- La IA para servicios financieros enfrenta desafíos significativos, como la necesidad de modernizar sistemas heredados y cubrir elevados costos de infraestructura y talento especializado.
- Iniciar con proyectos específicos de alto ROI y escalables ayuda a mitigar estos obstáculos, permitiendo una integración gradual y rentable
- Las complejidades regulatorias y la escasez de talento en IA dificultan la transformación digital de las instituciones financieras.
La inteligencia artificial (IA) está transformando el sector financiero, optimizando las operaciones, mejorando la experiencia del cliente y generando nuevas fuentes de ingresos.
Sin embargo, su implementación enfrenta numerosos obstáculos que ralentizan su adopción plena. En este artículo basado en el informe Finanzas a prueba del futuro con IA elaborado por Globant, analizamos los cinco principales “peros” que afectan la aplicación de la IA en los servicios financieros y exploramos las soluciones potenciales para superarlos.
- “La inteligencia artificial está propiciando una metamorfosis en la industria financiera, permitiendo a las instituciones escalar el servicio personalizado. Por ejemplo, la IA generativa tiene el potencial de convertirse en una parte integral de las operaciones bancarias para lograr un delicado equilibrio entre una mayor comodidad para el cliente y procesos sólidos de riesgo y cumplimiento”.
Lander Gamboa Sanz, director del Finance Studio de Globant.
IA para servicios financieros, los obstáculos que enfrenta
La IA en el sector bancario tiene un crecimiento notable: en 2023, el mercado alcanzó un valor de $20,000 millones y se espera que supere los $315,000 millones para 2033. A pesar de este crecimiento proyectado, los desafíos de integración frenan su adopción generalizada.
Sistemas heredados, costos elevados y falta de personal especializado son solo algunos de los retos que las instituciones financieras deben superar para aprovechar el potencial de la IA.
Estos los 5 principales retos que enfreta la IA para la transformación digital del sector:
1. Una curva de aprendizaje empinada frena la innovación
Para implementar la IA, las organizaciones financieras deben realizar cambios profundos en su estructura y mentalidad organizacional. La adopción de la IA requiere que empleados de todos los niveles actualicen continuamente sus habilidades y se adapten a procesos impulsados por IA.
Este cambio implica una inversión significativa en educación y gestión del cambio, lo cual puede ser costoso, pero los beneficios son significativos a largo plazo.
Capacitación personalizada y victorias tempranas
El 65% de los líderes financieros considera que la implementación exitosa de la IA depende de la voluntad del personal para adoptarla.
Las organizaciones que fomentan una cultura de experimentación y promueven la innovación continua pueden acelerar la adopción de la IA. Programas de capacitación personalizados y proyectos ganadores, como chatbots de IA o herramientas predictivas, ayudan a generar confianza y demostraciones prácticas de éxito.
Por ejemplo, Allianz ha implementado un sistema LLM de IA basado en RAG que está revolucionando el asesoramiento financiero, proporcionando a los asesores información contextual en tiempo real y recomendaciones personalizadas de inmediato, sin necesidad de búsqueda manual. Este enfoque no solo agiliza el acceso a datos, sino que permite a los asesores concentrarse en la adquisición de clientes y en el desarrollo de estrategias efectivas.
Por otro lado, Globant colaboró con un banco importante para actualizar su infraestructura tecnológica, transformando una extensa base de código COBOL en microservicios Java mediante GeneXus Enterprise AI. Este esfuerzo resultó en la optimización de más de 11,600 líneas de código en tan solo 105 horas, facilitando un entorno ágil y eficiente en línea con las exigencias actuales del sector financiero.
2. Los elevados costos de implementación
Adoptar la IA implica una inversión financiera considerable en infraestructura y talento especializado. Las instituciones deben cubrir costos de centros de datos, limpieza e integración de datos, y también invertir en ciberseguridad para proteger datos sensibles. Además, el cumplimiento normativo representa una carga financiera importante, sobre todo para las empresas más pequeñas que deben competir con grandes instituciones.
Soluciones escalables y proyectos de alto ROI
Para superar estas barreras, se recomienda comenzar con proyectos específicos que brinden un retorno de inversión (ROI) alto. Es ideal seleccionar soluciones escalables que permitan una expansión gradual, adaptándose a la madurez de la IA en la organización.
