¿IA Responsable como generadora de valor en el sector financiero? Sí es posible

Por Scott Zoldi, Director de Analítica de FICO

Los años de experimentación con la IA quedaron atrás. Luego de un reciente auge en la curva de expectativa alrededor de esta tecnología, las organizaciones en general han comenzado a madurar y reimaginar la IA desde una perspectiva más estructurada y estratégica. Si bien en las primeras etapas de adopción el foco se centraba en la experimentación técnica y la innovación generativa, ahora se está reorientando hacia la madurez, la confianza y un retorno de inversión (ROI) consistente.

En este contexto, la llamada IA Responsable (que refiere un desarrollo, implementación y uso de la IA ético y seguro) sigue alejándose de ser un simple principio abstracto, para convertirse en un elemento crucial en las operaciones, generador de valor real.

Con la IA, las empresas del sector financiero no buscan explorar proyectos científicos, sino generar valor consistentemente. En FICO estamos claros de que –si bien es preciso superar obstáculos que se vislumbran en el proceso de adopción de esta tecnología–, sí es posible lograrlo, priorizando los problemas de negocio e identificando cómo la IA puede ser una herramienta para resolverlos, en cada caso particular.

Estándares y alineación, las piedras en el camino

Los líderes financieros protagonizan un cambio significativo en materia de IA: en lugar de perseguir innovaciones vanguardistas per se, se enfocan cada vez más en integrar esta innovación en sus procesos operativos centrales de forma segura, confiable y con un impacto demostrable. Así lo concluyó una reciente encuesta de Corinium auspiciada por FICO[1], donde participaron directores de Analítica (CAO), IA (CAIO), Tecnología (CTO) e Información (CIO) de esta industria, divididos en dos grupos: CAO y CAIO, por un lado; CTO y CIO, por otro.

Al preguntar qué innovaciones en IA preveían que generarán el mayor ROI en los próximos 18 meses, el 60% del primer grupo citó los sistemas de inteligencia para la toma de decisiones, convirtiéndolos en la principal prioridad de inversión. Como éstos hacen hincapié en la explicabilidad, trazabilidad e integración con la lógica empresarial, son la manera perfecta de embeber la IA de vanguardia actual en estructuras empresariales probadas, generando valor con una toma de decisiones inteligente. En un cercano segundo lugar (con 57%), los respondientes del mismo grupo apuntaron a la definición de estándares de IA Responsable como factor clave para aumentar el ROI de forma confiable y consistente.

En el sinuoso camino para tener éxito en la generación de valor con la IA en el sector financiero, una de las piedras a las que es necesario prestar atención es justamente la escasez de estándares operativos formalizados para IA. Personalmente, soy un gran impulsor de los estándares de la IA Responsable y de cómo éstos permiten operacionalizar la IA. Cuando no se cuenta con el rigor de un estándar de desarrollo en modelos de IA –es decir, cómo se construye, implementa y usa–, hay mucha confusión. Adicionalmente, Las deficiencias en el monitoreo; los retos impredecibles del sistema, relacionados con la ejecución fiable del software, y los marcos de gobernabilidad de la IA poco desarrollados, limitan la eficacia y la responsabilidad de los sistemas de IA.

No sólo no hemos logrado establecer procesos compartidos sobre cómo colaborar en estos temas, sino que incluso al interior de las organizaciones que han avanzado en la definición de estándares internos, su aplicación entre áreas sigue siendo inconsistente. Los protocolos de IA Responsable suelen limitarse a equipos o proyectos específicos, en lugar de aplicarse a toda la empresa. Y cuando no se tienen plantillas estandarizadas para las diferentes etapas de la IA (desarrollo, implementación y monitoreo), se corre el riesgo de repetir los mismos errores en cada departamento, con un costo cada vez mayor para las propuestas de valor de la IA y la experiencia del cliente.

La otra piedra que obstaculiza la generación de valor de la IA es la fragmentación entre los CTO y los CAIO. La integración entre las actividades de la IA y los resultados de negocio es todavía notablemente débil. De acuerdo con el informe de Corinium, un contundente 72% de los CAO y CAIO refirió que la insuficiente colaboración entre negocio y TI es un obstáculo importante para la alineación organizacional y, por ende, para la generación de valor.

Además, el 65% de este grupo de encuestados opinó que hay una falta generalizada de conocimientos de IA en las empresas, que afecta la adopción y condiciona la definición del alcance, la implementación y la gobernabilidad de la IA, al no haber una base común de comprensión de esta tecnología. Cerrar esta brecha requerirá un cambio cultural, donde dominar la IA será una competencia de liderazgo y no una habilidad técnica.

Cambio de prioridades que dará frutos

Según el ejercicio de Corinium, al examinar los principales impulsores de la innovación en IA para el próximo lustro, el 44% de todas las profesiones encuestadas mencionó la colaboración humano-IA como la perspectiva más prometedora para la innovación futura, junto con la adopción de una IA Responsable con protocolos de auditabilidad para su uso. Les siguen las soluciones en tiempo real y las experiencias del cliente mejoradas, ambas con 39%.

El entusiasmo reflejado en estas respuestas habla del creciente reconocimiento que tiene la promesa de la IA a largo plazo, la cual no sólo reside en la automatización, sino también en la potencialización. Aunque hoy en día se presta más atención a la IA Generativa y Agentiva, el mayor optimismo está en llevar más allá las capacidades humanas con la IA tradicional, operando dentro de marcos responsables.

Cuando las instituciones bancarias puedan considerar a la IA Responsable como parte de un enfoque unificado, alineando infraestructura, supervisión y estrategia, conseguirán una rentabilidad constante de esta tecnología. Y lo que vemos es que los líderes financieros están empezando a priorizar la preparación operativa y la generación sostenida de valor empresarial, lo que marca un avance decisivo en la madurez de la IA.

Quienes desarrollen sistemas de IA con ética embebida, supervisión coherente e integración interfuncional, no sólo estarán en condiciones de escalar, sino que habrán sentado las bases para obtener mayores ventajas competitivas a largo plazo.

[1] “State of Responsible AI in Financial Services: Unlocking business value at Scale”, Corinium.