Las herramientas de inteligencia artificial han inundado el mercado durante el último año, con titulares y sentimiento público oscilando entre aceptación, apoyo, oposición y franca hostilidad. Mientras empezamos a ver primeros intentos Al regular la IA generativa, la tecnología continúa por un camino de crecimiento exponencial que promete oportunidades increíbles y un alto riesgo de explotación.
Como en la mayoría de los campos, no hay duda de que la IA desempeñará un papel cada vez más importante en la industria de servicios financieros. Entonces, ¿cómo podemos aprovechar los avances para mejorar la vida financiera en Estados Unidos y más allá? ¿Y cómo podemos proteger a los usuarios de los malos actores y los prejuicios que parecen inherentes a las herramientas de IA generativa actuales?
Si bien la respuesta evolucionará constantemente, hay varios pasos que podemos dar hoy.
Primero, el por qué: en el inestable clima económico actual, la aplicación inteligente y reflexiva de la IA generativa puede hacer que las herramientas de finanzas personales que tanto necesitan sean más accesibles para innumerables estadounidenses. Las personas y familias de todo el país reportan una resaca persistente de la alta inflación y una creciente preocupación en torno a las finanzas, a pesar de los importantes avances económicos a nivel macro. De hecho, más del 80% de los estadounidenses están en crisis o en dificultades financieras, y el estrés financiero inmanejable aumentó un 34% durante el último año. Si se hace correctamente, la integración de la IA en la planificación y los servicios financieros puede desempeñar un papel transformador y alcanzar más alcance que nunca.
Y, sin embargo, aún faltan años para que se regule y aplique adecuadamente la IA, lo que responsabilizará al sector privado de aprovechar estas tecnologías emergentes de manera responsable e implementar políticas y procedimientos que prioricen al usuario.
Eliminar los prejuicios dentro de las plataformas nuevas y existentes es uno de los mayores obstáculos en el aspecto técnico. Dado que la IA generativa se entrena con cantidades masivas de datos disponibles en Internet, sus resultados están influenciados por cualquier sesgo presente, que va desde intrascendente hasta francamente peligroso. Otra limitación es que la IA puede generar texto basado en información no confiable o desactualizada, lo que hace que la información proporcionada sea potencialmente inexacta.
Es más, en Internet abundan los malos actores que ya están utilizando la IA generativa para sus propios fines en la industria. Algunas parecen inocuas, como la gran cantidad de soluciones puntuales que prometen ayudar a los usuarios a resolver desafíos financieros específicos. Sin embargo, estos a menudo se descartan como productos mínimamente viables con poca o ninguna investigación previa, y los usuarios esencialmente invierten su dinero en una caja negra.
Y, por último, los riesgos a la privacidad de los datos son una amenaza cada vez mayor: desde los malos actores que roban información hasta el problema de larga data de cómo la minería de datos sigue sin estar regulada en gran medida.
A pesar de estos enormes desafíos, existe un camino claro a seguir para garantizar que la IA generativa sea segura y eficaz para los usuarios, en el ámbito financiero y más allá.
A nivel micro, las empresas deben ser conscientes y transparentes en el uso de la IA abierta frente a la cerrada. Los modelos cerrados pueden contener mejor el sesgo y ajustarse para producir resultados más precisos que los modelos abiertos actualmente disponibles, que a menudo alucinan hechos. Para estos modelos discretos es fundamental contar con una base de conocimientos seleccionada a partir de la cual el sistema de IA pueda generar respuestas. Esto requiere una mano claramente humana para supervisar la gobernanza de la IA, desde la creación y gestión de la base de datos de origen hasta las pruebas continuas del sistema y la protección de los datos de los usuarios.
En la escala macro, está surgiendo un número cada vez mayor de alianzas de datos y grupos de autorregulación con el objetivo de avanzar en la investigación sobre la seguridad de la IA or desarrollo de lineamientos de política. Si bien algunos de los nombres más importantes de la tecnología están involucrados, es necesario que haya una mayor coordinación entre estas innumerables asociaciones. Al trabajar juntos hacia una gobernanza clara y universal de la IA, las empresas de IA pueden rendir cuentas y los mejores intereses de los usuarios pueden mantenerse en primer plano.
Con este tipo de medidas implementadas, podemos aprovechar de manera más efectiva el potencial de la IA. Basta mirar a las generaciones emergentes, que tienen una fuerte preferencia por las opciones de autoservicio y se beneficiarían más de una versión combinada de apoyo financiero humano y de IA.
Si bien es posible que nunca se pueda lograr una regulación y aplicación formales dada la rápida progresión de la IA generativa, corresponde a las empresas privadas, tanto de forma independiente como colectiva, garantizar que sus productos sirvan mejor a sus usuarios finales. Hacerlo presenta una oportunidad sin precedentes para integrar la IA en la industria de servicios financieros de una manera que realmente pueda transformar vidas a escala.
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