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No hay tecnología que haya generado más revuelo este año que la IA generativa. Todos hemos jugado con ChatGPT y nos hemos maravillado de sus capacidades. Pero ¿qué está pasando realmente con esta tecnología en los servicios financieros? O más importante aún, ¿qué va a pasar?

Mi próximo invitado en el podcast Fintech One-on-One es Anu Sachdeva, líder global de línea de servicios y negocios de Genpacto. Tiene un profundo conocimiento de la banca y la tecnología financiera y se ha convertido en una experta en IA generativa y cómo afectará a los servicios financieros. Esta es nuestra primera inmersión profunda en la IA generativa en el podcast, pero ciertamente no será la última.

En este podcast aprenderás:

• Cómo trabaja Genpact con bancos y fintechs.
• Cómo Anu se interesó por primera vez en la IA generativa.
• Qué está haciendo Genpact con la IA generativa internamente.
• Cómo los servicios financieros pueden ayudar a desbloquear el potencial de la IA generativa.
• El caso de uso del uso de IA generativa en la lucha contra el lavado de dinero.
• Los principios fundamentales que emplea Genpact cuando interactúa con socios bancarios.
• Cómo deberíamos pensar en la IA generativa.
• El impacto de la IA generativa en la composición de los empleados de bancos y fintechs.
• ¿Las fintechs o los bancos tomarán la iniciativa en la incorporación de IA generativa?
• Cómo deberíamos pensar en el riesgo de cumplimiento cuando se trata de IA generativa.
• La oportunidad de una mejor personalización.
• Una mirada al futuro de hacia dónde se dirige la IA generativa.

Lea una transcripción de nuestra conversación a continuación.

Episodio 455: Anu Sachdeva, vicepresidente senior de servicios bancarios y financieros de Genpact

Pedro Renton  00:01

Bienvenido al podcast Fintech One-on-One. Este es Peter Renton, presidente y cofundador de Fintech Nexus. He estado haciendo este programa desde 2013, lo que lo convierte en el programa de entrevistas individuales de mayor duración en todo el sector fintech. Gracias por acompañarme en este viaje. Si te gustó este podcast, deberías ver nuestros programas hermanos The Fintech Blueprint con Lex Sokolin y Fintech Coffee Break con Isabelle Castro, o escuchar todo lo que producimos suscribiéndote al canal de podcasts Fintech Nexus.

Pedro Renton  00:39

Antes de comenzar, quiero recordarles que Fintech Nexus es ahora una empresa de medios digitales. Hemos vendido nuestro negocio de eventos y estamos 100% enfocados en ser la empresa líder en medios digitales para fintech. ¿Qué significa esto para usted? Ahora puede interactuar con una de las comunidades de tecnología financiera más grandes, más de 200,000 XNUMX personas a través de una variedad de productos digitales, seminarios web, informes técnicos detallados, podcasts, envíos masivos de correos electrónicos, publicidad y mucho más. cree un programa personalizado diseñado solo para usted. Si desea llegar a una audiencia senior de fintech, comuníquese con ventas en fintech nexus.com hoy.

Pedro Renton  01:21

Hoy en el programa, estoy encantado de darle la bienvenida a Anu Sachdeva. Es vicepresidenta sénior de servicios bancarios y financieros de Genpact. Y también es experta en IA generativa, que es en lo que nos centraremos hoy. Entonces, obviamente hablamos de cómo Genpact está trabajando con bancos y fintechs hoy, pero la mayor parte de la discusión realmente gira en torno a la IA generativa, hablamos de cómo Genpact en realidad está utilizando la IA generativa internamente para capacitar a sus empleados. Y también habla de cómo los bancos y las fintechs realmente pueden ayudar a desbloquear el potencial de la IA generativa. Hable sobre los casos de uso que están sucediendo hoy. Hable sobre posibles casos de uso futuros. También hablamos del impacto en la composición de los empleados de los bancos y las fintechs. Hablamos de regulación y cumplimiento. Y cómo será esto en el futuro. Fue una discusión fascinante. Espero que disfrutes el espectáculo.

