México | Análisis del potencial de la IA en educación y salud financiera

Guillermo Jr. Cárdenas Salgado

 

一   Considerando que el puntaje de alfabetización financiera de la población adulta en México en 2024 fue en promedio de 58 puntos sobre 100, se considera que una parte significativa podría beneficiarse del uso de Inteligencia Artificial (IA) como herramienta de apoyo en la gestión de finanzas personales.

一   Los resultados sugieren que la IA es capaz de responder de forma correcta cerca del 100% de las preguntas básicas en materia de finanzas personales, particularmente las referidas a los conceptos de ahorro, presupuesto, uso del crédito y diversificación de riesgos contemplados en la Encuesta Nacional de Inclusión Financiera 2024.

一   Al consultar diez veces a ChatGPT y a Gemini sobre cómo actuaría un especialista en finanzas ante distintas preguntas del índice de alfabetización financiera, se observaron respuestas inconsistentes en el tema del ahorro informal. Estas diferencias parecen reflejar el debate aún vigente sobre si tener ahorros informales es o no una buena práctica.

一   Diez especialistas de Educación Financiera de BBVA México usaron ChatGPT o Gemini para analizar sus gastos reflejados en estados de cuenta de tarjeta de crédito o débito. Se realizaron tres ejercicios: dos para identificar gastos (con uno y con tres estados de cuenta) y uno para pedir consejos para reducirlos. En este último, nueve participantes calificaron con 7 o más la utilidad de la respuesta de la IA para mejorar la salud financiera.

一   Después de utilizar la IA para analizar los gastos de los estados de cuenta con prompts propios y estandarizados, ocho de diez especialistas en Educación Financiera de BBVA México otorgaron una calificación de 7 o más al ser consultados sobre si recomendarían el uso de Inteligencia Artificial para el análisis de estados de cuenta.

 

Hoy en día, vivimos en una era marcada por avances tecnológicos, los cuales no solo se desarrollan con mayor rapidez, sino que también muestran una notable capacidad de "contagio", entendida como su adopción y adaptación, entre distintos campos del conocimiento y actividades humanas. Por ejemplo, la Inteligencia Artificial (IA) que nació con la pregunta de si pueden las máquinas pensar (Turing, 1950), ha dado pie a programas basados en modelos de lenguaje de gran tamaño (Large Language Models o LLM, por sus siglas en inglés), capaces de comprender y generar texto de manera similar a una persona y que son utilizados en sectores tan diversos como la educación, la medicina, la agricultura o el arte, entre otros.

La presente nota expone algunos ejemplos sobre la aplicación de la inteligencia artificial de LLM en el campo de las finanzas personales, enfocándose principalmente en su uso como herramienta para mejorar la salud financiera; además, se plantea un ejercicio a personal especializado de educación financiera de BBVA México para que utilicen este tipo de herramientas para identificar y controlar gastos a partir de analizar estados de cuenta de tarjetas de débito o crédito. Lo anterior, con la finalidad de poner a discusión el grado en que las respuestas aportadas por la aplicación tecnológica cumple con ciertos criterios clave, como son: identificación, cálculos y utilidad.

En el caso de México, la salud financiera ocurre cuando se gestionan las finanzas de manera adecuada, de tal forma que se pueden cubrir los gastos cotidianos, afrontar variaciones negativas en los ingresos y aumentos desproporcionados o inesperados en gastos, así como lograr metas y aprovechar oportunidades para lograr bienestar y movilidad económica (Consejo Nacional de Inclusión Financiera & Comité de Educación Financiera, 2020).

Es importante señalar que existen diversas formas de utilizar la Inteligencia Artificial, especialmente en lo que respecta a los modelos de lenguaje. Un primer nivel, el más básico, consiste en interactuar directamente con el modelo a través de preguntas simples (interacción usuario-IA). Un segundo nivel implica el uso de prompts (instrucciones) más elaborados, donde no solo se formulan preguntas, sino que también se proporciona contexto y se especifican condiciones o formatos deseados en la respuesta. En un tercer nivel, se integran herramientas tecnológicas o modelos complementarios que amplían las capacidades del modelo base, como analizadores de datos, generadores de gráficos o enlaces a fuentes externas. Un cuarto nivel incorpora la supervisión humana, en la que un experto revisa, valida o corrige las respuestas generadas antes de que sean presentadas al usuario final, garantizando así mayor precisión, fiabilidad y control ético. Incluso, se pueden tener supervisión automatizada donde múltiples agentes IA trabajan con supervisión humana para intervenir en puntos críticos (entre otras combinaciones).

Es importante mencionar que actualmente existen diversos modelos avanzados con los que se puede interactuar de forma natural y obtener respuestas relevantes a una gran variedad de preguntas como ChatGPT (de OpenAI), Gemini (de Google), Claude (de Anthropic), Copilot (de Microsoft), Llama (de Meta/Facebook), entre otros; sin embargo, en la presente nota se hará uso de ChatGPT y Gemini.