Aunque la inteligencia artificial es un fenómeno que tiene más de medio siglo de historia, sus posibilidades se han visto incrementadas significativamente en los últimos tiempos. Hablar de inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una moda para instaurarse ya en una corriente de realidad. Es un hecho. Y asociarla con su capacidad de innovación a multitud de sectores también. No hay opción a cuestionarlo.
Lo que sí seguimos cuestionando es la perspectiva con la que abrazamos esta nueva realidad. Y permitidme el símil cinematográfico para explicarlo. La inteligencia artificial puede ser comprendida desde los ojos de Wall-E, de Terminator o de Brad Pitt. Es decir, podemos ver esta nueva tecnología y su uso de una forma empática, novedosa y desconocida como nos muestra Wall-E o afrontarla como una amenaza en nuestro día a día, como el universo ficticio de Terminator. Sin embargo, también existe la opción de verla como una nueva herramienta de análisis de datos para encontrar oportunidades, algo que ya supo detectar de una forma incipiente un conocido Brad Pitt en su interpretación en Moneyball.
En este punto, existen sectores que caminan entre esas tres perspectivas, aunque el que a mí me ocupa es el financiero. Y me alegra saber que Brad Pitt es un buen reflejo de la perspectiva del sector financiero. No porque todos tengamos ese estilo innato, sino porque su interpretación cuenta con muchas similitudes que se aplican en nuestro sector y en la forma de entender la inteligencia artificial como motor de innovación.
El aprendizaje automático (machine learning) y el procesamiento del lenguaje natural (PNL) han permitido, entre otras cosas, que las entidades puedan personalizar sus servicios a escalas inimaginables ofreciendo una customización a medida. Se han automatizado procesos para la liberación de tareas y se ha utilizado la analítica avanzada como una palanca de desarrollo ineludible que tiene cada vez más importancia en el sector y en toda la industria económica. De hecho, me atrevo a afirmar que muchas entidades financieras ya implementan o experimentan con la IA generativa y obtienen resultados notables en la gestión del riesgo, la identificación de actividades fraudulentas o generación de nuevos ingresos. En otras palabras, la aplicación de la inteligencia artificial en la prestación de servicios financieros ha dado lugar a mejoras de eficiencia, reducción de costes, incrementos de calidad, aumento del nivel de satisfacción de los clientes o mayor inclusión financiera.
Lo cierto es que no ha sido un camino fácil, especialmente para la banca tradicional. En este sentido, las grandes entidades financieras han tenido que superar las limitaciones de la infraestructura tecnológica heredadas de la etapa anterior, adaptar los procesos internos y cambiar incluso las formas de trabajar. Y aquí, las Fintech han jugado un papel fundamental, aportando en muchos casos la capacidad de innovación y de adopción tecnológica que no poseía la banca tradicional, por falta de agilidad y flexibilidad. Una simbiosis de progreso para el sector y el usuario final.
No obstante, el futuro no está exento de riesgos e incertidumbres, como suele ocurrir cuando se crea el camino y no se anda sobre lo creado. Si bien es cierto que el máximo organismo bancario español no es ajeno a la inseguridad que las nuevas tecnologías pueden provocar en las dinámicas de trabajo, también es consciente, y así lo transmite, de cómo la aplicación de estas herramientas puede derivar en importantes beneficios no solo para las entidades, sino también para la sociedad en su conjunto.
Y es que las herramientas de inteligencia artificial permiten a las entidades analizar un volumen mucho mayor de datos de manera más rápida. Además, el aumento en el número de variables conduce a un análisis de mayor calidad, dado que se consigue conocer mejor al cliente y se obtienen resultados más precisos. De hecho, el aumento de las capacidades analíticas permite a las entidades explotar toda la información a la que pueden acceder sobre sus clientes (tanto interna como externa), a fin de conocer mejor sus preferencias y adaptarse a ellas. Pueden, así, desarrollar productos y servicios personalizados e, incluso, anticiparse a sus necesidades, lo que mejora la experiencia de usuario y ofrece una mayor accesibilidad a los productos financieros (por ejemplo, ofrecerles un seguro de vivienda cuando identifican que están considerando comprar una nueva casa).
En definitiva, avanzamos hacia un futuro en el que debemos entender que la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar el sector financiero de maneras que apenas estamos comenzando a comprender. Su correcta implementación podría llevar a un sector más eficiente, inclusivo y responsable. Si se equilibra la innovación tecnológica con la responsabilidad social, los avances en la IA financiera beneficiarán a todos, no solo en términos de eficiencia y rentabilidad, sino también en términos de equidad, inclusión y bienestar social.