Pedro Renton  02:26

Bienvenido al podcast, Anu.

Anu Sachdeva  02:27

Gracias, emocionado de estar aquí.

Pedro Renton  02:29

Emocionado de tenerte. Entonces, comencemos brindando a los oyentes un poco de información sobre usted. He visto tu perfil de LinkedIn. Ha formado parte de dos empresas importantes a lo largo de su carrera. ¿Por qué no nos cuenta algunos de los aspectos más destacados hasta la fecha?

Anu Sachdeva  02:44

Claro, absolutamente. Entonces mi papel. Soy el líder global de la línea de servicios y el líder de soluciones de Genpact. Y lo que hago es básicamente reunir todas nuestras soluciones, tecnología y dominio de datos para lograr los resultados. Genpact ha sido, ya sabes, un socio de larga data para varios bancos e instituciones financieras, se remonta un poco a nuestra historia, Peter, ya sabes, nacimos de GE Capital. Por eso, el dominio y la experiencia en procesos realmente intensa están en nuestro ADN. Y en cierto modo reunimos varias partes diferentes de la tecnología de datos. Y ahora estamos liderando el camino con experiencia, una experiencia brillante para nuestros clientes. GE fue, nuevamente, una gran potencia donde realmente aprendí mucho sobre transformación y Six Sigma. Entonces pude reunir todo eso en Genpact y para nuestros clientes.

Pedro Renton  03:37

Está bien, está bien, entonces tal vez podríamos profundizar un poco en su papel. Tal vez podrías explicar los tipos de organizaciones con las que estás trabajando y lo que realmente haces día a día.

Anu Sachdeva  03:49

Entonces, en mi función, trabajo con bancos, trabajo con fintechs y trabajo con todos los clientes del mercado de capitales. Y mire, como Genpact es una empresa de servicios profesionales, muchos de nuestros clientes acuden a nosotros para ejecutar/operar, porque esa ha sido una parte central de nuestro negocio. Cada vez más Peter, lo que ayudamos a hacer a nuestros clientes es diseño y arquitecto. Y lo que quiero decir con esto es que hemos sido el centro neurálgico de sus organizaciones operativas. Y ahora, a medida que los bancos se están transformando, con la tecnología de la nube con datos y ahora con la IA generativa, en realidad les está ayudando, ya sabes, a cambiar sus modelos operativos o rediseñar algunas de las formas de trabajar o ayudarlos a identificar qué es eso. El recorrido del cliente será fluido desde el momento del origen hasta la terminación. Por lo tanto, estamos profundamente involucrados en ayudar a decidir y definir esos resultados para que podamos llevarlos en ese viaje.

Pedro Renton  04:54

Bien, profundicemos en la IA generativa y tal vez ¿cómo y cuándo te interesaste en esto?

Anu Sachdeva  05:00

Es un aspecto muy interesante, en general la IA, creo que realmente cobró fuerza, diría que el año pasado, quiero decir, siempre hemos estado incursionando en la IA, ya sabes, la IA ha estado en la mayoría de las organizaciones, ya sabes, a medida que aprendíamos más. sobre datos. Entonces estábamos aprendiendo más sobre la creación de modelos con IA. Pero creo que realmente el gran evento innovador que ocurrió fue, como para cualquier otra persona con ChatGPT, cuando la IA realmente generativa estaba en nuestras manos, ya sabes, todos estábamos probando, jugando y experimentando con eso. Así que nadie podría haberlo imaginado, Peter, no sé qué pensaste, pero nadie podría haber imaginado, ya sabes, 120 millones de usuarios en dos meses, eso es realmente innovador. Y creo que eso lo ha hecho aún más intrigante, no solo para nosotros como socios, sino también para nuestros clientes y sus clientes, en cuanto a cómo tomar ahora esta tecnología y realmente mejorar la vida de los clientes en todas las industrias. Quiero decir, estoy trabajando más con los servicios bancarios y financieros, y en realidad, todo se trata de la experiencia del cliente, ¿cómo se puede cambiar completamente la experiencia? Entonces eso es lo que estoy viendo. Una experiencia muy, muy fascinante, ya sabes, simplemente ver cómo esta tecnología está empezando a tomar forma. Y con tanto, ya sabes, pilotaje, experimentación, que ya ha comenzado,

