Reporte
completo (en inglés): Agentic AI: Finance & the ‘Do It
For Me’ Economy
Resumen ejecutivo
Este informe se centra en Agentic AI o “Agentes
de IA”, una inteligencia artificial habilitada por “agentes” capaces de tomar
decisiones autónomas y resolver problemas complejos de forma independiente y
proactiva sin la intervención humana. Se espera que los agentes de IA tengan un
mayor impacto en la economía y las finanzas en comparación con la era de la internet.
Este cambio de paradigma es impulsado por avances tecnológicos en la
comprensión del contexto, la memoria y el multi-tasking.
Algunos puntos clave:
- 2025: El año de los agentes de IA:
Las referencias corporativas a los agentes de IA tuvieron un aumento
significativo en 2024 y se espera que esta tecnología experimente un crecimiento
parabólico en 2025.
- La economía del “hazlo por mí” (Do It For Me): Los agentes de IA empoderan a los usuarios con bots de IA
personalizados para seleccionar productos y realizar transacciones, por lo
que acelera la competencia y tienen el potencial de revolucionar la
naturaleza del trabajo.
- Incremento de la inversión: La
financiación de capital de riesgo para startups de IA,
especialmente las que se dedican a agentes autónomos y GenAI para la
atención al cliente, alcanzó picos históricos en 2024 y se espera que el
crecimiento sea continuo.
- Casos de uso en finanzas: Hay un
gran interés en explorar los agentes de IA en todos los servicios
financieros, como compliance, prevención del fraude, KYC (know-your-customer),
gestión patrimonial, flujos de trabajo crediticios e investigación de
inversiones.
Agentes de IA: “lo nuevo”
Están posicionados para convertirse en un
gran avance tecnológico, que permitirá la próxima generación de la economía “Do
It For Me” (DIFM). Tienen el potencial de transformar el modo en que los
usuarios acceden a los servicios y la forma en que operan los mercados, e
incluso superar en impacto a internet. A continuación, se destacan algunos aspectos
clave:
- Definición: Los sistemas de agentes
de IA son capaces de tomar decisiones y actuar en forma autónoma, aunque
en las finanzas y los negocios, es probable que, en la práctica, sean
semiautónomos.
- Impacto potencial: Los agentes de
IA podrían crear una economía centrada en el usuario, similar a la promesa
de la era de internet, pero con mayor eficiencia y escala. También podrían
conducir a una edad de oro para las startups pues permitirían reducir
los costos operativos.
- Transformación del trabajo: Es
probable que tareas repetitivas que antes eran subcontrataban ahora sean
automatizadas mediante el uso de los agentes de IA, lo que implicaría un
cambio de foco y pasar de la administración de humanos a agentes de IA.
Conclusiones clave
- Se espera que el impacto de los agentes de IA en la economía y
las finanzas supere al impacto de internet.
- Permite mejorar la economía 'Hazlo por mí', al ofrecer a los
usuarios bots de IA personalizados.
- La financiación de capital de riesgo para startups de
IA, especialmente en las áreas de agentes autónomos y GenAI para la
atención al cliente, va en aumento.
- Los servicios financieros se encuentran entre los que adoptan
con mayor rapidez soluciones de GenAI y Agentic AI.
- Algunos casos de uso clave son: compliance, prevención
de fraudes y deepfake, KYC, gestión patrimonial, administración crediticia
y flujos de tesorería.
Casos de uso de agentes de IA en
finanzas
Los servicios financieros están a la
vanguardia de la adopción de la IA, con una amplia gama de posibles casos de
uso para los agentes de IA:
- Tiempo para construir/invertir: Las
instituciones financieras están en un proceso de exploración e
implementación activa de soluciones de IA, y están pasando de la prueba de
concepto a las aplicaciones en el mundo real. Las áreas de foco son la
adquisición de talento, la priorización estratégica, la preparación de
datos y la inversión en infraestructura de IA.
- Agentes regulatorios y de cumplimiento normativo: La AI agéntica puede agilizar los procesos de compliance,
como la detección de sanciones y las comprobaciones KYC/AML, al
automatizar la recopilación de datos, el análisis y la elaboración de
informes.
