La Inteligencia Artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en el motor tangible de la transformación financiera. Sin embargo, más allá del ruido mediático que rodea a la IA Generativa, la verdadera revolución no reside sólo en los algoritmos, sino en la capacidad de una organización para gobernar sus datos y, sobre todo, en el juicio humano que guía esas decisiones.
En una conversación reciente con David Roldán, Chief AI Officer y experto en la intersección de la tecnología y la empresa, exploramos cómo el sector está pasando de la fascinación inicial a la aplicación de un valor real..
David Roldán,“El problema de la Inteligencia Artificial Generativa no está en las respuestas, el verdadero problema está en las preguntas”.”
Director de IA e investigador de IA.
Más allá de la GenAI
A menudo se asume que adoptar la IA es tan sencillo como abrir una aplicación de chat y hacer preguntas, pero la realidad empresarial es mucho más compleja. La Inteligencia Artificial es sólo la “punta del iceberg”; bajo la superficie, el éxito depende totalmente de la calidad de los datos y de una infraestructura sólida.
Como señala Roldán, el impacto actual de la IA Generativa a veces no alcanza las expectativas precisamente porque se ignora esta base: “La IA viene con datos. Los datos tienen que ser de calidad. Si los datos no son de calidad, los resultados de la IA tampoco lo serán”.
“Las finanzas del futuro serán más instantáneas e invisibles, pero todo descansará en datos y algoritmos bien gobernados”.”
De la innovación aislada a “Los datos + la IA primero”
Tradicionalmente, las entidades financieras competían en capital y escala de sucursales. Hoy en día, la ventaja competitiva reside en la capacidad de integración y gobernanza de los datos. No se trata solo de tecnología; se trata de tener una visión holística que conecte al director de tecnología, al gestor de datos y al director de cumplimiento normativo.
Simplificar la experiencia del usuario (ocultando la complejidad tras un clic), las entidades deben resolver primero la fragmentación de su información. Roldán destaca la importancia de las integraciones: si los datos están distribuidos por el “universo digital” de la organización, es vital poder consumirlos y exponer los resultados de forma eficiente.
Casos prácticos: Empezar por lo sencillo para aumentar el valor
El despliegue de la IA en la banca y la tecnología financiera no requiere empezar con proyectos masivos. La clave para evitar la “parálisis por análisis” es identificar casos de uso sencillos que proporcionen un valor rápido y tangible..
David Roldán sugiere áreas de enfoque claras para pasar de la experimentación al impacto:
- Innovación de procesos: La IA nos permite cuestionar el orden establecido. Si la forma estándar de resolver un problema es “1, 2, 3”, la IA nos permite simular qué ocurre si alteramos esa secuencia, impulsando la innovación creativa.
- Eficiencia operativa y RRHH: Desde chatbots para la atención al cliente hasta herramientas de apoyo a la selección de personal, que liberan a los equipos de tareas repetitivas.
- Gestión y predicción de riesgos: Utilización de modelos de predicción del riesgo en seguros de hogar, concesión de hipotecas o apoyo a planes de venta.
Infraestructuras y gobernanza: El nuevo núcleo estratégico
Para permitir estos casos de uso, la infraestructura de datos debe ser sólida. Roldán, con su experiencia en arquitectura de integración y API, subraya que el problema rara vez es la tecnología en sí, sino la gobernanza de la misma.
Gobernanza de la IA no se trata sólo de cumplir la normativa (como la Ley de AI); se trata de establecer normas internas que garanticen la trazabilidad. Necesitamos saber “quién hace qué, cómo y con qué herramientas” para garantizar que el uso de la IA sea ético, responsable y alineado con los objetivos empresariales.. Sin esta capa de control, que actúa como base del “lago de datos”, es imposible generar la confianza necesaria para que los clientes adopten estas soluciones.
Las personas en el centro de la transformación
Quizá el punto más crítico que destaca Roldán es que, en plena revolución tecnológica, las competencias más valiosas son las humanas. Mientras que habilidades duras y las tareas cognitivas repetitivas son cada vez más automatizables por la IA, competencias interpersonales como la empatía y el pensamiento crítico siguen siendo insustituibles.
💡David dijo...
"La IA nos permite automatizar tareas repetitivas que no aportan mucho valor, dejándonos espacio para la creatividad."
La banca del futuro requerirá profesionales que actúen como “filtro de calidad”, cuestionando los resultados de la IA para evitar alucinaciones y sesgos. Como concluye Roldán, la tecnología podrá procesar la puntuación crediticia, pero la empatía, la ética y la capacidad de entender el contexto del cliente seguirán siendo dominio exclusivo de las personas.
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