Pedro Renton  06:22

¿Bien bien? Bueno, entraremos en los servicios financieros en un momento. Sin embargo, antes de hacerlo, estaba investigando este tema para este podcast, vi que ustedes en Genpact en realidad están usando IA generativa hoy, están capacitando a sus empleados con IA generativa. Tal vez explique qué está haciendo realmente allí y cómo eso afecta la atracción y retención de talento.

Anu Sachdeva  06:47

Peter, para nosotros, los empleados son nuestra joya. Son nuestros activos principales, ya sabes, para la organización. Y durante años lo hemos hecho, hemos estado en el camino de traer realmente a nuestros empleados con nosotros, ya sabes, a medida que nos transformamos como organización, y vemos una correlación muy grande entre el aprendizaje y el compromiso de los empleados. Por lo tanto, cuanto más involucre a los empleados en su propio camino, en su propio viaje de aprendizaje, más comprometidos estarán para asegurarse de que sean parte de la transformación no solo de usted como organización, sino también de las organizaciones de sus clientes. Así que nos embarcamos en el viaje de la experiencia durante varios años, ya sabes, surgió, ya sabes, a través del proceso de nuestra herencia con GE. Pero lo más importante es que, después de ser expertos en procesos, así es como siempre hemos sido: invertimos gran parte de nuestro tiempo y esfuerzo en ser expertos en el dominio. Por lo tanto, elija áreas específicas de especialización y realmente perfeccione esa experiencia. Eso nos dio una pequeña pista de entrada a lo que necesitamos hoy, que tiene que ver con datos. Y creo que para prepararnos para la IA generativa y prepararnos para convertirnos en expertos en IA generativa para nuestros clientes, comenzamos a preparar realmente a nuestros empleados para que pasaran de ser expertos en procesos a expertos en datos o descubridores de datos.

Anu Sachdeva  08:12

De modo que, si bien entienden el proceso de cómo funciona la banca y la originación, ¿cómo se puede desentrañar ese proceso y ver y observar con mucha detalle cuáles son algunos de los elementos de datos detrás de eso? Ya sabes, ¿cómo se conectan esos conocimientos de los datos? , para que podamos crear y traer modelos e ideas futuristas a nuestros clientes, ya sabes, cultivar la innovación. Entonces lanzamos lo que se llama un programa DataBridge. Y ese programa DataBridge ayudó a casi 80,000 o más de 100,000 empleados a capacitarse realmente para convertirse en expertos en datos. Y eso marcó el camino para que nos convirtiéramos en IA generativa, ya sabes, expertos, es decir, de los 80,000 que somos, lanzamos un programa para convertirlos en expertos en modelos de IA, estamos experimentando con algunas de las herramientas de IA. y tecnología para que podamos crear algunos de esos activos innovadores para nuestros clientes. Ese ha sido realmente nuestro camino, ya sabes, procesar datos y dominio. Y a partir de ahí, continuaremos con nuestro viaje hacia la IA. Y eso también ayudó a lanzar muchas iniciativas para nuestros clientes. Y lo llamamos genoma de plataforma de inteligencia colectiva. Es una plataforma de aprendizaje colectivo. Por lo tanto, tiene un viaje de aprendizaje muy bien definido para nuestros empleados. Si desea cruzar escalas, entrenar y mejorar habilidades de una función a otra. Existe un viaje seleccionado muy claro para que nuestros empleados puedan elegir el camino que pueden seguir, y lo compartimos también con nuestros clientes a través de algunas de las soluciones que hemos aportado utilizando IA generativa. Uno muy interesante que quiero compartir con ustedes es lo que llamamos gurú GPT. En realidad, se trata de documentar muchos de los procedimientos operativos y poder recuperar esa información para capacitar, ya sabes, en algunas de las transiciones, por lo que a nuestros clientes también les encanta.

