Desde que la inteligencia artificial (IA) entró en su vida, esta usuaria la ha usado para casi todo: resúmenes, guiones, traducciones… Así que cuando llegó el momento de una de las decisiones financieras más importantes, elegir hipoteca, decidió apoyarse también en la IA. No eligió ChatGPT para esa parte, sino NotebookLM, porque le permitía subir las ofertas en PDF o fotografía, leerlas y hacer preguntas sobre ellas.

La IA perdió ante el Excel

La teoría era buena, pero la práctica se torció pronto, tal y como ha explicado en Genbeta. Cada banco le enviaba la oferta de una manera distinta: algunos con PDFs muy completos (TAE, cuadro de amortización, bonificaciones bien explicadas), otros con correos escuetos o incluso condiciones manuscritas en el reverso de una hoja.

Además, las bonificaciones complicaban el análisis: el tipo bajaba si contratabas seguros, si domiciliabas la nómina, si aceptabas packs de productos… y a veces eso ni siquiera estaba del todo claro por escrito. NotebookLM entendía los números básicos, pero se perdía al combinar escenarios con distintas bonificaciones y, en el caso de las condiciones manuscritas, directamente no entendía nada.

Para que la IA fuera realmente útil, habría tenido que crear una ficha homogénea para cada oferta, con la misma estructura y todos los campos rellenados a mano. Es decir, mucho trabajo previo para un supuesto “atajo”.

Probó también con plantillas y otros modelos como ChatGPT o Gemini, pero las hipotecas reales tienen tantas variables que siempre había algo que no encajaba bien. Al final, acabó haciendo lo de toda la vida: un Excel con todas las propuestas, sus condiciones y varios escenarios con y sin bonificaciones, revisado celda a celda. Una vez tuvo los datos ordenados, sí le resultó útil pasar el Excel por la IA para que le ayudara a interpretarlo, pero el trabajo de base tuvo que hacerlo ella. Su conclusión fue clara: con un puñado de ofertas, habría sido más eficiente ir directamente a Excel desde el principio.

La IA también falla al calcular las cuotas

Más allá de esa experiencia, desde HelpMyCash también hemos comprobado que la IA no es infalible cuando se trata de números.

Al pedir a la versión gratuita de ChatGPT que calcule la cuota de una hipoteca de 150.000 euros a 25 años y un 2,5% de interés, el modelo aplicó la fórmula correcta, pero se equivocó en un cálculo intermedio.

El resultado fue una cuota mensual más alta de la real: la mensualidad exacta es de 672,93 euros, pero la cifra devuelta era unos 12 euros superior. Al preguntarle por qué fallaba, ChatGPT explicó que a veces trabaja con estimaciones en lugar de cálculos exactos, porque muchos usuarios solo buscan una idea rápida y no un resultado milimétrico. Solo cuando se le pidió explícitamente un “cálculo exacto” ofreció la cuota correcta.

Esa anécdota tiene una consecuencia importante: está bien usar la IA para entender conceptos o hacerse una idea aproximada, pero cuando se trata de una hipoteca, las aproximaciones no bastan. Un error de unos pocos euros al mes puede suponer miles a lo largo de la vida del préstamo.

Por eso, para cálculos concretos es más prudente recurrir a herramientas especializadas, como el simulador de hipotecas de HelpMyCash, que da la cuota y los gastos asociados de forma exacta sin necesidad de fórmulas ni “truquitos” en la petición.

Simulador de cuota hipotecaria

Kibi, la única IA entrenada para dar respuestas financieras

Si se está pensando en utilizar la IA para la gestión de las finanzas, la mejor solución es Kibi, desarrollada por el comparador financiero HelpMyCash, ya que es la única IA de ayuda financiera entrenada específicamente para responder dudas de dinero: hipotecas, préstamos, tarjetas, ahorro… por los propios expertos de HelpMyCash.

En lugar de dar respuestas genéricas, está pensada para aterrizar conceptos bancarios a lenguaje de calle, ayudar a entender la letra pequeña y orientar a los usuarios para que tomen mejores decisiones para su bolsillo.

Pregúntale a Kibi