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Inteligencia Artificial en Empresas: Beneficios, Aplicaciones y Tendencias

mayo 22, 2023
Explora cómo la Inteligencia Artificial en Empresas está impulsando la transformación en el sector financiero y cuáles son sus tendencias más relevantes.

La inteligencia artificial (IA) ha experimentado un rápido crecimiento en los últimos años, transformando la forma en que las empresas operan y toman decisiones. En el sector financiero, la IA ha demostrado ser una herramienta valiosa para mejorar la eficiencia, reducir costos y gestionar riesgos. Este artículo analiza la importancia de la IA en las empresas financieras, sus beneficios, aplicaciones y tendencias futuras.

Definición de inteligencia artificial en el ámbito empresarial

La IA se define como la capacidad de las máquinas de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Como el razonamiento, el aprendizaje, la percepción y la toma de decisiones. Ésta se aplica en las empresas mediante el uso de algoritmos, modelos matemáticos y sistemas informáticos. Éstos, procesan grandes cantidades de datos y generan resultados útiles para los objetivos de negocio. Además tiene una gran relevancia para el sector financiero y las empresas en general. Ésto debido a que les permite optimizar sus procesos, mejorar su eficiencia, reducir sus costos, aumentar sus ingresos y ofrecer mejores servicios a sus clientes.

Beneficios de la inteligencia artificial en las empresas

Los beneficios de la IA en el ámbito empresarial son múltiples y específicos para cada sector y área de negocio. En el caso del sector financiero, algunos de los beneficios más destacados son:

  • La gestión de riesgos: la inteligencia artificial en empresas permite analizar los datos financieros y detectar patrones. Además de anomalías y fraudes que pueden afectar a la seguridad y rentabilidad de las operaciones. La IA también ayuda a predecir escenarios futuros y a tomar medidas preventivas o correctivas según sea necesario. Por ejemplo, JPMorgan Chase utiliza su plataforma COIN (Contract Intelligence) para analizar contratos y detectar riesgos legales y financieros.
  • El análisis de datos financieros: la IA facilita el procesamiento y la interpretación de grandes volúmenes de datos financieros. Por ejemplo, estados contables, informes de mercado o las transacciones bancarias. La empresa de gestión de inversiones BlackRock, utiliza su plataforma Aladdin para analizar datos de mercado. Ésto ayuda a tomar decisiones estratégicas de inversión, optimizar sus recursos e identificar oportunidades de negocio.
  • La automatización de procesos: la IA permite automatizar tareas repetitivas, rutinarias o complejas que consumen tiempo y recursos humanos. En consecuencia, mejora la velocidad, la precisión y la calidad de los procesos financieros, permitiendo que los empleados se centren en actividades de mayor valor. Mastercard, en éste caso, utiliza la IA para detectar transacciones fraudulentas, en alianza con Brighterion, y además ha anunciado Crypto Secure, una suite de herramientas basada en IA que permite a los bancos evaluar ciber-riesgos y prevenir posibles violaciones de seguridad.

Aplicaciones de la inteligencia artificial en el sector financiero

La IA tiene diversas aplicaciones prácticas en el sector financiero que se pueden ilustrar con ejemplos concretos. Algunas de estas aplicaciones son:

  • Los asistentes virtuales: son programas informáticos que interactúan con los clientes mediante voz o texto. Los mismos ofrecen servicios personalizados, como el asesoramiento financiero, la gestión de cuentas o la resolución de dudas. Un ejemplo de asistente virtual es Erica, el chatbot inteligente de Bank of America que ayuda a los clientes a realizar operaciones bancarias desde su móvil.
  • Los robo-advisors: son plataformas digitales que proporcionan servicios automatizados de inversión. Se basan en algoritmos que tienen en cuenta el perfil, los objetivos y las preferencias del cliente. Un ejemplo de robo-advisor es Betterment, una empresa estadounidense que gestiona más de 25 mil millones de dólares en activos de más de medio millón de clientes.
  • Los sistemas de reconocimiento facial: son sistemas que utilizan cámaras y software para identificar a las personas por sus rasgos faciales y verificar su identidad. Un ejemplo de sistema de reconocimiento facial es Smile to Pay, el servicio lanzado por Alibaba en China que permite a los clientes pagar sus compras con solo sonreír frente a una cámara.Smile to Pay, el servicio lanzado por Alibaba en China que permite a los clientes pagar sus compras con solo sonreír frente a una cámara.