Pedro Renton  10:16

Interesante. Bien, hablemos de servicios financieros. Aquellos de nosotros que trabajamos aquí en servicios financieros, ¿cómo podemos ayudar a desbloquear el potencial de la IA generativa?

Anu Sachdeva  10:27

Entonces, en los servicios financieros, yo diría que es muy temprano, y con razón. Porque mire, los bancos todavía son muy, muy cautelosos sobre dónde y cómo aplicarán la IA generativa a través de la cadena de valor, se están realizando muchos experimentos, yo diría que una gran cantidad de casos de uso que he visto se encuentran principalmente en áreas donde realmente pueden ayudar a sus propios empleados a capacitarse más rápido y mejor. Un ejemplo de ello es el servicio al cliente del centro de contacto: ¿cómo se puede brindar información a su agente de servicio al cliente para que esté bien preparado para responder la pregunta o consulta de un cliente? Entonces, hay un resumen completo de la información disponible, recopilación de datos, de modo que, ya sabes, el chat, las ventanas, se pueden reunir y resumir. Y se puede recomendar la siguiente mejor acción. Entonces, algo de eso ya está en el camino de continuar, también vería mucha personalización de la experiencia. Esa es realmente la siguiente etapa para aprovechar la IA generativa, más allá de los casos de uso internos, más externa, que gira en torno a la personalización de la experiencia en el lanzamiento de productos más nuevos. Entonces, intenta observar varios puntos de interacción con un cliente y usa esos datos para poder predecir cuál es la próxima necesidad de mis clientes, ya sean nuevos productos o nuevas soluciones comerciales. Y esa es realmente otra gran área que estamos viendo que los institutos de servicios financieros están aprovechando, o al menos tratando de experimentar con IA generativa. De hecho, en Genpact hemos podido lanzar con gran éxito la IA generativa en una parte muy importante de todo el proceso para detener el lavado de dinero. Así que ese ha sido un gran esfuerzo que Genpact ha lanzado para utilizar la IA generativa en la lucha contra el lavado de dinero. Y es un viaje muy emocionante el que estamos realizando ahora mismo.

Pedro Renton  12:44

¿Podemos profundizar un poco en eso? Tengo curiosidad porque, obviamente, ya sabes, la IA generativa necesita un conjunto de datos masivo, grandes modelos de lenguaje. Y tal vez podría simplemente explicarnos que, obviamente, hay grandes cantidades de datos sobre los malos y las diferentes transacciones. ¿Y cómo funciona? ¿Cómo funcionan estos grandes modelos de lenguaje en AML?

Anu Sachdeva  13:12

Así que permítanme respaldarlo un poco, brindarles a ustedes y a nuestra audiencia un poco de contexto. Entonces, mire, hay aproximadamente alrededor de 1.5 billones de fondos ilícitos que realizan transacciones en todo el mundo, está bien. Y adivinen qué, sólo el 1.5% de esa cantidad se detecta. O en realidad, ya sabes, remediado. Así que este es un problema enorme, enorme para nosotros en la industria. Y los bancos se están esforzando mucho, ya sabes, están intentando, ya sabes, deshacerse del problema, pero es grande, enorme, y luego terminan pagando multas. Creo que sólo en este último año, se pagaron multas por valor de 8 mil millones de dólares a los reguladores debido a la falta de algunos de los esfuerzos de remediación. Ahora, lo que sucede aquí es que las transacciones que pasan por el sistema deben detectarse desde el principio, para que los malos actores, ya sabes, no entren en el sistema por mucho tiempo y sean realmente detectados y, ya sabes, , remediado de inmediato. Ahora bien, todo este proceso suele tardar aproximadamente entre 15 y 30 días. Entonces, es un ejercicio muy largo porque normalmente lo que sucede es que tienes que retirar o recibir una alerta de una transacción. Esa alerta que se analiza se llama monitoreo de actividad sospechosa o SAR. Y en eso tienes que hacer coincidir las palabras clave y ver si hay algo sospechoso, y luego ver si es un falso positivo o un falso negativo, y luego, ya sabes, remediarlo escribiendo una narrativa. Ahí es donde se necesita tiempo para comparar realmente el proceso de principio a fin. Ahora adivinen qué, mientras tanto, ese mismo estafador probablemente había pasado por cinco institutos diferentes y probablemente, ya saben, también había lavado dinero allí. Entonces, la necesidad del momento, o el mayor problema es: ¿cómo llegar rápidamente a estos malos actores? ¿Cómo se contienen estos, ya sabes, falsos positivos? Y tres, ¿cómo se asegura que estas narrativas y la búsqueda se realicen más rápido? Eso es lo que hemos podido hacer utilizando nuestra plataforma patentada llamada RiskCanvas. Y probablemente somos los primeros en el mundo en trabajar en AWS Bedrock en producción, donde utilizando sus grandes modelos de lenguaje, hemos podido acelerar y en solo unos segundos y unos minutos, todo este proceso de búsqueda de palabras clave. y escribir esas narrativas, para que haya una trazabilidad total cuando lleguemos a los reguladores. Ha sido una experiencia fenomenal para nosotros mientras atravesábamos esto. Y estamos muy, muy emocionados, porque esto realmente ayuda, de alguna manera, a resolver un problema más grande en la industria, y también muy cercano al propósito de nuestra organización, que es hacer del mundo un lugar mejor para gente.

