Inteligencia Artificial: Transformando el futuro de la banca

Igual que la evolución de las plataformas en la nube en los últimos años, los bancos deben ir más allá en su transformación digital y considerar las aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial (IA). Si bien hay ejemplos comprobados de aplicaciones efectivas, muchos bancos todavía consideran que la IA es experimental, y muchos de sus programas piloto nunca se mueven hacia una implementación a gran escala. Para tener éxito en el proceso implementación y escalamiento de soluciones basadas en IA es importante cubrir las siguientes áreas críticas:

Desarrollar una estrategia de IA: en la actualidad muchos bancos están definiendo casos de uso para implementar soluciones de IA en alguna capacidad dentro de sus organizaciones. Sin embargo, para seguir siendo competitivos, tanto a corto como a largo plazo, los bancos deben escalar la IA como un componente fundamental en lugar de tratarla como una iniciativa independiente. Las estrategias de negocio deben evolucionar desde la implementación de la IA de forma gradual hasta su integración en toda la organización y centrarse en pasar de ser simplemente consciente de la IA a convertirse en un competidor fuerte en la adopción e implementación de soluciones de IA.

Definir un proceso basado en casos de uso: uno de los desafíos para la adopción de la IA es la identificación de casos de uso impulsados por el valor empresarial. Definir casos de uso relevantes y priorizarlos en una hoja de ruta puede ayudar a los bancos a mantenerse enfocados durante la implementación y ayudar a lograr los objetivos definidos durante la fase de estrategia.

Experimentar con prototipos: el propósito de un prototipo es, generalmente, determinar si vale la pena seguir invirtiendo más tiempo y dinero en una solución tecnológica. Los casos de uso de soluciones de IA requieren que los prototipos se amplíen a la organización y, por lo tanto, la planificación inicial y el establecimiento de expectativas en torno a los datos, los plazos, los objetivos de negocio y la estrategia son cruciales.

Construir con confianza: en las implementaciones de IA, las evaluaciones de riesgos y cumplimiento deben realizarse al principio del proceso, comenzando en la fase de estrategia de IA. Para preservar la confianza, es crucial que los procesos y modelos de IA cumplan con las regulaciones. Muchas de las organizaciones que adoptan soluciones de IA creen que los riesgos asociados con el uso de modelos basados en inteligencia artificial están frenando la adopción de esta tecnología, por lo cual, es imperativo gestionar los riesgos a lo largo del proceso de implementación.

Impulsar resultados sostenibles: los objetivos luego de la implementación de soluciones de IA deben centrarse en el mantenimiento del sistema y aprender continuamente cómo reaccionan los modelos a diversas entradas y escenarios e identificar formas de mejorar los resultados. Estas lecciones se pueden aplicar en la fase de escalamiento a toda la organización, así como en el desarrollo de otras soluciones de IA.

Los bancos están llegando a reconocer las diferencias competitivas que las tecnologías disruptivas pueden aportar para mejorar la experiencia de sus clientes. A largo plazo, es posible que las características competitivas de los bancos dependan muy bien de la construcción de las bases y los procesos tecnológicos para alcanzar los beneficios que la IA promete ofrecer. Aun así, los avances tecnológicos podrían superar la adopción de la industria, incluso cuando los bancos adopten un viaje acelerado hacia la transformación digital. Para lograr con éxito los beneficios que la IA puede ofrecer en el futuro, los bancos deben mantener el rumbo hoy, lo que, para algunos, puede ser más fácil decirlo que hacerlo.

La autora es Socia de Risk Advisory

Deloitte República Dominicana