Si escuchas “inteligencia artificial” ¿qué es lo primero que acude a tu mente? ¿Algo siniestro y oscuro o la idea de una entidad amable, afable y divertida? ¿Traerá la IA un futuro distópico o, por el contrario, deberíamos acoger los beneficios que ofrece esta tecnología por su contribución al bien común? Al fin y al cabo aunque sea “artificial”, también es “inteligente” y lo inteligente tendemos a asociarlo con algo bueno ¿es así? Lo cierto es que la AI genera todavía genera alguna ¿Podemos fiarnos de ella? Antes de contestar a esta pregunta, analicemos un poco más en profundidad lo que significa IA.
Si accedo a mi teléfono iPhone y le pido a Siri que lea la definición de “inteligencia artificial”, me dirá que consiste en “la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren de inteligencia humana como la percepción visual, el reconocimiento automático del habla, la toma de decisiones y la traducción de idiomas”.
Los orígenes de la IA se remontan a 1950, cuando el famoso matemático británico Alan Turing publicó el informe base de referencia en este campo “Computer Machinery and Intelligence” que ya planteaba la cuestión clave “¿Pueden las máquinas pensar?” Este trabajo dio lugar a nuevas publicaciones como la procedente del grupo de trabajo en Dartmouth (Inglaterra) que en 1956 acuñó el término de " inteligencia artificial
En cualquier caso, ¿cómo la percibimos hoy en día? En muchos casos sólo tenemos que meter las manos en los bolsillos y echar un vistazo a nuestros teléfonos móviles que cuentan con asistentes digitales inteligentes como Google Assistant, Siri o Alexa, los cuales forman parte de los sistemas operativos de iOS y Android. Estos asistentes pueden utilizarse para mandar recordatorios, tomar notas, actualizar nuestro calendario de citas y mucho más. En definitiva, nos ayudan a encontrar la información que necesitamos cuando lo solicitamos a través de nuestranuestra voz.
Recientemente, la IA ha tomado la forma de otras aplicaciones como GPS, retoque fotográfico y robótica. De hecho, Google se ha convertido en la figura principal en temas de trascendencia de la IA y aprendizaje profundo, que es básicamente otra manera de referirnos a algoritmos de machine learning.
Más allá de lo cotidiano, la inteligencia artificial ha entrado con fuerza en el sector financiero impulsando el desarrollo de aplicaciones que mejoran los procesos de transformación internos (competitividad operacional, ventaja organizativa e innovación abierta) y los procesos de transformación de negocio (nuevos modelos de negocio, productos y servicios diferenciales, y mejora de la experiencia de cliente).
El éxito en la aplicación de la IA depende de la innovación colaborativa que abarca varias esferas de acción. La más importante de ellas es el crowdsourcing que consiste en la externalización de micro tareas. Cuando se lleva a cabo a gran escala, esta acción beneficia a la organización financiera y acelera los procesos de innovación, lo cual es especialmente relevante en entidades bancarias ya que les permite reinventarse para seguir siendo flexibles.
El auge de la IA en el sector financiero viene a reafirmar los múltiples beneficios que ofrece a este tipo de organizaciones, que pueden servir para optimizar cada uno de los eslabones de la cadena de valor, incluyendo desde interacciones con clientes, hasta análisis de mercados, eficiencia de los procesos y la monitorización y control del riesgo.
Ahora bien, ¿cómo pueden las entidades financieras capitalizar el valor que ofrece la IA? Es comprensible que haya un cierto nivel de duda a la hora de implementar esta tecnología en sus procesos, pero los beneficios superan definitivamente los inconvenientes. Esto se puede observar en el creciente número de aplicaciones de inteligencia artificial centradas en las operaciones bancarias en esferas como la gestión de riesgos, el cumplimiento normativo, la gestión de activos de banca comercial y la banca empresarial, así como en los procesos de negocio clave como la calificación y concesión de créditos, la prevención del blanqueo, la mejora de la experiencia de cliente y la gestión de carteras.
La inteligencia artificial es una amplia disciplina en la que se combinan diferentes subcampos y técnicas. Entre las más comunes se encuentran el machine learning o aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la robótica, la representación del conocimiento, el procesamiento natural del lenguaje y la visión computarizada. Cada una de ellas no funciona de forma aislada sino que todas se superponen y conectan.
Una de las áreas más evolucionadas dentro de la IA es el procesamiento natural del lenguaje (NLP por sus siglas en inglés). Con el fin de permitir a las máquinas entenderse y comunicarse con las formas textuales y verbales del lenguaje humano, NLP integra informática, lingüística y aprendizaje automático. Esto tiene una aplicación directa en un amplio rango de industrias que van desde traducción de textos a la automoción, pasando por la aeronáutica, producción de teléfonos inteligentes o la salud. Como podemos apreciar, tiene multitud de aplicaciones algunas de las cuales ya han sido mencionadas anteriormente en este post.
Los departamentos de inversión de las entidades financieras ya están utilizando técnicas de NLP para analizar la documentación financiera. Algunos bancos de los Estados Unidos han incorporado dispositivos conversacionales, conocidos como chatbots, para dar soporte a sus clientes. Este tipo de sistemas también se utilizan para analizar el sentimiento del mercado en función de los resultados financieros de una compañía o en relación a una situación de inversión determinada.
Como siempre, cuando se implementa una nueva tecnología es importante tener en cuenta los riesgos asociados y la IA no es ajena a este punto. De hecho, si su implementación no se realiza de forma correcta, puede conducir a infracciones relacionadas con discriminación de la privacidad como en el caso del reconocimiento facial. La mejor forma de hacer frente a los riesgos es entenderlos y, por tanto, es importante comprender la ética que subyace al uso de la IA, así como los algoritmos utilizados en su programación. Sin esta precaución, las decisiones automatizadas pueden discriminar a determinados grupos de población por motivos étnicos, sociales o de otra índole, llegando a excluirles de acceso al crédito, por poner un ejemplo.
El sesgo de la inteligencia artificial es susceptible de afectar a cualquier industria o sector empresarial. Eso es lo que ocurrió en 2014 con el algoritmo que regía el reclutamiento de técnicos programadores de Amazon, que al procesar la información histórica de contrataciones (abrumadoramente, de hombres) penalizaba las menciones en los currículos a referencias femeninas. Por tanto, es importante garantizar que las decisiones automatizadas no generen discriminaciones injustas basadas en raza, origen étnico, religión, género, orientación sexual o cualquier otra característica. La transparencia es clave y más aún en el sector financiero, ya que no sólo existe una creciente sensibilidad sino que surgen dudas a la hora de implementar la IA en sus sistemas.
La IA es ahora mismo, seguramente, la tecnología de vanguardia más prometedora de uso en el sector financiero, incluso en las excepcionales circunstancias actuales de la pandemia del Covid-19. Sus ventajas son manifiestas tanto desde el punto de vista de la eficiencia de la operativa interna como en lo que respecta a la mejora de sus productos y servicios y de la experiencia del cliente. Además, la inteligencia artificial, gestionada con criterios éticos y responsables, es una oportunidad que aporta valor añadido a las empresas y contribuye al bienestar de los ciudadanos y de la sociedad en su conjunto.” La IA no es el futuro, es el ahora, y ya está revolucionando diversos aspectos cotidianos como la forma en la que vivimos y trabajamos de maneras que sólo habíamos imaginado posible en la ciencia ficción.
Tienes más información disponible en el informe "IA en el sector financiero"