Inteligencia Artificial: las tres estrategias clave para la adaptación del sistema financiero

Corregir las brechas de rendimiento, explotar la computación cuántica y aumentar las ganancias de productividad, son las recomendaciones de los expertos para adaptarse a la nueva etapa de IA Generativa.

El sistema financiero estuvo a la vanguardia en la transformación digital. Ahora se abre una nueva etapa de adaptación, según KPMG.

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La aplicación de la Inteligencia Artificial evoluciona a un ritmo acelerado en todas las actividades. Un caso testigo es el sistema financiero, que viene a la cabeza de la transformación digital desde hace varios años.

Por eso, las empresas de servicios financieros enfrentan ahora una nueva etapa de adaptación con la irrupción de la Inteligencia Artificial Generativa. Esta fase requiere la articulación de algunas estrategias específicas para cerrar el proceso con éxito.

Según un estudio reciente de la auditora internacional KPMG, incluido en la edición 65 de “Frontiers in Finance”, son tres las medidas clave que el sistema financiero puede adoptar para avanzar en el proceso de transformación digital: corregir las brechas de rendimiento, explotar la computación cuántica y aumentar las ganancias de productividad.

Las estrategias detrás de cada una de esas clave, según ese informe, son las siguientes:

• Corregir las brechas de rendimiento: es crucial un cambio intencionalmente dirigido a cerrar las brechas y aumentar la eficiencia.
• Exploración de la computación cuántica: invertir en estas iniciativas puede acelerar los procesos y abrir nuevas posibilidades de uso, como los servicios para inversiones alternativas.
• Aumento de la productividad: la mejora del rendimiento puede permitir la reducción de personal, pero las empresas obtendrán mayores beneficios si, en cambio, utilizan los recursos liberados para impulsar la innovación de productos.

Pensar en la innovación y no en los ingresos

"En lugar de considerar la Inteligencia Artificial Generativa como una cuestión de costo o efectividad, los líderes deberían pensar en ella como una cuestión de crecimiento e innovación. Esto significa ir más allá de las ganancias de ingresos para enfocarse en procesos más amplios", explicó Cláudio Sertório, socio líder de KPMG en servicios financieros en Brasil.

Por su parte, Walter Risi, socio de Consulting en KPMG de Argentina y Líder Global de Ciberseguridad en IIOT en KPMG Global, comentó: “Si bien el sector financiero ha utilizado diferentes formas de Inteligencia Artificial por años, la presente ola de Inteligencia Artificial Generativa tiene la característica distintiva de afectar en forma mucho más amplia a toda la organización y no sólo a grupos especializados. Mientras las entidades analizan los casos de uso más estratégicos, es clave establecer un programa de uso y aprendizaje a todos los niveles, desde analistas hasta ejecutivos. De estas iniciativas distribuidas no sólo se ganará efectividad, sino ideas y aprendizaje para el equipo estratégico”

Además, la publicación destaca la importancia de abordar la adopción de nuevas tecnologías en el sector financiero de manera estratégica y cautelosa.

Según el informe, las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa (IAG), por ejemplo, emergen como un área de gran interés, pero los directivos reconocen la necesidad de proceder con cuidado, teniendo en cuenta tanto los aspectos positivos como los negativos.

Que el incentivo de la transformación digital no sea el miedo a quedarse atrás

De esta manera, también se desarrollan tres temas clave que las organizaciones deben seguir para reflexionar sobre las oportunidades, riesgos e implicancias de la Inteligencia Artificial (IA). Estos son:

• No implementar IA por miedo a quedarse atrás. Debe establecerse el resultado empresarial que la empresa espera lograr y, a continuación, considerar cómo la tecnología puede ayudar.
• Perseguir la transformación. Los ejecutivos deben buscar un impacto significativo a nivel empresarial en lugar de centrarse en casos de uso aislados y ganancias de productividad.
• Experimentar de manera responsable. El deseo de moverse rápidamente debe equilibrarse con los peligros mediante la aplicación de nuevas herramientas de manera responsable.