Retos y consideraciones en la implementación de la inteligencia artificial corporativa

La implementación de la inteligencia artificial en empresas financieras implica una serie de desafíos y consideraciones éticas y prácticas que deben tenerse en cuenta. Algunos de estos aspectos son:

  • La seguridad de datos: la IA requiere el acceso y el manejo de datos sensibles. Así como también datos confidenciales que pueden ser vulnerables a ataques cibernéticos o filtraciones. Las empresas financieras deben garantizar la protección y el cifrado de los datos. Así como el cumplimiento de las normativas legales vigentes sobre privacidad y protección de datos.
  • La transparencia: la IA puede generar resultados difíciles de entender o explicar para los humanos. Lo que puede generar desconfianza o dudas sobre su fiabilidad o validez. Las empresas financieras deben asegurar la transparencia y la trazabilidad de los algoritmos y los modelos utilizados por la IA. Así como comunicar claramente sus criterios y objetivos a los usuarios finales.
  • La confianza: la IA puede sustituir o complementar el trabajo humano en muchas tareas financieras, lo que puede generar resistencia o temor por parte de los empleados o los clientes. Las empresas financieras deben fomentar la confianza y la colaboración entre humanos y máquinas, así como capacitar y formar a sus empleados para adaptarse al cambio tecnológico.

Implementación de la inteligencia artificial empresarial

Para implementar con éxito la IA en sus operaciones, las empresas deben seguir una serie de pasos clave que les permitan aprovechar al máximo su potencial. Estos pasos son:

  • La selección de tecnologías: las empresas financieras deben elegir las tecnologías más adecuadas para sus necesidades y objetivos específicos, teniendo en cuenta factores como el costo, el rendimiento, la escalabilidad o la compatibilidad con sus sistemas existentes.
  • El talento necesario: las empresas financieras deben contar con profesionales cualificados y capacitados para desarrollar e implementar soluciones basadas en IA. Estos profesionales deben tener conocimientos técnicos sobre programación, matemáticas o estadística, así como conocimientos del sector empresarial y sus regulaciones.
  • La planificación estratégica: las empresas financieras deben definir una visión clara y una hoja de ruta para integrar la IA en su estrategia corporativa. Esta planificación debe incluir objetivos medibles, indicadores clave de rendimiento (KPI), presupuestos e hitos temporales.

Tendencias futuras de la inteligencia artificial empresarial

La IA es una tecnología en constante evolución que presenta nuevas tendencias emergentes que marcarán el futuro del sector empresarial. Algunas de estas tendencias son:

  • Las tecnologías en desarrollo: la IA seguirá avanzando e incorporando nuevas tecnologías como el blockchain, el internet de las cosas (IoT) o el 5G que ampliarán sus capacidades y aplicaciones. Estas tecnologías permitirán crear redes descentralizadas e interconectadas que facilitarán el intercambio seguro e instantáneo de datos e información financiera.
  • Las regulaciones cambiantes: la IA tendrá un impacto cada vez mayor en el marco regulatorio del sector financiero a nivel nacional e internacional. Las autoridades competentes deberán establecer normas claras y coherentes que garanticen un uso ético y responsable de la IA sin frenar su innovación ni su competitividad.
  • Las oportunidades futuras: la IA creará nuevas oportunidades para las empresas financieras que sepan adaptarse al cambio tecnológico e incorporarlo a su modelo de negocio. Estas oportunidades incluyen ofrecer servicios más personalizados y eficientes a los clientes actuales o potenciales; acceder a nuevos mercados o segmentos; mejorar su reputación e imagen corporativa; o generar nuevos ingresos o ahorros.

En conclusión, la inteligencia artificial está transformando el sector empresarial, ofreciendo beneficios significativos en términos de eficiencia, análisis de datos y gestión de riesgos. Sin embargo, a medida que las empresas adoptan la IA, es fundamental abordar los desafíos y consideraciones éticas que esta presenta, además de planificar estratégicamente su implementación. Al hacerlo, las empresas podrán aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la IA y mantenerse a la vanguardia en un mundo financiero cada vez más competitivo y tecnológicamente avanzado.

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