En nuestro trabajo diario, recibimos numerosas consultas que, aunque disimuladas como simples preguntas o invitaciones a eventos, reflejan las profundas dudas sobre la implementación de la inteligencia artificial (IA) en diversos sectores, especialmente fuera del ámbito financiero.
Esta incertidumbre a menudo impide que los líderes empresariales busquen asesoría directa, prefiriendo mantener las apariencias. La IA es una herramienta poderosa que puede transformar varias áreas dentro de una organización financiera y como todos intuyen, tendrá un impacto masivo en los demás encadenamientos digitales tanto en el país como en el extranjero.
Los empresarios que tienen que invertir en tecnología, necesitan preparar una hoja de ruta, esto es clave. Sobre todo, aquellos que pretender señalar el camino de una adopción tecnológica nacional. Vemos elementos corriendo ahora como la facturación electrónica y marcos para el uso de la inteligencia artificial avanzando paralelamente, esto implica que los negocios dominicanos —tarde o temprano– tendrán que digitalizarse como un fin operativo ideal.
Para responder algunas dudas recibidas por múltiples canales, a continuación, compartimos algunas claves que ayudan a despejar esas dudas de los sectores externos al financiero y proporcionan una guía sobre la adopción de la IA.
I
Entre las áreas más beneficiadas se encuentran la atención al cliente, donde chatbots y asistentes virtuales mejoran la experiencia del cliente; la gestión de riesgos, mediante la detección de fraudes y la gestión precisa de riesgos financieros; y el análisis de datos, que permite tomar decisiones más informadas basadas en el análisis de grandes volúmenes de datos.
II
Para alimentar los sistemas de IA generativa adecuadamente, es crucial proporcionar datos relevantes y diversos. Los datos variados y de alta calidad son esenciales para entrenar los modelos de IA. Además, formular preguntas claras y específicas orienta a la IA hacia respuestas útiles. Es igualmente importante validar las respuestas generadas por la IA para asegurarse de que sean precisas y útiles, revisándolas y ajustándolas según sea necesario.
III
No todos dentro de una organización necesitan ser expertos en IA, pero es fundamental que todos tengan una comprensión básica de cómo la IA impacta su trabajo y la organización en general. Esto ayuda a fomentar una cultura de innovación y permite una mejor colaboración entre equipos técnicos y no técnicos.
IV
Los profesionales del sector financiero deben desarrollar habilidades específicas para trabajar con IA. Entre estas habilidades se encuentran el análisis de datos, la capacidad para interpretar y utilizar datos para la toma de decisiones, el conocimiento de tecnologías de IA y una comprensión sólida de las implicaciones éticas y legales del uso de IA.
V
Los principios fundamentales que deben guiar la implementación de IA en las instituciones financieras incluyen la transparencia, asegurando que los procesos y decisiones de IA sean claros y comprensibles; la ética, utilizando la IA de manera que promueva la equidad y evite la discriminación; y la privacidad, protegiendo la información personal y sensible de los clientes.
VI
La responsabilidad digital empresarial implica el uso ético y responsable de la tecnología y los datos, asegurando que las prácticas de negocio beneficien tanto a la empresa como a la sociedad en general. Este enfoque ético es crucial para mantener la confianza y sostenibilidad en el uso de IA.
VII
A nivel empresarial y país, es esencial desarrollar un marco regulatorio que aborde los desafíos de la IA, incluyendo la privacidad, la seguridad y la equidad. Este marco debe ser adaptable y evolucionar con el avance de la tecnología, permitiendo que las autoridades del sistema financiero nacional y el Ministerio de Industria y Comercio puedan regular eficazmente.
VIII
Las aplicaciones más prometedoras de la inteligencia artificial en la banca incluyen la detección de fraudes, la asistencia virtual y el análisis predictivo. La detección de fraudes permite identificar y prevenir actividades fraudulentas, la asistencia virtual mejora el servicio al cliente mediante chatbots y asistentes virtuales, y el análisis predictivo utiliza datos para prever tendencias y tomar decisiones estratégicas.
IX
La regulación y el cumplimiento normativo pueden ralentizar la adopción de IA si son demasiado restrictivos, pero también son cruciales para asegurar un uso ético y seguro de la tecnología. Un ejemplo es el Habeas Data, que puede ser visto como una camisa de fuerza, pero es la base transversal para la gestión de la privacidad de los individuos. Es importante encontrar un equilibrio adecuado que fomente la innovación desde el sector privado mientras se protegen los derechos y la seguridad de los clientes.
Contextualización de casos
La implementación efectiva de la IA en el sector financiero dominicano requiere una comprensión profunda del contexto local y de los desafíos específicos que enfrentan las instituciones. Sin datos concretos y casos de uso específicos, las soluciones de IA corren el riesgo de ser demasiado genéricas, ofreciendo un remedio universal que en realidad no cura ningún problema en particular.
Por ejemplo, mientras que un banco internacional podría utilizar IA para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real, una cooperativa de ahorro y crédito local podría necesitar enfocar la IA en mejorar la evaluación de riesgos crediticios para pequeños empresarios. La contextualización permite adaptar las soluciones de IA a las necesidades únicas de cada institución, considerando factores como el tamaño de la entidad, su base de clientes, la infraestructura tecnológica existente y las regulaciones locales específicas.
Un llamado a la acción
La adopción de la IA en el sector financiero dominicano no es solo una oportunidad, sino una necesidad imperativa para mantenerse competitivo en un mundo cada vez más digitalizado. Navegar por este complejo panorama tecnológico requiere experiencia y una planificación cuidadosa. Evitemos quedar paralizados por el exceso de análisis.
Invitamos a los líderes empresariales a dar el siguiente paso: abordar de forma especializada un plan de desarrollo que resulte en una hoja de ruta de IA personalizada para su institución. No permita que la incertidumbre frene su progreso.
Queda clara la premisa que la adopción de la inteligencia artificial en el sector financiero ofrece numerosas oportunidades para presentar al país un marco de implantación para la eficiencia de la experiencia del cliente como un punto de partida.
Sabemos que es fundamental abordar los desafíos éticos, regulatorios y de habilidades para asegurar que esta evolución tecnológica, haciendo las preguntas concretas basadas en los casos de uso que cada empresa tiene, de esta manera, la transferencia de cualquier conocimiento será beneficiosa para todos los actores de la cadena de valor.