La inteligencia artificial generativa, y cada vez más los agentes de IA, están tomando rápidamente un papel principal en los servicios financieros.
Lo que antes se limitaba a la experimentación ahora ha evolucionado a sistemas capaces de analizar datos, tomar acciones en la vida real y realizar toma de decisiones a gran escala.
Cyril Cymbler
Jefe de Servicios Financieros para EMEA y Clientes Estratégicos en Databricks.
Muchas empresas ya están sintiendo los efectos de esta transformación; según una investigación de KPMG, más de la mitad (51%) del sector financiero afirma que la IA está reformando su negocio. Por otro lado, casi tres cuartas partes (72%) están preocupadas por la calidad de los datos.
Es aquí cuando se introduce el riesgo estratégico, derivado de datos fragmentados o mal gestionados, que finalmente retrasa la transición de proyecto piloto a producción.
Las instituciones financieras deben cambiar su enfoque si quieren ver el verdadero valor de la IA. Con bases de datos sólidas respaldadas por una infraestructura robusta y una gobernanza unificada, estarán en una mejor posición para implementar la IA de manera segura y exitosa.
El verdadero desafío ahora no es lo que la IA puede lograr, sino cómo las empresas pueden tomar los pasos correctos para permitir que opere a nivel empresarial.
Construyendo los cimientos para la IA a escala empresarial
La mayoría de los proyectos piloto de IA fracasan tanto porque los datos subyacentes están fragmentados, son de mala calidad o están encerrados en silos, como porque sus agentes de IA no se enfocan en medir y mejorar la calidad y precisión. Para implementar la IA con éxito, la infraestructura debe configurarse correctamente para aprovechar los resultados.
Para que los líderes del sector financiero cierren la brecha en la adopción de IA, debe existir una hoja de ruta estructurada que permita a su negocio pasar de la experimentación a un impacto a escala.
El primer paso es unificar los silos de datos en una sola plataforma para eliminar duplicaciones, reducir ineficiencias y construir modelos confiables a partir de una única fuente de verdad.
Desde ahí, debe integrarse la gobernanza para gestionar el linaje de los datos, el acceso y las trazas de auditoría. Para los agentes de IA, la gobernanza va mucho más allá de un mero ejercicio de cumplimiento. Un modelo de gobernanza unificado trata a los agentes con el mismo rigor que al personal humano, aplicando controles de acceso robustos y medidas de seguridad.
Priorizar la explicabilidad es igualmente crucial. En un mercado altamente regulado, las empresas necesitan modelos accesibles y transparentes que demuestren cómo se producen los resultados.
Además, adoptar una estrategia de “comenzar pequeño, escalar rápido” demuestra impacto temprano, fomenta la confianza interna y establece un modelo replicable para expandir la IA de forma segura y responsable en toda la compañía.
Cerrando la brecha entre la visión y la ejecución de la IA
Los líderes de la industria financiera ya no preguntan dónde funciona la IA, sino dónde puede generar el mayor impacto. El potencial es enorme, pero la brecha entre la ambición y la ejecución se cierra lentamente.
Actualmente, el bombo publicitario supera a la realidad. Una encuesta reciente de Gartner muestra que la adopción de IA en las finanzas saltó del 37% en 2023 al 58% el año pasado, pero el impulso ahora se está desacelerando, mostrando la brecha entre experimentación y escala empresarial.
A pesar de los distintos entornos regulatorios, las firmas de banca, pagos, mercados de capital y gestión de activos coinciden en los mismos objetivos estratégicos que impulsan la adopción de IA.
Las empresas deben reconocer que para cumplir estas ambiciones de manera constante y a escala, el desafío no está en la visión, sino en reunir los activos de datos fragmentados y la infraestructura heredada.
Cómo la IA impulsa el crecimiento sostenible
La industria financiera reconoce el valor que la tecnología de IA puede ofrecer al aumentar la eficiencia e impulsar el crecimiento, lo vemos en el incremento de la adopción de esta tecnología.
Una segmentación de clientes más inteligente y la hiper-personalización permiten a las empresas diferenciar su marca y mejorar la experiencia del cliente, creando una ventaja significativa frente a sus competidores.
En pagos e hipotecas, por ejemplo, innovaciones de producto impulsadas por IA, como la prevención de fraude en tiempo real y los modelos de valoración de propiedades, están transformando los procesos y remodelando cómo las instituciones entregan sus servicios.
Sin embargo, implementar casos de uso individuales no es suficiente para traducir estas capacidades en un desarrollo de ingresos a largo plazo; también es necesaria una estrategia de negocio clara.
Las organizaciones financieras deben priorizar casos de uso con un ROI cuantificable, alinear las operaciones de IA a objetivos empresariales específicos y asegurarse de que los cimientos de datos permitan refinar los modelos constantemente.
Cómo los agentes de IA están redefiniendo la gestión de riesgos
En los servicios financieros, los riesgos pueden aparecer en minutos, desde amenazas cibernéticas hasta interrupciones por fraude. La velocidad, complejidad y el enorme volumen de estos problemas son demasiado para que los métodos manuales tradicionales puedan manejarlos.
Los agentes de IA se están convirtiendo rápidamente en la nueva frontera competitiva para mejorar la calidad y la precisión. A diferencia de los modelos estáticos, estos sistemas pueden actuar casi como empleados virtuales que toman acciones de forma autónoma.
En áreas críticas como la detección de fraude, la lucha contra el lavado de dinero y la ciberseguridad, los agentes monitorean, orquestan y realizan verificaciones con mucha mayor velocidad y confiabilidad que los equipos manuales.
Al operar en una de las industrias con más regulaciones, los agentes de IA proporcionan un medio para que las organizaciones se mantengan adelante a los riesgos mientras preservan la integridad de las operaciones clave. En lugar de reemplazar el juicio humano, los agentes de IA lo mejoran; permitiendo que los equipos reaccionen con mayor seguridad.
Reimaginando las operaciones con IA
Las herramientas avanzadas de IA están cambiando las reglas del juego para los servicios financieros, impulsando la innovación y la agilidad. Los agentes de IA pueden automatizar procesos de negocio repetitivos, permitiendo a las instituciones “hacer más con menos”, reduciendo cargas de trabajo y liberando a los equipos para que se concentren en trabajo de mayor valor orientado al cliente.
Los asistentes de servicio al cliente impulsados por IA ya están generando un impacto medible. Entrenados con los datos propios de la empresa, pueden responder preguntas con precisión y automatizar gran parte del proceso de clasificación. Los resultados son menos cuellos de botella manuales, experiencias de cliente mejoradas y un modelo operativo más resistente.
Construyendo el futuro de los servicios financieros
La mayoría de las organizaciones financieras entienden cómo y por qué la IA les afectará en el futuro. Sin embargo, intentar operacionalizarla de una manera confiable, cumplida y duradera es menos evidente. La arquitectura de datos y la gobernanza deben verse como fundamentales en la estrategia de datos e IA de una empresa para lograr una ventaja competitiva.
Para que los agentes de IA operen de manera segura dentro de límites rigurosos, los sistemas deben construirse con controles establecidos y monitoreo continuo. El éxito de la IA favorecerá a las instituciones que adopten un enfoque disciplinado y escalen con confianza.
Este artículo fue producido como parte del canal Expert Insights de TechRadarPro, donde presentamos a las mejores mentes de la industria tecnológica actual. Las opiniones expresadas aquí son del autor y no necesariamente de TechRadarPro o Future plc.