clara sobre cómo la IA impacta en su modelo de negocio, desde la captación, la relación con el cliente, hasta el reporting y la gestión de compliance.

• Banqueros privados, asesores financieros y agentes que quieren incrementar su productividad, aplicando IA a su productividad diaria y a la calidad de la relación con sus clientes premium.

• Responsables de Formación, Innovación, Tecnología o Compliance que impulsan proyectos transversales donde negocio, datos y regulación tienen que hablar el mismo idioma y trabajar sobre casos de uso reales.

• Comprender cómo la Inteligencia Artificial está transformando el modelo de negocio de la banca privada, desde la relación con el cliente hasta la gestión de carteras.

• Explorar cómo los algoritmos predictivos y el aprendizaje automático permiten anticipar necesidades, detectar oportunidades de inversión y gestionar riesgos en tiempo real.

• Aplicar casos de uso reales de IA en banca privada: desde la automatización del onboarding de clientes hasta la generación de informes de seguimiento y la planificación sucesoria, o la utilización de agentes IA especializados en diferentes tipos de tareas.

• Entender el papel de la IA en el cumplimiento normativo (compliance), la detección de fraude y la prevención del blanqueo de capitales.

• Evaluar tendencias emergentes (WealthTech, Robo-Advisory híbrido, IA generativa para informes) y su integración en las estrategias de crecimiento y fidelización de clientes.

El Módulo de Innovation permite que los mentores de Beyond AI guíen a directivos y profesionales de diferentes instituciones del sector, mediante el análisis de sus procesos y mediante la búsqueda de posibles soluciones para el incremento de la productividad.

En este sentido, este módulo pretende: 

• Aplicar los conocimientos adquiridos sobre Inteligencia Artificial a contextos reales dentro de la organización.

• Identificar oportunidades concretas para incorporar IA en distintos departamentos o áreas de negocio.

• Proponer iniciativas que mejoren la productividad, la eficiencia operativa y la generación de valor estratégico.

• Fomentar una actitud proactiva hacia la transformación digital dentro de la organización.

• Estimular la innovación abierta como herramienta para la mejora continua y la adaptación al cambio tecnológico.

La metodología educativa está basada en la plena aplicabilidad de todos los conocimientos que se vayan cubriendo en el curso y permitirá que los asistentes conozcan los aspectos más relevantes de los fundamentos de la inteligencia artificial y su aplicación para el incremento de la productividad personal y de la organización. Asimismo, dicha metodología permitirá que los asistentes conozcan cómo las nuevas tecnologías están progresivamente modificando la manera en la que se está desarrollando la actividad de banca privada. 

Composición del cuadro docente (incluyendo los profesores del Módulo de Open Innovation)

• Javier Barguñó: AI & Analytics Partner, PWC

• Álvaro Bergel: Data Analytics and Gen AI Responsible, Amazon Web Services

• Julio Faura: CEO Adhara; Ex directivo de Banco Santander y McKinsey

• Julián Sánchez-Crespo: CEO Pymet; Ex CTO/CIO

• Roberto Knop: Socio de Fires Advisors

• José María Manzanares: Director AEFN

• Alonso Hurtado: Partner Sector Tecnología, Ecija

• Lucía Suárez Consultora Sector Tecnología, Ecija

• Javier Sánchez Almaraz: Managing Director, ETS – Asset Management Factory

• Sigfrido Verstrynge: Executive Director,  J. Safra Sarasin

• Carlos Moreno de Tejada: Miembro del Consejo, Andbank Banca Privada España

• Jesús Pindado: Compliance & Operational Risk Control Head. UBS Investment Spain

• Oscar Vicente Plaza: CEO, Node AI – Asset and Wealth Management

• Sergio Navarro: CEO, Milton Morwin 

• Pedro Guiñales: Sales Director, WealthAbout

• Lennart Asshoff, Product Director, Backbase

• Alvaro Martínez, Chief Product & Innovation Officer, Node AI

• Juan José Fernández Tebar; Experto en Despliegue de soluciones con IA para diferentes organizaciones

• Conrado García Montiel:  Senior Data Scientist, multisectorial

• Guillermo Martín, Experto en implantación de soluciones con IA

• Fundamentos de IA

• Productividad Personal utilizando IA

• Productividad Empresarial utilizando IA

• Fundamentos de Smart Agents

• Impacto de la IA sobre la cadena de valor del negocio financiero

• Tecnologías, datos y modelos que hacen posible la IA aplicada al sector financiero

