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La revolución de la Inteligencia Artificial en el Sector Financiero.

En los últimos meses no hay consejo, comité, reunión o conversación, a cualquier nivel, dónde no se nombre a la Inteligencia Artificial (IA) para resolver problemas o incidencias, para reducir costes, mejorar la eficiencia, incrementar los ingresos, etc. En el contexto de los planes estratégicos y tecnológicos de la industria financiera tanto bancos como tecnológicas están incorporando en sus planes líneas de negocio y actuación basadas en IA. Los primeros quieren apalancarse rápidamente en las capacidades de la IA para conseguir resultados y los segundos ofrecer a sus clientes servicios y proyectos con los que los primeros pueden obtener los resultados que están incorporando en sus objetivos a medio y largo plazo.



En este contexto son muchas las cuestiones que deben tenerse en cuenta. La primera de ellas, tal y como hablábamos hace unos días, es contar con un conjunto de prácticas o principios éticos y profesionales establecidos en el marco de actuación de los proyectos relacionados con la IA.

En segundo lugar, la infinidad de casos de uso y pruebas de concepto que se están desarrollando en el sector financiero en diferentes áreas tanto de negocio como de tecnología. Me gustaría enumerar algunos de ellos ligados a los principales objetivos de la industria financiera:

1. Automatización y Eficiencia: IA ya está siendo utilizada para automatizar tareas manuales y repetitivas en los procesos operativos de las entidades financieras. Ejemplos de aplicaciones de IA en la gestión de procesos, detección de fraudes y atención al cliente.

2. Predicción y Análisis de Datos: El papel de la IA en el análisis de grandes conjuntos de datos (machine learning) para predecir tendencias del mercado y tomar decisiones informadas. Casos de éxito de instituciones financieras que han mejorado su toma de decisiones gracias a la IA tanto en áreas como la ciberseguridad, fraude, etc.

3. Personalización y Experiencia del Cliente: Cómo la IA se utiliza para ofrecer productos y servicios financieros personalizados a los clientes. Ejemplos de chatbots y asistentes virtuales que mejoran la experiencia del cliente.

4. Mejorar el servicio y la atención al Cliente: Gartner en su publicación explica cómo la IA se utiliza para mejorar la productividad de los empleados al reducir los tiempos promedio de atención (AHT), la calidad y precisión de las interacciones mediante la creación de contenido de conocimiento reutilizable.

5. Gestión de Riesgos: La IA como herramienta para identificar y gestionar riesgos financieros de manera más precisa. La importancia de la IA en la prevención de fraudes y el cumplimiento de regulaciones.

6. Inversión y Gestión de Activos: Cómo la IA está revolucionando la gestión de inversiones, desde el trading algorítmico hasta la gestión de carteras. Ejemplos de empresas de gestión de activos que utilizan IA para tomar decisiones de inversión.

Obviamente hay muchos más pero como se suele decir menos es más y una de las claves debe ser construir unos cimientos sólidos sobre los que se pueda escalar de manera rápida y eficiente.

Esto me lleva al tercer punto que considero muy relevante. En esta explosión de la IA en el sector financiero habrá que ver como se va adaptando la oferta y demanda de recursos con capacidades para poder crear las arquitecturas y las soluciones para el desarrollo de estos proyectos. En muchos casos se están iniciando proyectos o pruebas de concepto sin los equipos y los recursos adecuados, no consiguiendo los resultados esperados y generando cierta frustración en los equipos de desarrollo, implantación y en los usuarios finales. La IA ha evolucionado muy rápido en los últimos años pero no ha habido la misma evolución en la creación de los perfiles técnicos capaces de absorber la demanda de proyectos de IA que se están solicitando. Es muy importante que todos los entes docentes, desde colegios a universidades pasando por formaciones profesionales incorporen en sus planes de formación estas capacidades. También es muy importante que los docentes adquieran los conocimientos mínimos que les permitan orientar a los alumnos para que sean capaces de utilizar todas las posibilidades que ofrece la tecnología a día de hoy y que en muchos casos se pueden adquirir de manera autónoma. Formación y orientación son claves para que cada vez tengamos más profesionales con las habilidades necesarias para poder adsorber la demanda que va a llegar en los próximos años. Hoy la oferta de este tipo de profesionales es muy escasa y no cubre las necesidades que ya se están produciendo. Diferentes estudios ya están anticipando que en España nos enfrentamos a una brecha laboral en el marco de la IA que este año podría llegar al 30% y entre el 40-50% en los próximos 3 años. Esta industria va a demandar hasta 90.000 nuevos profesionales en todo el país hasta 2025. Efectivamente hay una gran oportunidad para los profesionales de la IA pero también un gran reto y no podemos perder este tren.

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