Sector financiero

Abstract

Este trabajo analiza y compara la propuesta de valor, los costes y las limitaciones de los robo-advisors frente a la asesoría financiera tradicional, tomando como referencia principal el mercado español y europeo. Mediante una metodología descriptiva y comparativa, el estudio examina ambos modelos desde seis dimensiones: estructura de costes y comisiones, accesibilidad, operativa, personalización, relación con el inversor y marco regulatorio. Los resultados muestran que los robo-advisors presentan ventajas estructurales en términos de eficiencia en costes, escalabilidad y accesibilidad para inversores minoristas, con comisiones que se sitúan en torno al 0,25%–0,50% frente al 1%–2% habitual en el modelo tradicional. Esta diferencia se amplifica a largo plazo a través del interés compuesto, generando un impacto patrimonial significativo. Sin embargo, el modelo automatizado presenta limitaciones relevantes en personalización, planificación financiera integral y acompañamiento conductual en momentos de volatilidad, aspectos en los que el asesor humano aporta un valor difícilmente replicable algorítmicamente. El análisis comparativo de los principales robo-advisors españoles revela una dispersión significativa en la traducción práctica de los perfiles de riesgo, lo que plantea interrogantes sobre la efectividad del marco de idoneidad de MiFID II en el contexto automatizado. Asimismo, se identifican riesgos específicos del modelo digital como la opacidad algorítmica, los conflictos de interés trasladados al diseño institucional y la brecha digital como nueva forma de exclusión financiera. La respuesta de la banca tradicional mediante la integración de sus propias plataformas automatizadas ha dado lugar a un ecosistema heterogéneo, con el modelo híbrido consolidándose como tendencia dominante, al capturar el 60,1% de los ingresos globales del sector en 2025.This paper analyses and compares the value proposition, costs, and limitations of robo-advisors versus traditional financial advisory services, with a primary focus on the Spanish and European markets. Using a descriptive and comparative methodology, the study examines both models across six dimensions: cost and fee structure, accessibility, operational efficiency, personalisation, client relationship, and regulatory framework. The findings indicate that robo-advisors hold structural advantages in cost efficiency, scalability, and accessibility for retail investors, with fees typically ranging from 0.25% to 0.50% compared to the 1%–2% commonly charged by traditional advisors. This differential is amplified over time through compound interest, generating a significant long-term wealth impact. However, the automated model faces relevant limitations in personalisation, comprehensive financial planning, and behavioural coaching during periods of market volatility, areas where human advisors provide value that is difficult to replicate algorithmically. A comparative analysis of the leading Spanish robo-advisors reveals significant dispersion in the practical translation of risk profiles, raising questions about the effectiveness of MiFID II's suitability framework in automated contexts. The study also identifies risks specific to the digital model, including algorithmic opacity, conflicts of interest embedded in institutional design, and the digital divide as a new form of financial exclusion. The response of traditional banks through in-house automated platforms has produced a heterogeneous ecosystem, with the hybrid model consolidating as the dominant trend, capturing 60.1% of global robo-advisory revenues in 2025.