- Prevención de fraudes y deepfake: Los agentes de IA pueden ayudar a detectar y prevenir el
fraude deepfake mediante el análisis de audio y video para
manipulación sintética, y así proteger a las instituciones financieras y a
sus clientes.
- Incorporación y perfilado de clientes (know-your-customer o
KYC): Los agentes de IA pueden automatizar
la verificación de documentos, el reconocimiento facial y la elaboración
de perfiles de riesgos, lo cual redunda en procesos de incorporación de
clientes más eficientes y seguros.
- Contratos por agentes: Permiten
automatizar tareas, como la supervisión del cumplimiento, los pagos y los
cambios normativos y así mejorar la transparencia y la previsibilidad.
- Tesorería y pagos corporativos: Los
agentes de IA pueden optimizar la previsión del flujo de caja, la
detección del fraude, la programación de pagos y otras funciones de
tesorería, y así liberar recursos humanos para que puedan dedicarse a
otras tareas estratégicas.
- Asesores patrimoniales: Los agentes
de IA pueden personalizar el asesoramiento financiero, automatizar las
recomendaciones de inversión y agilizar la gestión de relaciones con
clientes (CRM), con las consiguientes mejoras en la eficiencia y la
experiencia del cliente.
- Hiperpersonalización: Los agentes
de IA tienen la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos para realizar
ofrecimientos a medida de productos, servicios, campañas de marketing e
interacciones con clientes.
- Documentación de préstamos y flujo
crediticio: Los agentes de IA ofrecen la posibilidad
de automatizar el análisis de documentos, la evaluación de la solvencia y
la gestión del flujo crediticio, y así optimizar la velocidad y la
precisión.
- Gestión de reclamaciones de seguros y agentes: Los agentes de IA pueden automatizar los informes, la
evaluación y la liquidación de siniestros, y dar lugar a menores tiempos
de resolución y una mayor eficiencia.
- Investigación de inversiones: Los
agentes de IA tienen la capacidad de mejorar la investigación en el área
de inversiones al automatizar el análisis de datos, la generación de
informes y las tareas de administración de las carteras.
¿Qué son los agentes?
El término “agente” se refiere a una
entidad autorizada para actuar en nombre y representación de otra (el mandatario)
para llevar a cabo transacciones o decisiones. Históricamente, los agentes han
sido intermediarios humanos. El advenimiento del comercio electrónico y el
comercio algorítmico permitió el surgimiento de agentes digitales y bots.
Los agentes de IA representan la próxima generación y se caracterizan por su
capacidad de razonar, aprender y tomar decisiones.
¿Cómo funcionan los agentes de IA?
Los agentes de IA combinan la percepción,
el razonamiento y la acción para operar de forma autónoma. En este esquema, los
componentes clave son:
- Usuario: Inicia el proceso con una
solicitud o un objetivo.
- Agente de IA: Recibe la solicitud e
interactúa con otros componentes.
- Base de datos/Base de datos vectorial: Almacena y recupera información.
- LLM (Large Language Model):
Procesa y genera texto.
- Acción: Ejecuta tareas o
proporciona respuestas.
- Regulador de datos (Data Flywheel): Mejora continuamente el sistema mediante retroalimentación.
- Personalización del modelo: Adapta
el sistema a necesidades específicas.
Componentes clave para flujos de trabajo
de agentes
- LLM aumentado: Un LLM aumentado con
capacidades de recuperación, herramientas y memoria para interacciones
dinámicas y personalizadas.
- Flujo de trabajo: Secuencias
estructuradas de pasos o acciones para alcanzar objetivos específicos, como
el encadenamiento de solicitudes, el ruteo, los procesos paralelos o
paralelización y trabajadores-organizadores.
- Agentes: Sistemas inteligentes
diseñados para comprender los insumos, razonar, tomar decisiones y
alcanzar objetivos.
Este informe proporciona una visión general
de los agentes de IA y su potencial para transformar las finanzas y la economía
en su conjunto. Si bien la tecnología aún está evolucionando, por su rápido
avance y su amplia gama de aplicaciones es posible inferir que cobrará un papel
cada vez más importante en los próximos años. Comprender las capacidades, los
riesgos y las implicancias de los agentes de IA resulta esencial para empresas,
inversionistas y quienes están a cargo de la definición de políticas.
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