Por Daniel Arraes, Director de Desarrollo de Negocios de FICO para América Latina

La inteligencia artificial (IA) se ha ido consolidando como una de las tecnologías de mayor impacto a nivel global, y no es diferente en el sector financiero. Desde 2022, la IA generativa, uno de sus aspectos más prometedores, se ha convertido en una tendencia dominante, atrayendo la atención de empresas que buscan explorar sus posibilidades. Si bien 2023 fue el año de experimentación y familiarización con la tecnología, mientras las corporaciones probaron casos de uso y evaluaron beneficios potenciales, en 2024 estamos viendo un movimiento en el que la IA Generativa comienza a ponerse en práctica, con expectativas de que 2025 sea el año para alcanzar una plena productividad y retorno de inversión (ROI).

En el sector bancario, el uso de la IA ya es antiguo, principalmente con métodos de machine learning aplicados para combatir el fraude y el análisis crediticio. Según una encuesta de Gartner, el 77% de las aplicaciones de IA actuales se clasifican como “IA cotidiana”, es decir, aquellas que tienen como objetivo optimizar las operaciones rutinarias, como la atención al cliente a través de chatbots y asistentes virtuales, además de automatizar los procesos internos para aumentar. eficiencia de los empleados.

En el escenario mexicano, estas aplicaciones están cada vez más presentes, transformando procesos bancarios como la prevención de fraude en transacciones con tarjeta presente y no presente, autenticación biométrica, consultoría financiera automatizada y personalización de servicios. Sin embargo, a medida que aumenta la adopción de la IA, surgen nuevos desafíos.

Muchos de los riesgos ya están mapeados, como cuestiones éticas y legales que podrían comprometer el cumplimiento de los sistemas de IA con la legislación vigente. Otro punto crucial es la confiabilidad de los resultados generados por estos sistemas, dado que las “alucinaciones” (información incorrecta generada por la IA generativa) representan un riesgo. Además, los datos incompletos o sesgados pueden comprometer la precisión de los algoritmos, exponiendo a las empresas a riesgos de reputación y de ciberseguridad. La protección contra las fugas de datos es una preocupación creciente, especialmente en el sector financiero, que maneja información confidencial de los clientes.

El sector financiero, al estar altamente regulado, tanto a nivel local como global, enfrenta el desafío de adaptar soluciones de IA que cumplan con una legislación compleja, como la normativa europea y los acuerdos de Basilea. Es fundamental que las soluciones de IA entreguen resultados que sean comprensibles, explicables y auditables, garantizando que se puedan rastrear y justificar decisiones críticas como la aprobación de crédito. Ante este panorama, la tecnología blockchain aparece como un aliado importante para asegurar la transparencia y trazabilidad de las decisiones tomadas por los sistemas de IA.

Además, es importante resaltar el papel del ser humano en este nuevo escenario. Si bien la IA está revolucionando el sector financiero, el monitoreo humano es esencial para garantizar que estas tecnologías no se desvíen de sus propósitos éticos y operativos. El ser humano continúa siendo el supervisor de las máquinas, garantizando que la implementación de la IA sea segura, eficaz y alineada con los intereses de la sociedad en su conjunto.

La IA ofrece grandes oportunidades para el sector financiero, pero su éxito depende de una implementación cuidadosa, centrándose en la mitigación de riesgos y la supervisión humana.