En un mundo donde la tecnología avanza a pasos agigantados, discernir entre lo que realmente es Inteligencia Artificial y lo que no lo es se ha convertido en una habilidad esencial. En esta columna, abordaré este tema desde una perspectiva financiera. A medida que la IA redefine el panorama de la banca, la inversión y la gestión de riesgos, es crucial para los profesionales del sector distinguir entre la verdadera inteligencia artificial y la simple automatización. Esta claridad no solo les permite tomar decisiones más informadas, sino que también fomenta la necesidad de contar con más expertos y más seniority en la materia. En un entorno donde minimizar riesgos y capitalizar nuevas oportunidades es vital, entender esta diferencia puede marcar la pauta para el éxito en el futuro financiero.
Los factores humanos en la tecnología
Entender lo que no es IA va más allá de meras tecnicidades. Implica reconocer los factores humanos entrelazados con la tecnología: normas sociales, perspectivas culturales, elecciones individuales, decisiones geos/políticas, así como también avatares locales y globales. Estos elementos influyen en cómo percibimos la IA, moldeando nuestras respuestas a su integración en la vida cotidiana.
Las decisiones políticas juegan un papel crítico; las posturas y la desinformación social, regulaciones mediante, pueden promover u obstaculizar el crecimiento de tecnologías de IA, impactando economías enteras. Es más, pueden desafiar cualquier fórmula exacta y/o ecuación perteneciente a la más alta escuela económica.
Al involucrarnos con las sutilezas de lo que la IA realmente es—y lo que no es— nos empoderamos hacia la toma de mejores decisiones.
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Automatización ≠ Inteligencia
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Identifica la Diferencia: Softwares tradicionales, como Excel, incluyen características avanzadas que mejoran la usabilidad y la eficiencia, pero carecen de los elementos fundamentales de la IA, como el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones autónoma. Si bien Excel puede mejorarse con capacidades más similares a la IA, es fundamentalmente una aplicación de hoja de cálculo diseñada para la gestión y el análisis de datos. En contraste, los sistemas impulsados por IA, como los utilizados por ZestFinance, pueden analizar grandes conjuntos de datos, predecir la solvencia crediticia y adaptarse con el tiempo, proporcionando información más profunda para el análisis financiero.
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Minimiza el Factor de Miedo
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La IA como Herramienta, No como Amenaza: La mala comprensión de la IA puede generar miedo al desplazamiento laboral y dilemas éticos. Por ejemplo, mientras que un algoritmo de trading impulsado por IA como los utilizados por QuantConnect analiza tendencias del mercado, aún requiere supervisión humana para tomar decisiones matizadas. Reconocer la IA como una herramienta de apoyo en lugar de un reemplazo reduce la ansiedad y fomenta un ambiente más colaborativo. Y de nuevo, fundamental y de mayor impacto, tener en cuenta el contexto y las variables humanas mencionadas anteriormente.
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Inversiones Inteligentes Comienzan Aquí
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Toma de decisiones Informadas: Distinguir entre la verdadera IA y las tecnologías tradicionales es crucial para las decisiones de inversión. Por ejemplo, una empresa que dice usar IA para la detección de fraudes podría estar utilizando algoritmos tradicionales. Empresas como Kount utilizan IA para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real, proporcionando una ventaja competitiva que mejora la seguridad y la confianza.
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Navega por Aguas Éticas
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Ayuda a Formar Regulaciones: Comprender las limitaciones de la IA contribuye a prácticas financieras responsables. Si un modelo de puntuación crediticia se caracteriza erróneamente como IA cuando se basa en algoritmos obsoletos, puede llevar a prácticas de préstamo sesgadas. Definiciones claras ayudan a las instituciones financieras a implementar regulaciones justas que protejan a los consumidores y promuevan estándares éticos.
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Únete a la Conversación
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Participa con Perspicacia: Una mejor comprensión de lo que no es IA te permite participar en discusiones significativas con colegas, inversores y reguladores. Por ejemplo, distinguir entre herramientas de evaluación de riesgos impulsadas por IA y modelos financieros básicos puede llevar a decisiones más informadas sobre estrategias de gestión de riesgos.
Comparaciones del mundo real en finanzas
- Trading Algorítmico vs. Trading con IA: Mientras que muchas plataformas de trading utilizan algoritmos para ejecutar operaciones, los verdaderos sistemas de trading con IA, como los empleados por eToro, aprenden de los datos del mercado y adaptan estrategias en tiempo real, brindando una ventaja competitiva.
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Bots de Servicio al Cliente vs. Chatbots de IA: Los bots de servicio al cliente básicos siguen respuestas predefinidas sin aprender de las interacciones. En contraste, los chatbots de IA, como los utilizados por Erica de Bank of America, analizan las consultas de los clientes, mejorando sus respuestas con el tiempo y mejorando la experiencia del cliente.
Mi viaje para escribir sobre esto
Como CTO y cofundador de empresa de tecnología y consultor en compañías locales y globales, he visto la necesidad de fortalecer mis estudios en informática, doctorando tech mediante, con especializaciones financieras para poder llevar adelante mis emprendimientos como un todo y poder obtener, sin ser del rubro, herramientas bases de esta disciplina para tomar decisiones con los fundamentos adquiridos. Mi pasión por entender tanto los aspectos técnicos como los humanos de las finanzas me llevó a explorar las complejidades de la IA. Fortalecer la idea de que mis propios proyectos no solo fueran técnicamente sólidos, sino también lo más financieramente sanos.
Al escribir sobre lo que no es IA, busco cerrar la brecha entre el conocimiento técnico y la aplicación práctica, ayudando a otros a navegar en este paisaje complejo.
CTO y cofundador de IL Consulting. Profesor y Referente en Nanotecnologia e Inteligencia Artificial.
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