Pedro Renton  16:08

Bien bien. Ahora, es realmente interesante que pude ver cómo requiere mucho trabajo y tiempo, lo que es más importante, probablemente. Una de las cosas de las que lo he visto hablar es sobre algunos de los principios fundamentales que emplea Genpact, ya sabe, al interactuar con sus socios bancarios, tal vez podría compartir algunos de ellos con la audiencia.

Anu Sachdeva  16:29

Seguro. Y de hecho voy a narrar un poco de una historia antes de ir allí. Y esto es muy, muy importante, porque, ya sabes, escucho mucho acerca de que la IA generativa puede ayudarnos a liberar productividad. Y solo quiero insistir un poco en eso, porque, ya sabes, creo que debemos mirar más allá de la productividad. Esa es nuestra experiencia. Y voy a volver atrás y pensar en, ya sabes, cuando se introdujo la electricidad en nuestras vidas, y la electricidad no estaba destinada a existir, y no es una máquina de vapor más barata. Sabes, eso no es lo que es, ¿verdad? Lo que hizo fue en realidad desbloquear, ya sabes, en realidad, para nosotros desbloquear toda la fuente y el uso de la energía. Eso es realmente lo que hizo. Y con eso, lo que llegó fue un modelo de fábrica completamente rediseñado, formas completamente nuevas de utilizar la electricidad para productos más nuevos. Y creo que así es como debemos pensar en la IA generativa. No piense en ello sólo como productividad, piense en cómo puede realmente crear y hacer que nuestros productos y soluciones sean más innovadores, generar resultados más importantes, en los que quizás ni siquiera hayamos pensado.

Anu Sachdeva  17:44

Y nuestras lecciones y aprendizajes han sido que, al parecer, la IA generativa no puede ser ni debe ser solo una solución puntual, sino que debe ser de un extremo a otro, debe orquestarse de un extremo a otro dentro de la cadena de valor. Ese es el número uno. Número dos, creo que es importante pensar en la IA generativa en combinación con tantas otras iniciativas que tienen los bancos y las instituciones de servicios financieros. Ya sea migración a la nube, orquestación de datos o, ya sabes, automatización robótica de procesos, porque en realidad todo es una fibra muy conectada. Y creo que si conectamos los puntos entre todo, eso es realmente lo que mejorará, ya sabes, la innovación y creará un valor mucho mayor. El tercer gran aprendizaje para nosotros ha sido en los datos, ya sabes, y sonrío y río, ya sabes, porque casi siempre pienso en datos, porque cuando la gente dice, Oh, ya terminé, ya sabes, de limpiar los datos. , pero adivina qué, tus datos son casi como la habitación de tu adolescente, que nunca puede permanecer limpia para siempre, tienes que regresar y limpiarla cada vez. Así que, lo creas o no, los datos pueden ser tanto un limitador como un acelerador. Entonces todo depende de cómo lo trates, cómo te asegures de que esté disponible, cómo se gobierne. Por lo tanto, los datos serán un facilitador muy, muy importante en el viaje hacia la IA generativa. Y también lo es el proceso, ya sabes, qué tan bien definidos están los procesos y los KPI. De modo que lo que pretendemos es muy claro y así es como podemos vincular muchos de los resultados que compartí con ustedes antes. Y creo que, por último, probablemente diría que la gestión de la cadena no puede, no puedo, ya sabes, hacer suficiente hincapié en lo importante que es porque en realidad se trata de aceptar el cambio y asociarse realmente para hacer que ese cambio se sostenga en esos organizaciones mientras todos nos embarcamos juntos en este viaje.

