En los últimos años hemos experimentado el crecimiento a nivel mundial del comercio electrónico. Existen diversos motivos que explican este fenómeno, como por ejemplo el mayor acceso a Internet y a dispositivos móviles; o la comodidad y conveniencia de comprar desde cualquier lugar y en cualquier momento. La pandemia de Covid-19 reafirmó esta tendencia e, incluso, la extendió a mayor cantidad de compradores que buscaban evitar las tiendas físicas.
La “mano” de la IA para aumentar la eficiencia y la productividad
La inteligencia artificial viene transformando 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 ha mejorado la precisión y velocidad del análisis, permitiendo a las instituciones financieras ofrecer productos más inclusivos y accesibles. Esto ha permitido a personas que antes estaban excluidas del sistema financiero obtener acceso a créditos con evaluaciones más justas y rápidas.
Otro gran avance es la hiperpersonalización, que revolucionó la forma en la que se crean y ofrecen productos y servicios a los clientes. A través del análisis en tiempo real de grandes volúmenes de datos, la IA permite diseñar ofertas únicas y personalizadas para cada usuario, ajustándose a sus comportamientos, preferencias y necesidades. Esto va mucho más allá de la segmentación tradicional, que agrupaba a los clientes en categorías amplias.
En este nuevo escenario, las fintech pueden recomendar planes de inversión personalizados, sugerir productos financieros adaptados a los objetivos de cada usuario, 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 ha sido clave para mejorar la seguridad en el sector. Los algoritmos pueden analizar millones de transacciones en tiempo real, detectando patrones sospechosos o inusuales que podrían indicar actividades fraudulentas. Esta capacidad no solo protege a los bancos y a las instituciones financieras, sino que también resguarda a los clientes, quienes se benefician de una mayor seguridad en sus transacciones diarias. Además, dado que los estafadores también utilizan IA para desarrollar estafas cada vez más complejas, la necesidad de sistemas basados en IA, que puedan adaptarse y evolucionar para combatir estas amenazas, es más crítica que nunca.
La llegada de GenAI abre la puerta a escenarios inimaginables hasta no hace mucho tiempo. Los grandes modelos de lenguaje (LLMs), como ChatGPT, están transformando la interacción entre humanos y máquinas, al permitir la interpretación y generación de lenguaje natural con una precisión sin precedentes. Este avance ha permitido el desarrollo de asistentes virtuales avanzados, que no solo responden preguntas básicas de los clientes, sino que también pueden manejar consultas complejas, personalizar sus respuestas y ofrecer soluciones detalladas. Estos asistentes pueden integrarse en plataformas de atención al cliente, reduciendo la carga de tareas repetitivas y de bajo valor del personal humano, y permitiéndoles enfocarse en actividades estratégicas.
Al automatizar tareas complejas, como la comprensión de consultas del cliente, generación de respuestas personalizadas y análisis de grandes volúmenes de datos no estructurados, los LLMs liberan a las personas de labores rutinarias y les permiten enfocarse en actividades estratégicas y creativas. Esta sinergia entre la IA y el talento humano no solo mejora la eficiencia y la productividad, sino que también abre nuevas oportunidades para innovar en productos y servicios financieros con una mejor experiencia del cliente.
Un acceso más democrático a la IA gracias a GenAI
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:
1. 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 IA a muchos escenarios sea mucho más cercana y sencilla. No es raro que muchos de los casos de uso surgidos, sistematicen o integren en un flujo de trabajo una interacción similar a la que ocurre cuando tenemos abierta una sesión de ChatGPT.
2. 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 numerosos 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 GenAI es más como un ayudante flexible que acelera nuestro trabajo y se adapta a múltiples tareas.
¿Es muy costoso y complejo incorporar IA?
La implementación de IA no es exclusiva de las grandes empresas con capacidad para invertir enormes recursos. Se trata de utilizar la tecnología de manera estratégica y enfocada. Por ejemplo, con GenAI se pueden abordar escenarios donde un prompt detallado basta para resolver muchos casos, sin necesidad de entrenar modelos específicos. La clave está en encontrar los escenarios correctos para su aplicación y contar con un equipo que pueda gestionar y adaptar estas herramientas a las necesidades del negocio.
Integración efectiva de la IA sin contratiempos
La estrategia ideal para integrar la IA 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.
¿Cómo implementar IA 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. - Planificar escalabilidad
A partir de los resultados conseguidos, plantear los siguientes escenarios de negocio donde apalancarse con IA.
Conclusión
La inteligencia artificial generativa está redefiniendo el futuro de los servicios financieros de manera real y tangible. Su adopción no es exclusiva de las grandes empresas. Al contrario, con una estrategia adecuada, cualquier organización puede beneficiarse de sus ventajas. La clave está en entender cómo integrarla efectivamente, aprovechando tanto las capacidades internas como el conocimiento de expertos externos, para impulsar la innovación y mantenerse competitivo en un mercado en constante evolución.
