La inteligencia artificial (IA) transforma el sector financiero desde hace varios años, y su impacto en áreas críticas es innegable. Un ejemplo de ello es la evaluación de riesgo crediticio, donde el «machine learning» mejoró la precisión y velocidad del análisis, y permite a las instituciones financieras la oferta de productos más inclusivos y accesibles a personas que estaban excluidas del sistema financiero.
Otro gran avance es la hiperpersonalización. A partir del análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos, la IA permite diseñar ofertas únicas y personalizadas para cada persona, ajustándose a sus comportamientos, preferencias y necesidades.
En este nuevo escenario, las «fintech» pueden recomendar planes de inversión personalizados, sugerir productos financieros adaptados a los objetivos de cada persona, e, incluso, ajustar automáticamente las estrategias de ahorro.
Los estudios de McKinsey, Forrester y BCG hablan de que esta hiperpersonalización puede aumentar las tasas de conversión hasta en 20 veces, lo que demuestra su gran valor en términos de satisfacción y lealtad del cliente.
En cuanto a la prevención de fraude, la IA es clave para mejorar la seguridad en el sector. Los algoritmos pueden analizar millones de transacciones en tiempo real, detectan patrones sospechosos o inusuales que podrían indicar actividades fraudulentas, y protegen a bancos e instituciones financieras, y también a los propios clientes.
La llegada de la inteligencia artificial generativa (IAG) abre la puerta a escenarios inimaginables hasta no hace mucho tiempo. Los grandes modelos de lenguaje (LLM, sigla en inglés) permitieron el desarrollo de asistentes virtuales avanzados que responden preguntas básicas de los clientes, y también pueden manejar consultas complejas, personalizar sus respuestas y ofrecer soluciones detalladas.
Estos asistentes pueden integrarse en plataformas de atención al cliente, y reducen la carga de tareas repetitivas y de bajo valor del personal humano, y les permite enfocarse en actividades estratégicas.
Un acceso más democrático a la inteligencia artificial gracias a IAG
Desde mi punto de vista, nos enfrentamos a dos cambios significativos que hicieron que la inteligencia artificial se volviera un concepto mucho más cercano para empresas más pequeñas:
- Experiencia personalizada y accesible: La IA pasó de ser un concepto abstracto y complejo, limitado a especialistas, a convertirse en una herramienta que utilizamos cotidianamente. Esta experiencia de apalancarse y ganar «superpoderes» con una herramienta ha hecho que la idea de aplicar inteligencia artificial a muchos escenarios sea mucho más cercana y sencilla.
- Facilidad de adopción y flexibilidad: El uso de modelos pre entrenados de IA generativa es mucho más sencillo que el proceso tradicional de coleccionar y limpiar datos para luego entrenar un modelo de machine learning específico. En muchos casos, un «prompt» detallado es suficiente para resolver casos sin necesidad de refinar modelos más específicos. Esto permite a empresas más pequeñas implementar soluciones de IA de manera efectiva sin incurrir en grandes costos.
Una forma de ilustrar esta diferencia es comparar al machine learning tradicional con una máquina eficiente pero rígida, mientras que la IAG es más como un ayudante flexible que acelera nuestro trabajo y se adapta a múltiples tareas.
Integración efectiva de la inteligencia artificial sin contratiempos
Una buena estrategia para integrar la inteligencia artificial de manera efectiva es apalancarse en expertos externos para iniciar el proyecto y transferir progresivamente el control al equipo interno. Esto permite a la organización beneficiarse de las mejores prácticas y conocimientos especializados desde el inicio, mientras desarrolla su propia capacidad interna para gestionar y evolucionar el producto a largo plazo.
La colaboración externa, en articulación con el equipo de colaboradores, puede ser un disparador para construir y fortalecer las capacidades internas de la organización. A medida que el producto comienza a ganar tracción y se define claramente su valor, es esencial que el equipo interno comience a asumir un mayor control del proyecto.
Cuando se adoptan y adaptan correctamente las buenas prácticas que traen los expertos externos, contrario a desaparecer cuando ellos terminan su tarea, se convierten en un legado permanente: elevan el nivel técnico y la capacidad del equipo interno.
Martín Paoletta.
¿Cómo implementar la inteligencia artificial de forma exitosa?
- Encontrar un «partner» experto: Un socio que implemente soluciones de IA y ayude en la transferencia e instalación de prácticas, procesos y herramientas.
- Identificar escenarios de alto impacto: Junto con el partner, seleccionar un escenario de aplicación de IA que genere alto impacto en el negocio con bajo costo de implementación.
- Diseñar un equipo híbrido: Un equipo conformado por profesionales propios y del partner experto, capaz de construir la solución y también de hacer docencia.
- Implementar y medir resultados: Construir y poner en marcha la solución, mostrando objetivamente el impacto en los indicadores de negocio.
Finalmente, se debe planificar la escalabilidad: A partir de los resultados conseguidos, plantear los siguientes escenarios de negocio donde apalancarse con inteligencia artificial.
(*) Director de pagos de redbee.