Pedro Renton  19:46

Interesante. Bueno, hablando de cambios dentro de las organizaciones, ¿qué opina sobre el impacto que la IA generativa tendrá en la composición de los empleados de los bancos y las fintechs?

Anu Sachdeva  19:59

Siempre existe ese gran susto, Peter y la realidad de los datos concretos, y en cada conversación en la que entro, oh Dios mío, la IA generativa va a ser, va a perder empleos, ya sabes, gente, vamos a tener 50 %, ya sabes, personas expulsadas, ya sean diferentes áreas funcionales. Creo que para mí es casi como la naturaleza humana. Ya sabes, siempre tratamos de exagerar y sobreestimar a veces, ya sabes, desde los tiempos de Sócrates, cuando, cuando supongo, ya sabes, llegó la lectura, se pensó que, oye, ¿sabes qué? atrofia la memoria, o cuando llegaron los periódicos, ay, Dios mío, dejaremos de conocernos, y no habrá suficiente intercambio de información o cuando entró la televisión, ay, dejaremos de hacer actividades intelectuales. Bueno, nada de eso va a pasar. Quiero decir, se trata más de sí, nuestros roles van a cambiar, probablemente se eliminarán tareas. Pero creo que tendremos formas mucho más nuevas y diferentes de resolver problemas de forma creativa. Y ahí es realmente donde creo que, como organización, creemos firmemente en lo que tenemos como seres humanos. Y especialmente para los servicios bancarios y financieros, esto va a ser aún más crítico, porque los humanos son quienes aportarán ese juicio ético o cociente emocional o, ya sabes, ese EQ e inteligencia a todo el proceso. y hacer que esta tecnología sea más creativa, más innovadora y con más matices, ya sabes, para que podamos mejorar la experiencia para el cliente final al que todos atendemos. De hecho, estoy muy, muy entusiasmado con el viaje que estamos realizando y creo que veremos vidas mucho mejores para todos nosotros, y productos y soluciones mucho mejores para todos nosotros.

Pedro Renton  21:55

Bien bien. súper interesante. Entonces, sí, cuando se trata de nueva tecnología, a menudo los bancos tienen un enfoque de esperar y ver, tendrán cuidado por una buena razón. Y luego entraron las fintechs, particularmente cuando por primera vez dimos el paso a la banca digital, las fintechs tomaron la delantera allí. Entonces, ¿crees que eso volverá a suceder con la IA generativa? ¿Se van a sentar los bancos a observar? ¿Cuáles son tus pensamientos?

