Artículo escrito por Lucas Patano, Gerente de Innovación de BICECORP.
La inteligencia artificial (IA) ya es una realidad tangible. La mayoría de nosotros hemos interactuado con herramientas como ChatGPT, marcando una tendencia significativa desde 2023, cuando muchas personas y empresas comenzaron a implementar la IA en sus operaciones. Ese año vimos un auge en el desarrollo de chatbots y otras aplicaciones básicas de IA.
Para 2024, se espera que la IA no solo se mantenga, sino que se expanda a contextos de generación de negocio más avanzados. En la industria financiera y bancaria, surgen varias verticales de interés: desde el uso de herramientas de IA para marketing, generación de contenidos, segmentación de clientes e identificación mejorada de sus necesidades, hasta aplicaciones más técnicas en operaciones y tecnología, como la homologación de documentos y la facilitación de la integración a APIs.
Sin embargo, desde mi perspectiva el mayor potencial de la IA en esta industria reside en las áreas de compliance y prevención de fraude. Las herramientas de IA pueden redactar y generar informes de riesgo, así como predecir fraudes, ofreciendo un valor incalculable en estos campos.
Desafíos para la Implementación de la IA
Accesibilidad de la DATA: Uno de los principales desafíos es la accesibilidad y preparación de los datos. Aunque la industria financiera maneja una gran cantidad de información, no siempre está lista para ser explotada fácilmente por herramientas de IA.
Estrategia. Otro desafío crucial es la necesidad de una estrategia clara. Muchas personas ya utilizan IA, por lo que las empresas deben asumir esta realidad y desarrollar estrategias adecuadas. Es esencial definir el uso de la IA dentro de un entorno seguro y alineado con los objetivos corporativos, no sólo para áreas de negocio y tecnologías intensivas, sino también para otros empleados que utilizan herramientas como ChatGPT para optimizar sus tareas.
Riesgos y regulaciones. El uso de la IA en la industria financiera también conlleva riesgos significativos, principalmente debido al manejo de información sensible. Por esto, es vital seleccionar las herramientas adecuadas y asegurar que cumplan con el marco regulatorio. Esto no solo proporciona seguridad sobre la integridad de la información, sino también tranquilidad en cuanto a la conformidad regulatoria.
Medición del Impacto. Finalmente, es crucial medir el impacto de la implementación de la IA. Optimizar procesos, prevenir fraudes y aumentar ventas son objetivos claros, pero deben ser acompañados por métricas de impacto. Las empresas necesitan evaluar cómo estas tecnologías afectan los costos, generan nuevos ingresos y eficientizar procesos. Además, es importante considerar cómo el tiempo liberado por la automatización puede ser utilizado para generar nuevo valor.
La inteligencia artificial ha llegado para quedarse y ofrece un potencial enorme para la industria bancaria y fintech. Desde la mejora en la prevención de fraudes hasta la optimización de procesos, la IA puede ser un aliado poderoso. Sin embargo, su implementación requiere una estrategia bien definida, un manejo adecuado de los riesgos y una medición constante de su impacto. Al asumir estas responsabilidades, las empresas pueden aprovechar al máximo las oportunidades que la IA ofrece en este año y en el futuro.