Casi todas las industrias están enamoradas de la IA generativa, y la tecnología financiera es uno de los sectores clave que lidera su adopción. Las empresas financieras pueden combinar la IA generativa con capacidades de IA tradicionales más establecidas para acelerar los esfuerzos de transformación de una organización en una serie de áreas clave, incluida la toma de decisiones predictivas, las evaluaciones de riesgos, la participación del cliente, la ciberseguridad, el cumplimiento y más. Sin embargo, si bien la IA generativa ofrece un gran potencial, las organizaciones fintech deben ser estratégicas en cómo y dónde aplican los grandes modelos de lenguaje (LLM) de la IA generativa y las tecnologías relacionadas en la empresa.

Cuatro tendencias clave

El viaje de transformación de cada organización será único en cuanto a cómo y dónde se aplica exactamente la IA para optimizar los procesos, automatizar los flujos de trabajo y generar ahorros de costos. Dicho esto, aquí hay cuatro tendencias clave que están dando forma al proceso de adopción de la IA para muchas empresas en la actualidad:

1. Mezclar IA generativa y tradicional: Es difícil exagerar el entusiasmo en torno a la IA generativa en una era en la que ChatGPT, la aplicación de IA generativa más conocida, estableció rápidamente el récord de base de usuarios de más rápido crecimiento en la historia. Pero esta exuberancia puede oscurecer el hecho de que la IA generativa a menudo debe trabajar en conjunto con la IA tradicional para crear el máximo valor. Por ejemplo, un banco podría utilizar la IA tradicional para analizar los datos del comportamiento del usuario y luego utilizar los resultados como base para la IA generativa para crear contenido personalizado. O una plataforma AIOps podría incorporar IA generativa para personalizar las alertas de seguridad y facilitar la correspondencia SOC. Combinar estos diferentes tipos de IA puede generar enormes dividendos para las empresas financieras que lidian con datos confidenciales y regulaciones estrictas.

2. Más flexibilidad de datos y menos silos: La IA ha captado la atención de los líderes de los servicios financieros, pero es fácil olvidar que la IA no es nada sin buenos datos. Sin una flexibilidad y un acceso adecuados que trasciendan los silos tradicionales entre conjuntos de datos o ecosistemas de proveedores, las fuentes de información y el modelado algorítmico que impulsan la IA generativa serán limitados. Una estrategia sólida de gestión de datos es el primer paso para garantizar estándares consistentes para metadatos, definiciones y atributos de datos en todo el sector de TI. Esto debe estar respaldado por la arquitectura de datos subyacente adecuada, idealmente una que acceda a los datos donde residen a través de una capa de virtualización o una técnica similar que conecte todos los datos libremente a través de las redes empresariales y de terceros.

3. Adoptar la IA privada: Especialmente cuando se combina con la IA tradicional, la IA generativa ofrece más conocimientos y valor a la organización que nunca. La advertencia es que estos conocimientos y valor pueden llegar fácilmente a otras empresas, incluso a competidores, en un ecosistema de IA que depende en gran medida de relaciones y proveedores de terceros. Es por eso que las soluciones privadas de IA serán cada vez más importantes para las empresas de tecnología financiera que desean aprovechar el poder de la IA sin comprometer la privacidad de los datos al compartir inadvertidamente modelos y entrenamiento de algoritmos. La IA privada permite a las empresas capacitarse de forma segura con los datos de la empresa, y los modelos resultantes nunca se comparten más allá de la organización.

4. Recordar el factor humano en la adopción de la IA: Para poner en práctica las capacidades de la IA es necesario abordar el factor personal. El objetivo general es garantizar que las complejidades tecnológicas que impulsan la IA no se conviertan en una barrera de entrada para los administradores de riesgos financieros, analistas de inversiones u otros usuarios empresariales que no deberían necesitar un doctorado en ciencia de datos para hacer su trabajo. El éxito implica una receta de dos partes: proporcionar plataformas accesibles que permitan el control y la personalización de los procesos de IA sin la necesidad de codificación avanzada; y luego una formación adecuada a los usuarios para gestionar estas plataformas. Este último debería incluir orientación sobre búsqueda e ingeniería rápida para obtener mejores resultados.

Combinando la innovación en IA con la gestión de riesgos para obtener el máximo retorno de la inversión

Las tendencias anteriores están definiendo la curva de adopción de la IA en la actualidad por parte de las instituciones financieras, que buscan el máximo retorno de la inversión (ROI) a partir de nuevas eficiencias impulsadas por la IA. La advertencia es que, junto con las nuevas capacidades, debe venir un esfuerzo sustancial de gestión de riesgos para garantizar que no se creen inadvertidamente vulnerabilidades de seguridad o cumplimiento al implementar nuevos sistemas de IA.

Si bien pueden escalar drásticamente las operaciones y transformar los procesos, se sabe que las plataformas de IA generativa que dependen de los LLM introducen alucinaciones de IA y desinformación de Internet en su producto de trabajo. E incluso la IA tradicional puede magnificar el riesgo, incluso cuando se accede a nuevos flujos de datos sin las salvaguardias de autenticación adecuadas, o en casos en los que se aplica la automatización a procesos defectuosos, aumentando así los posibles casos de incumplimiento cada vez que se lleva a cabo ese proceso automatizado. Los equipos de transformación deben seguir el NIST Marco de gestión de riesgos de IA para ayudar a guiar el diseño, desarrollo, uso y evaluación de productos, servicios y sistemas de IA.

Lo que está en juego para implementar la IA de manera efectiva y segura en la organización fintech es particularmente alto en un sector que se ocupa de PII y transacciones financieras extremadamente sensibles. La buena noticia es que la recompensa por el éxito también es especialmente alta. Esto se debe a que, dado que las capacidades de ahorro de tiempo de la IA generativa están reduciendo las cargas de trabajo manual y mejorando la productividad en un sector donde los salarios tienden a ser más altos, cada hora ahorrada magnifica el retorno de la inversión en comparación con otras industrias.

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