El reciente informe de IBM ‘Global Outlook for Banking and Financial Markets 2024’, basado en una encuesta realizada a 600 ejecutivos, destaca las áreas clave impactadas por la Inteligencia Artificial Generativa. El riesgo, los informes de cumplimiento y el compromiso con los clientes, lideran el potencial de la IA.
De acuerdo con el estudio, los principales usos de la IA Generativa que traen más valor en las instituciones bancarias y financieras de América Latina son las actividades de interacción con clientes (31%), seguido por las operaciones de riesgo, cumplimiento y seguridad (25%), recursos humanos, marketing y operaciones de compras (25%) y el ciclo de vida del desarrollo de TI (19%).
“La transformación de la banca es constante y Costa Rica se ha sumado a estas innovaciones para el desarrollo de productos financieros. La clave está en entregar servicios personalizados que faciliten los procesos de compra y que se adapten a las necesidades de los clientes, quienes quieren cada vez mejores experiencias de consumo”, indicó Adriana Gamboa, Líder Global de Transformación de Talento en Delivery de IBM.
Por su parte, Matías Haidbauer, Líder de Ciberseguridad, aseguró que “actualmente estamos viviendo una importante revolución de la mano de tecnologías como la Inteligencia Artificial y esto lo vemos reflejado en el mercado financiero y la banca. En este campo podemos percibir cambios en la automatización, la ciberseguridad e, incluso, aplicada a la computación cuántica. La nueva forma en la que las organizaciones se están manejando no solo implica cambios para los usuarios sino también para los colaboradores”.
El informe también proporciona 10 acciones clave que deben seguir las instituciones bancarias y financieras en tres ejes, para ayudar a gestionar la implementación de la IA Generativa:
Explorar las prioridades de IA en la institución bancaria o financiera:
1. Definir la gobernanza de la IA y el perfil de riesgo.
2. Priorizar los casos de uso seleccionados.
3. Formalizar la estrategia de IA.
Integrar los datos y la IA en las operaciones principales:
4. Establecer la base de datos en una estructura de datos.
5. Elegir la plataforma de IA y diseñar una gobernanza adecuada.
6. Elegir los modelos de IA más adecuados para que coincidan con los usos seleccionados.
7. Infundir IA Generativa en el ciclo de vida del desarrollo de software.
8. Implementar y aprender de los primeros casos de uso.
Escalar la IA:
9. Integrar la estrategia de IA con un enfoque progresivo.
10. Organizar una «fábrica de IA» para implementar la confianza de la IA a escala.