Anu Sachdeva  22:23

Mire, creo que las fintech siempre han sido nativas digitales. Y creo que probablemente serán mucho más rápidos en el viaje. Pero en realidad creo firmemente que los bancos no se quedarán atrás; ya estamos viendo que los bancos se asocian mucho más con fintechs. Y creo que todo el viaje a la nube y la digitalización fue una gran lección. Cuando las fintechs casi amenazaban un poco la existencia, pero eso realmente no resultó de esa manera. Y creo que los bancos aprendieron esa mirada, mejor ser más cercanos y más rápidos para brindar esa experiencia a los clientes. Así que estoy hablando con varios bancos, bancos grandes y bancos regionales medianos, todos están muy, muy ansiosos por experimentar, crear algunas soluciones y algunos resultados muy rápidos. También sé, por otro lado, que siempre estarán en las barreras de seguridad de lo que los reguladores permitirán, y con razón, porque creo que esta seguirá siendo una industria con muchos matices, porque siempre estar aquí. ¿Cómo afectará a algunos de los modelos que estamos construyendo? ¿Estamos, estamos apareciendo algunos prejuicios? ¿Nos estamos asegurando de que sea ético, que haya protección de datos? Así que creo que los bancos pensarán mucho más en eso. Y eso es, eso es probablemente lo que llevará poco tiempo. Y creo que habrá muchas más asociaciones, siempre que esté relacionado con la experiencia del cliente, creo que veremos muchas más.

Pedro Renton  23:53

Bien bien. Así que sólo quiero profundizar en la parte regulatoria. Porque obviamente eso es algo que los bancos y las fintechs tienen muy presente. Y esta es un área tan nueva que realmente se está definiendo en tiempo real, y todavía no existe un marco regulatorio para la IA generativa. Así que, evidentemente, incluso los bancos van a dudar. Pero, ¿cómo deberíamos pensar en el riesgo regulatorio y de cumplimiento cuando se trata de IA generativa?

Anu Sachdeva  24:29

Sí, creo que Peter, en realidad, estaba hablando con un grupo de directores de datos y estábamos discutiendo exactamente eso. Y ya sabes, uno de ellos simplemente bromeaba diciendo, ya sabes, nos tomó casi nueve meses explicar a los reguladores cuál será el impacto de la IA. Así que buena suerte con la IA generativa porque, ya sabes, con razón, porque esta es un área tan nueva y sientes, ya sabes, que entiendo que la IA responsable va a ser grande, y creo que será importante para todos. nosotros como socios trabajamos colectivamente con los bancos y las fintechs, ya sabes, en cuanto a toda la transparencia en esos modelos, ya sabes, ¿qué pueden hacer los modelos? ¿Y qué no pueden hacer? O ya sabes, ¿cuál es la IP? ¿Dónde está el IP? ¿Quién controla los datos? ¿Cuáles son los requisitos de seguridad y cómo se cumplen? Por lo tanto, existe un marco completo y sólido, lo que llamamos marco de IA responsable, que debe implementarse. Y, de hecho, estamos trabajando muy activamente con muchos de nuestros clientes para implementarlo. Pero creo que eso es realmente fundamental para garantizar que exista una gobernanza sólida y completa, y una explicabilidad y trazabilidad totales para el entorno regulatorio y también para los clientes.

Pedro Renton  25:51

Así que quiero volver a la personalización de la que hablaste antes, porque esto me parece una gran oportunidad, digamos, porque sabemos que he estado realizando operaciones bancarias en un banco tradicional durante 30 más años, y saben mucho sobre mí, tienen una enorme cantidad de datos. Y ven, ya sabes, ven todo lo que entra y sale de mi cuenta y, sin embargo, la personalización que se proporciona hoy sigue siendo, ya sabes, todavía quiere saber si quiero transferir un saldo a una nueva tarjeta de crédito, no tengo saldo. Y sabes, esas son cosas que me pregunto: ¿veremos un gran avance en lo que respecta a la personalización? ¿O cómo podrías colorearlo un poco mejor para nosotros?