Este enfoque incremental reduce el riesgo financiero al evitar una implementación abrupta y costosa.
“La IA generativa aportaría de $200.000 a $340.000 millones por año (de 9% a 15% de los retornos operativos de los bancos)”, se lee textual en el informe.
3. Normativa y seguridad: complejidades en entornos regulados
Las instituciones financieras operan en un ambiente altamente regulado, donde la privacidad y seguridad de los datos son esenciales. Cumplir con normativas como GDPR y CCPA es un desafío, especialmente para sistemas de IA que manejan datos sensibles. Las operaciones transfronterizas complican aún más la situación, ya que implican cumplir con regulaciones de diversos países.
Estrategias de cumplimiento y privacidad
Para mitigar estos problemas, es crucial que las organizaciones integren la privacidad desde el diseño. La creación de equipos multifuncionales, con expertos en cumplimiento y seguridad de datos, garantiza que los sistemas de IA cumplan con las regulaciones desde el inicio. Además, el uso de datos sintéticos y modelos de IA explicables ayuda a mantener la transparencia y la confianza del cliente.
4. La brecha de talento: un desafío para la innovación en IA
La rápida evolución de la IA genera una brecha de talento considerable en el sector financiero, especialmente en áreas avanzadas como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural. La competencia por expertos en IA es feroz, y las instituciones financieras enfrentan dificultades para contratar y retener talento calificado, lo que obstaculiza la implementación de la IA.
Creación de talento interno y asociaciones estratégicas
Las empresas pueden reducir esta brecha mediante programas de formación estructurados y colaboraciones con proveedores de IA. Además, la creación de Centros de Excelencia en IA centraliza el conocimiento y facilita el aprendizaje continuo. Al asociarse con expertos externos y compartir conocimientos internamente, las empresas fortalecen sus capacidades en IA sin depender exclusivamente de la contratación de talento nuevo.
“HSBC tiene una estrategia inteligente para cerrar la brecha de talento en IA: un Centro de Excelencia de IA y Datos vanguardista. Este potente programa centraliza el conocimiento sobre IA y aprendizaje automático y difunde rápidamente las innovaciones por las sucursales de todo el mundo. Al infundir liderazgo y experiencia en IA en todos sus servicios, HSBC no solo está cumpliendo las exigencias normativas, sino que está impulsando los avances de la IA en áreas como la gestión de riesgos, los servicios al cliente y la negociación, lo que mantiene al banco a la vanguardia y preparado para la IA a escala mundial”, se detalla en el repote de Globant.
5. Riesgo de quedarse atrapados en sistemas rígidos
La tecnología de IA evoluciona rápidamente, y optar por sistemas rígidos o patentados puede hacer que las empresas financieras queden atrapadas en infraestructura obsoleta, incapaces de adaptarse a nuevas regulaciones o necesidades del cliente. Esto aumenta el riesgo de perder competitividad y rentabilidad.
Adopción de soluciones de IA flexibles y modulares
Para evitar esta trampa, es fundamental que las instituciones financieras adopten plataformas de IA flexibles, preferiblemente de código abierto o basadas en la nube. Estas soluciones permiten adaptarse a las nuevas demandas del mercado y reducir la dependencia de proveedores específicos. Además, la arquitectura de microservicios facilita la integración de nuevas capacidades sin modificar todo el sistema, ofreciendo así mayor agilidad.
Superando las barreras para un futuro financiero impulsado por IA
A pesar de los numerosos “peros” para la adopción de la IA en los servicios financieros, las instituciones que aborden estos desafíos de forma estratégica podrán maximizar el potencial transformador de la IA.
Desde una infraestructura flexible hasta programas de formación y cumplimiento normativo, las entidades financieras deben tomar decisiones informadas para mantenerse competitivas en un sector cada vez más orientado a la tecnología y los datos.
La IA para servicios financieros ofrece enormes oportunidades, pero su adopción completa exige resolver desafíos complejos. Para desbloquear el verdadero valor de la IA, el sector financiero necesita ir más allá de la tecnología y abrazar una transformación organizativa y cultural. Al tomar pasos proactivos para superar estas barreras, los bancos y entidades financieras estarán mejor preparados para prosperar en una era de innovación constante y avances tecnológicos.
