Por Daniel Arraes, Director de Desarrollo de Negocios
de FICO para América Latina
La inteligencia artificial (IA) se ha ido consolidando
como una de las tecnologías de mayor impacto a nivel global, y no es diferente
en el sector financiero. Desde 2022, la IA generativa, uno de sus aspectos más
prometedores, se ha convertido en una tendencia dominante, atrayendo la
atención de empresas que buscan explorar sus posibilidades. Si bien 2023 fue el
año de experimentación y familiarización con la tecnología, mientras las
corporaciones probaron casos de uso y evaluaron beneficios potenciales, en 2024
estamos viendo un movimiento en el que la IA Generativa comienza a ponerse en
práctica, con expectativas de que 2025 sea el año para alcanzar una plena
productividad y retorno de inversión (ROI).
En el sector bancario, el uso de la IA ya es antiguo,
principalmente con métodos de machine learning aplicados para combatir
el fraude y el análisis crediticio. Según una encuesta de Gartner, el 77% de
las aplicaciones de IA actuales se clasifican como “IA cotidiana”, es decir,
aquellas que tienen como objetivo optimizar las operaciones rutinarias, como la
atención al cliente a través de chatbots y asistentes virtuales, además de
automatizar los procesos internos para aumentar. eficiencia de los empleados.
En el escenario mexicano, estas aplicaciones están
cada vez más presentes, transformando procesos bancarios como la prevención de
fraude en transacciones con tarjeta presente y no presente, autenticación
biométrica, consultoría financiera automatizada y personalización de servicios.
Sin embargo, a medida que aumenta la adopción de la IA, surgen nuevos desafíos.
Muchos de los riesgos ya están mapeados, como
cuestiones éticas y legales que podrían comprometer el cumplimiento de los
sistemas de IA con la legislación vigente. Otro punto crucial es la
confiabilidad de los resultados generados por estos sistemas, dado que las
"alucinaciones" (información incorrecta generada por la IA
generativa) representan un riesgo. Además, los datos incompletos o sesgados
pueden comprometer la precisión de los algoritmos, exponiendo a las empresas a
riesgos de reputación y de ciberseguridad. La protección contra las fugas de
datos es una preocupación creciente, especialmente en el sector financiero, que
maneja información confidencial de los clientes.
El sector financiero, al estar altamente regulado,
tanto a nivel local como global, enfrenta el desafío de adaptar soluciones de
IA que cumplan con una legislación compleja, como la normativa europea y los
acuerdos de Basilea. Es fundamental que las soluciones de IA entreguen
resultados que sean comprensibles, explicables y auditables, garantizando que
se puedan rastrear y justificar decisiones críticas como la aprobación de
crédito. Ante este panorama, la tecnología blockchain aparece como un
aliado importante para asegurar la transparencia y trazabilidad de las
decisiones tomadas por los sistemas de IA.
Además, es importante resaltar el papel del ser humano
en este nuevo escenario. Si bien la IA está revolucionando el sector
financiero, el monitoreo humano es esencial para garantizar que estas
tecnologías no se desvíen de sus propósitos éticos y operativos. El ser humano continúa
siendo el supervisor de las máquinas, garantizando que la implementación de la
IA sea segura, eficaz y alineada con los intereses de la sociedad en su
conjunto.
La IA ofrece grandes oportunidades para el sector
financiero, pero su éxito depende de una implementación cuidadosa, centrándose
en la mitigación de riesgos y la supervisión humana.
No hay comentarios:
Publicar un comentario