- Información clave: Los bancos deberían experimentar activamente con la inteligencia artificial. El desafío es cómo hacer esto con disciplina, juicio y una comprensión clara de sus límites.
- Lo que está en juego: Las debilidades de la IA pueden ser mortales en la banca.
- De cara al futuro: Los bancos deberían implementar cuidadosamente la IA, en asociación con experiencia en el campo y un sólido liderazgo tecnológico.
En este momento, el revuelo en torno a la inteligencia artificial está en su punto máximo.
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Habiendo sido un alto ejecutivo en una gran empresa de tecnología en los primeros días de la IA y el aprendizaje automático, comparto parte del entusiasmo. Obviamente tenemos trabajo que hacer.
Algunas empresas financieras, dada su sofisticación, pueden ser capaces de ser las primeras en adoptar y obtener recompensas tempranas de la IA. Sin embargo, incluso para los bancos grandes y sofisticados, la estrategia correcta es ser usuarios activos e informados que trabajen con guías probados o proveedores establecidos.
Los bancos deberían experimentar e invertir, pero con cuidado. Sería cauteloso con el gasto excesivo, especialmente cuando está divorciado de una comprensión operativa real, e igualmente cauteloso con apresurarme a descartar sistemas probados en favor de otros no probados. Sin duda, la IA será una herramienta poderosa, pero es sólo una de las muchas tecnologías que las instituciones pueden utilizar como diferenciador competitivo.
En mi opinión, se ha valorado demasiado lo que la IA puede hacer por sí sola frente a lo que las empresas de tecnología existentes pueden hacer al mismo tiempo que la habilitan. Este es un error que el mercado está cometiendo en general.
Todos conocemos las debilidades actuales de la IA: alucinaciones, imprecisiones y variabilidad en los resultados. En muchas industrias, estas desventajas pueden resultar inconvenientes. En la banca, pueden ser mortales. Es por eso que el progreso lo logran con mayor seguridad quienes tienen una profunda experiencia en el campo o empresas de tecnología líderes que integran cuidadosamente la IA en sus productos.
Además, los riesgos resultantes pueden ser mayores. La IA introduce nuevas dimensiones de riesgo cibernético, aumenta la dependencia de la energía y de infraestructuras energéticas que pueden no siempre ser confiables, y aumenta la posibilidad de que las instituciones queden atrapadas en sistemas complejos y costosos que son difíciles de actualizar o reemplazar.
Por muchas razones, la IA se combina mejor con la experiencia humana tanto externa como interna. Además de mitigar debilidades inesperadas de la IA, los guías y expertos humanos pueden profundizar su dominio y sus capacidades de IA, mejorando los resultados. Dejar las operaciones centrales enteramente en manos de la IA no solo expone a la institución a interrupciones inesperadas, sino que también pierde la oportunidad de desarrollar una experiencia humana y tecnológica más profunda.
Para las organizaciones financieras más pequeñas existe un desafío adicional. Me preocupa que muchas soluciones impulsadas por la IA requieran una escala y/o un costo que la comunidad y los actores regionales puedan tener dificultades para alcanzar. Sin estrategias bien pensadas, esto podría ampliar aún más la brecha entre instituciones grandes y pequeñas. En este caso, las organizaciones bancarias deberían recurrir cada vez más a modelos de red que permitan a las empresas alcanzar una especie de «escala virtual» a través de la colaboración.
De hecho, estoy bastante seguro de que casi todos los proveedores que prestan servicios en la industria bancaria se asociarán con proveedores de IA o la incorporarán a su oferta. Es demasiado pronto para saber cuál de estas empresas será finalmente reemplazada por competidores nativos de IA (y algunas ciertamente lo serán), pero es probable que las más vulnerables sean aquellas que tardan en adoptar o se resisten a utilizar la IA por temor a que pueda erosionar los márgenes.
De hecho, muchos, si no la mayoría, proveedores de tecnología establecidos y altamente sofisticados ya están incorporando la IA de manera constructiva. Por ejemplo, las empresas de verificación de identidad y prevención de fraudes están incorporando IA directamente en los flujos de trabajo para mejorar la toma de decisiones en tiempo real, reducir los falsos positivos y adaptarse mejor a las amenazas en evolución. De manera similar, en áreas especializadas como las operaciones crediticias, algunos proveedores están utilizando inteligencia artificial para agilizar procesos complejos, mejorar la visibilidad del riesgo y mejorar la calidad y coherencia de la suscripción y el seguimiento.
En un plazo bastante corto, creo que los propios bancos serán usuarios importantes de tecnologías basadas en IA, tanto a través de sus proveedores como dentro de sus propias operaciones. Para la mayoría, esto es cierto hoy. Mi consejo es que cada banco designe una persona o un grupo de trabajo para evaluar sistemáticamente dónde la IA puede mejorar las funciones en toda la institución, incluidos los procesos internos y las capacidades de terceros.
Igualmente importante es que los bancos comprendan estas tecnologías lo suficientemente bien como para explicárselas a los reguladores y auditores externos. Esto significa mostrar cómo un sistema impulsado por IA llega a sus conclusiones. La transparencia y la explicabilidad no serán opcionales, especialmente en áreas que impliquen obligaciones básicas de cumplimiento o seguridad y solidez. Los examinadores pueden estar dispuestos, por un tiempo, a conceder a los bancos el beneficio de la duda. No durará para siempre. Esto es especialmente cierto cuando las decisiones impulsadas por la IA implican obligaciones básicas de cumplimiento, como la lucha contra el lavado de dinero y los préstamos justos. En este caso, las expectativas aumentarán rápidamente y las instituciones serán responsables de los resultados, independientemente de cómo se generen esos resultados.
Estoy seguro de que la IA funciona mejor cuando se combina con una sólida experiencia en el campo. Los tecnólogos que construyen estos sistemas suelen ser extremadamente capaces. Pero no son banqueros ni reguladores, y sus resultados pueden carecer de los matices y el juicio que surgen de años de experiencia, especialmente en un campo como la banca, donde lo que no se declara explícitamente puede ser tan importante como lo que se dice. La regulación, en particular, es un área donde la opinión de los examinadores varía, a veces significativamente, de un estudio a otro y rara vez se refleja completamente en los datos. La IA, al menos en su forma actual, no es adecuada para navegar esas sutilezas por sí sola.
Entonces, ¿dónde nos deja eso?
Los bancos deberían experimentar activamente con la inteligencia artificial. El desafío para los bancos no es si adoptar o no la IA, sino cómo hacerlo con disciplina, criterio y una comprensión clara de sus límites. Deberían implementarlo cuidadosamente, en asociación con experiencia en el campo y un sólido liderazgo tecnológico. Pero no deberían entregar las llaves del reino a los proveedores de IA. Al menos no todavía, y tal vez nunca.