• Transformación estratégica de la banca privada en la era de la IA

• Nuevo modelo de servicio, nuevo cliente y nuevo papel del banquero privado

• Construcción de modelos centrados en el cliente

• Visión 360º y segmentación avanzada del cliente 

• Asesoramiento financiero enriquecido con IA

• Recomendación, idoneidad y automatización

• IA aplicada al análisis de mercados y generación de señales de inversión

• IA para gestión de riesgos, estimación y ejecución

• IA aplicada a la selección inteligente de fondos de inversión

• De los filtros predefinidos a la inteligencia adaptativa en la selección de fondos

• Introducción al nuevo paradigma de la gestión discrecional en Banca Privada

• Diseño inteligente de carteras en entornos de gestión discrecional

• Supervisión y ajuste automático de carteras en tiempo real

• Utilización de las nuevas tecnologías para la escalabilidad del servicio en Banca Privada

• IA aplicada a la originación de productos estructurados

• Del análisis determinista al diseño activo apoyado en IA

• IA aplicada a la valoración y selección de inversiones en mercados privados

• IA para sourcing, due diligence y apoyo a la decisión en private equity

• Naturaleza, arquitectura y papel de los smart agents en la banca privada

• Smart agents en la interacción con clientes y en la asistencia al banquero privado

• Smart agents aplicados al análisis, recomendación, seguimiento y escalabilidad del servicio

• Control humano, trazabilidad, riesgos y gobernanza de agentes inteligentes en entornos regulados

• Marco regulatorio de la IA aplicable a la Banca Privada

• Clasificación de riesgos y obligaciones de cumplimiento

• Aplicación práctica de la IA en compliance bancario 

• De la norma al caso real en entornos regulados

• De la banca privada digital a la banca privada inteligente

• Nuevo cliente, nuevo servicio y ampliación del perímetro patrimonial

• Agentes de IA, rediseño del rol del banquero y transformación operativa

• Implantación gradual, gobernanza robusta y liderazgo estratégico

• Contexto:

Una entidad de banca privada quiere mejorar su capacidad para conocer al cliente de forma más profunda, integrando información dispersa y construyendo una visión más rica del comportamiento, las necesidades y el potencial comercial.

• Breve resumen de cuál es la problemática:

La entidad trabaja con una visión fragmentada del cliente, con segmentaciones demasiado estáticas y con escasa capacidad para anticipar necesidades o detectar patrones de comportamiento relevantes para el asesoramiento y la relación comercial.

• Enfoque de IA aplicable:

Integración de datos, construcción de variables inteligentes, analítica predictiva, segmentación avanzada y clustering para generar una visión 360º del cliente y apoyar la personalización comercial.

• Aprendizaje clave:

La IA no solo sirve para automatizar tareas, sino para transformar el conocimiento del cliente en una capacidad estratégica de segmentación, anticipación y personalización.

• Contexto:

GBS Wealth es una entidad de banca privada tradicional que quiere evolucionar hacia un modelo de servicio más proactivo, hiperpersonalizado y eficiente, sin perder la relación humana como eje del negocio. 

• Breve resumen de cuál es la problemática:

La firma sufre fuga de clientes jóvenes, perfilado de riesgo estático, segmentación limitada por patrimonio, controles de idoneidad manuales y una propuesta de valor demasiado genérica y reactiva. 

• Enfoque de IA aplicable:

Perfilado dinámico del cliente, clustering conductual, motor de recomendación híbrido, validación automática de idoneidad y herramientas de IA explicable para justificar recomendaciones y ganar confianza.

• Aprendizaje clave:

El “banquero aumentado” surge cuando la IA mejora el conocimiento del cliente, automatiza parte del cumplimiento y convierte el asesoramiento en una experiencia más consistente, proactiva y explicable.

• Contexto:

AWM es una boutique de gestión patrimonial con fuerte tradición en análisis fundamental y criterio experto, pero que ve cómo su modelo pierde eficacia en mercados más rápidos, complejos y dominados por el exceso de información. 

• Breve resumen de cuál es la problemática:

La firma reacciona tarde a los eventos, no anticipa cambios de régimen, subestima el riesgo extremo, comunica previsiones de forma subjetiva y no logra procesar el volumen de información alternativo disponible. 

• Enfoque de IA aplicable:

Uso de datos alternativos para generar indicadores adelantados, detección de anomalías para alertas tempranas de riesgo de cola y predicciones conformales para comunicar la incertidumbre de forma más transparente.

• Aprendizaje clave:

La IA puede reforzar el proceso inversor no sustituyendo al gestor, sino aportándole capacidad de anticipación, mejor gestión del riesgo y una comunicación más honesta con el cliente.