Anu Sachdeva  26:36

¿Existe una oportunidad? Demonios, sí, absolutamente. Existe una gran oportunidad en la personalización. ¿Ya llegamos? Probablemente no. Y creo que ahí es realmente donde se encuentra el viaje en este momento. Y voy a retroceder, de hecho, hasta llegar a los datos. Estabas compartiendo tu ejemplo. Ya sabes, es probable que algunos de los bancos tengan datos almacenados en cinco sistemas diferentes, cinco plataformas diferentes. ¿Cómo se crean esos datos, se coloca esa información, ya sabes, en un repositorio, sobre un cliente, y se crean esos conocimientos de modo que, si entra una llamada, casi lo sabes, es casi hasta el punto de predecir de qué se trata la llamada? ¿bien? Así que la IA generativa nos permitirá todo eso. Creo que esa es realmente la gran y fantástica noticia. ¿Cuándo va a pasar? Ahí es realmente cuando los bancos emprenden el viaje de limpiar realmente sus datos, estandarizarlos, ponerlos a disposición para que se puedan crear algunos de esos factores de conocimiento y personalizar qué tipo de productos se le pueden ofrecer a usted o a cualquier otra persona. quién llama. Estas son las necesidades predictivas de esos clientes. Así que creo que el viaje es un período muy emocionante. Pero aún no hemos llegado a ese punto. Creo que algunos de ellos lo son, creo que hay diferentes. Cada uno se encuentra en una fase diferente de su ciclo de vida. Pero seguro que es un viaje realmente apasionante.

Pedro Renton  27:58

Para terminar, quiero profundizar en un tema realmente importante. Y eso es que la IA se está volviendo tan avanzada que, ya sabes, es indistinguible de un humano. De hecho, estaba viendo un video que me enviaron esta mañana, de personas que conozco, uno de ellos estaba hablando de verdad. Era él, era un humano, y la otra persona, era un avatar de esa persona generado por IA. No podría decirlo. No pude decir quién, y dijeron cuál es el generado por IA. No podía decirlo, y eso fue sorprendente para mí. Entonces, supongo que la pregunta es: ¿ve un momento en que la IA se vuelva tan avanzada que simplemente reemplace la necesidad de humanos en gran parte del ámbito de los servicios financieros? ¿O son los temas tan complejos y las necesidades de las personas tan diferentes que siempre querrán tener un elemento humano en esto?

Anu Sachdeva  28:54

Gran pregunta, Pedro. Y, de hecho, existen varias teorías. Hablaremos sobre el marco WINS, WINS, no sé si habrás escuchado que, dondequiera que haya palabras, imágenes, números y sonidos, todo eso puede ser reemplazado por IA generativa. Ahora bien, ¿puede eso suceder, ya sabes, en ciertas industrias? Tal vez. ¿Puede suceder en los servicios bancarios y financieros? Quizás una parte de eso. Pero creo que, como estaba hablando antes, va a tener muchos más matices que un simple, ya sabes, ¿puede la IA generativa reemplazar a los humanos? Mi creencia personal es que es poco probable. Sí, lo habrá, tenemos que estar muy, muy atentos, tener cuidado con las falsificaciones profundas y con lo que vemos como un uso incorrecto de la IA generativa, lo cual también es posible, y creo que ahí es donde realmente tiene sentido todo el marco de la IA responsable. Los bancos siempre se mantendrán en la zona de precaución, donde los organismos reguladores y los organismos de supervisión se asegurarán de que haya suficiente explicabilidad sobre dónde se utiliza la IA generativa. Y creemos firmemente, como dije antes, creo que con los seres humanos involucrados, algunos de estos, no todos, pero algunos de estos problemas definitivamente pueden solucionarse, porque ahí es donde realmente radica el juicio ético y garantizar que estemos Realmente se aprovechará la tecnología de la manera correcta. Así que esa es mi creencia personal.

Pedro Renton  30:23

Interesante. Bueno, es una de las áreas más fascinantes de toda la tecnología en este momento. Y ni siquiera hemos llegado al final de la primera entrada. Realmente recién comienza y estoy emocionado de ver cómo se desarrolla, como estoy seguro que usted también. Entonces Anu, muchas gracias por venir al programa de hoy.

Anu Sachdeva  30:42

Muchas gracias. Muy emocionado. Y muchas gracias por invitarme aquí.

Pedro Renton  30:47

Bueno, espero que hayas disfrutado el espectáculo. Muchas gracias por escuchar. Continúe y revise el programa en la plataforma de podcast de su elección y cuéntele a sus amigos y colegas. De todos modos, en esa nota, me despido. Aprecio mucho que me escuches y te veré la próxima vez. Adiós.

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