• Contexto:

PUA es una firma patrimonial con un modelo muy artesanal de selección de fondos, basado en la experiencia de asesores senior, que busca modernizar ese proceso sin perder el valor del juicio humano. 

• Breve resumen de cuál es la problemática:

La firma no puede analizar bien un universo creciente de fondos, sufre lentitud operativa, inconsistencias entre asesores, dificultad para escalar conocimiento y limitaciones para justificar cuantitativamente las recomendaciones.

• Enfoque de IA aplicable:

Implantación progresiva de Smart Finders. Discretos para filtrar, multipropósito para ponderar objetivos del cliente y adaptativos para detectar patrones y apoyar decisiones del comité de inversiones. 

• Aprendizaje clave:

La IA mejora la selección de fondos cuando se introduce como copiloto del asesor, elevando eficiencia, consistencia, trazabilidad y calidad del servicio, sin eliminar el criterio profesional.

• Contexto:

Banca Universal Dinámica quiere transformar su modelo de gestión discrecional, basado en cinco carteras modelo estandarizadas, hacia una arquitectura en la que cada cliente tenga una cartera individualizada, pero gestionable a escala.

• Breve resumen de cuál es la problemática:

El modelo actual no ofrece suficiente personalización, genera desalineaciones periódicas entre cartera y mandato, y no permite aplicar de forma masiva restricciones fiscales, éticas o de preferencias individuales. 

• Enfoque de IA aplicable:

Motores de optimización con restricciones, propagación inteligente de órdenes, personalización masiva, compliance as code y automatización de reporting narrativo personalizado.

• Aprendizaje clave:

La IA permite pasar de la gestión basada en carteras modelo a una gestión discrecional aumentada, donde la personalización a escala y el control ex ante se convierten en ventaja competitiva.

• Contexto:

InnovaCap es un banco de inversión con una mesa de estructurados que diseña productos a medida, pero cuyo proceso de originación sigue siendo muy manual, lento y poco optimizado frente a competidores con mayor automatización. 

• Breve resumen de cuál es la problemática:

La cotización tarda demasiado, el diseño no garantiza soluciones óptimas, el análisis de riesgo sigue siendo simplista y la entidad no puede escalar productos personalizados de forma rentable.

• Enfoque de IA aplicable:

Simulación de Monte Carlo para análisis probabilístico de retornos y riesgo, junto con un motor de originación inversa que explore miles de combinaciones de parámetros y proponga la estructura óptima según restricciones definidas.

• Aprendizaje clave:

La IA transforma la mesa de estructurados cuando sustituye un diseño determinista y secuencial por uno interactivo, probabilístico y optimizado en tiempo real. 

• Contexto:

LFC es un multi-family office que quiere aumentar su exposición a venture capital, pero carece de herramientas adecuadas para operar con eficacia en un entorno de información asimétrica, iliquidez y alta incertidumbre. 

• Breve resumen de cuál es la problemática:

El sourcing depende de redes personales, la valoración de startups es excesivamente subjetiva, la due diligence consume demasiado tiempo y la firma no puede modelizar bien el riesgo agregado de la cartera de ilíquidos.

• Enfoque de IA aplicable:

Radar de sourcing con señales alternativas, valoración probabilística con simulación y gemelos digitales, y NLP para automatizar la due diligence documental y acelerar el análisis de oportunidades.

• Aprendizaje clave:

En inversiones ilíquidas, la IA no reemplaza el juicio sobre las personas o el negocio, pero sí multiplica la capacidad para descubrir oportunidades, valorar con más rigor y reducir fricción analítica.

• Contexto:

Una entidad financiera busca modernizar su proceso de onboarding mediante inteligencia artificial, con el fin de automatizar la verificación de identidad, agilizar la validación documental y reforzar el control de riesgos en materia de KYC y AML.

• Breve resumen de cuál es la problemática:

El proceso actual es lento, manual y costoso, con riesgo de errores humanos, dificultad para detectar señales de riesgo en tiempo real y una experiencia de incorporación poco fluida para clientes legítimos.

• Enfoque de IA aplicable:

Aplicación de visión artificial para reconocer y validar documentos, NLP para analizar información no estructurada y modelos supervisados de scoring para estimar el riesgo de incumplimiento, fraude o vinculación con actividades ilícitas.

• Aprendizaje clave:

La IA puede transformar el onboarding en un proceso más rápido, preciso y trazable, siempre que se combine con supervisión humana adecuada y con un marco sólido de cumplimiento, privacidad y gobernanza.

Tras el periodo de formación, aquellas organizaciones que lo deseen podrán contratar, para sus asistentes, el Módulo de Open Innovation. Su propósito es que los mentores de Beyond AI colaboren con la organización en la identificación de áreas susceptibles de mejorar su eficiencia mediante la incorporación de tecnología, incluida la inteligencia artificial.

Para ello, Beyond AI remitirá a la organización un cuestionario específico del Módulo de Open Innovation. El objetivo será recopilar información clave sobre la entidad, incluyendo su grado de madurez digital, el uso y la gobernanza de los datos, la infraestructura tecnológica disponible, así como la cultura y las capacidades internas en materia de IA e innovación. Esta información permitirá diagnosticar el punto de partida y diseñar un Módulo de Open Innovation alineado con los retos, recursos y objetivos de valor de la organización.

En concreto, este módulo pretende:

• Diagnosticar la situación actual de la entidad en materia de estrategia, estructura, competencias tecnológicas y procesos de innovación.

• Identificar oportunidades de mejora y posibles áreas donde la IA y la innovación abierta puedan generar valor (eficiencia, productividad, experiencia del cliente, sostenibilidad).

• Alinear el diseño del Módulo de Open Innovation con la realidad, necesidades y expectativas de cada organización participante, para adaptar los contenidos, casos prácticos y dinámicas de trabajo.

• Comprender la cultura organizativa y el grado de preparación en términos de talento, gobernanza de datos y mentalidad hacia la IA.

En resumen, este módulo busca establecer una línea base de referencia que permita personalizar la experiencia formativa, garantizando que las sesiones y proyectos se enfoquen en los desafíos y oportunidades reales de cada empresa.

Las sesiones de apoyo por parte de los tutores de Beyond AI a los diferentes grupos de directivos y empleados procedentes de la organización, permitirán facilitar la selección de los casos de uso, que posteriormente serán presentados en una sesión de "pitch" a la alta dirección de la organización.

En todo caso, es imprescindible que en el diseño de este módulo participe activamente el área de tecnología, liderada por su CTO/CDO.

Los asistentes del curso cuentan con los siguientes recursos académicos:

• Acceso a la Plataforma de eLearning de Beyond AI.

• Acceso a los videos asíncronos en los que se explican los diferentes aspectos que componen el temario.

• Acceso a los videos síncronos a través de los cuales se realizarán tutorías y se contestarán a todas las preguntas de los participantes.

• Acceso al dossier online que está compuesto por la documentación virtualizada de los diferentes módulos del curso.

• Acceso al contenido académico a través de podcasts, que permite la audición de la documentación virtualizada 

• Acceso a la visualización de Casos Prácticos con sus correspondientes resoluciones.

• Acceso a entrevistas a profesionales de prestigio que están implantando la IA en sus organizaciones.

• Acceso a los cuestionarios de control de calidad.

La duración del Proyecto formativo es la siguiente:

• Programa de Aplicación de la IA en Banca Privada y Asesoramiento Financiero 

  • Duración Recomendada: 14-18 semanas

  • Duración Máxima: 26 semanas

Nota: A partir del 25 de mayo de 2026, el alumno podrá empezar la formación en la fecha  que desee. Asimismo, podrá avanzar a su propio ritmo y tendrá un período máximo de 26 semanas (equivalente a 6 meses) para completar el programa.

• Módulo de Open Innovation (Opcional)

  • Duración: 4 Semanas

Los asistentes deberán dedicar un tiempo diario (de lunes a viernes) de entre 60 y 90 minutos. Por lo tanto, cada semana se estima que el participante deberá dedicar entre 5 y 7.5 horas de esfuerzo.

Al final de cada uno de los módulos que componen el presente proyecto formativo, los alumnos deberán realizar un test de comprensión de la parte académica y otro sobre los casos prácticos cubiertos en el módulo. El objetivo es poder evaluar el grado de conocimiento que van adquiriendo los diferentes alumnos a lo largo del programa.

Todos aquellos usuarios que hayan cumplido con todos los requisitos académicos de la formación, recibirán el certificado académico de Beyond AI (imagen del diploma indicativa).

A continuación, procedemos a detallar el precio de la presente actividad formativa por asistente:

• Programa de Aplicación de la IA en Banca Privada y Asesoramiento Financiero

  • Versión Online:  €1.950

• Módulo de Open Innovation (Opcional):

  • Versión Online: €850

Para más información sobre este programa informativo y/o para proceder a inscribirse en el mismo, proceda a rellenar el presente formulario: