La empresa digital Globant, especializada en transformar negocios a través de tecnología de vanguardia, ha publicado un nuevo informe titulado “Servicios financieros a prueba del futuro con IA”, en el que analiza el impacto transformador de la inteligencia artificial en el ámbito financiero. Según el estudio, esta tecnología está permitiendo a las entidades del sector ampliar la personalización en sus servicios y superar los desafíos asociados a su implementación.
El informe destaca que el valor del mercado global de IA aplicada al sector bancario alcanzó los 17.000 millones de euros en 2023, y se proyecta que esta cifra aumente hasta casi 300.000 millones para 2033. Este crecimiento refleja cómo la inteligencia artificial está redefiniendo las operaciones bancarias y mejorando la experiencia del cliente, tanto que un 85% de los usuarios cree que su impacto será notable. No obstante, para capitalizar plenamente los beneficios de esta tecnología, las instituciones financieras aún deben enfrentar cinco grandes desafíos.
La curva de aprendizaje puede frenar la innovación
La adopción de la IA requiere un cambio de mentalidad organizativa y que los empleados de todos los niveles aprendan sobre IA. La formación y el desarrollo será clave, por lo que la inversión inicial en educación y gestión del cambio puede ser elevada. No obstante, los beneficios a largo plazo son enormes ya que la IA aumenta la productividad, agiliza las decisiones y abre nuevas oportunidades de crecimiento. Las empresas que prioricen este cambio de paradigma prosperarán en un futuro impulsado por la IA, mientras que las que se resistan se quedarán atrás.
Los costes de implementación pueden ser impredecibles
Implementar la IA en el sector financiero conlleva grandes costes, incluida la inversión en infraestructura (cloud, centros de datos), gestión de datos (limpieza, integración y cumplimiento) y talento especializado (científicos de datos, ingenieros en IA). Por eso, lo mejor es centrarse en implementaciones escalonadas y selectivas de la IA con proyectos específicos con un alto ROI, abordando problemas concretos. Eligiendo soluciones escalables y rentables que puedan crecer según la madurez de la organización en IA e invertir gradualmente en sistemas más sofisticados.
La normativa y la seguridad son complejas
La banca es un entorno regulado donde la privacidad y la seguridad de los datos es clave. Para adoptar la IA hay que considerar las leyes GDPR y CCPA y, además, las operaciones transfronterizas dificultan el cumplimiento normativo. Al mismo tiempo la IA aumenta riesgos de ciberseguridad, lo que exige invertir en gobernanza y conocimientos jurídicos. Para garantizar una implementación sólida de la IA, es esencial integrar los principios de privacidad y ciberseguridad desde el diseño al inicio de cada iniciativa, en lugar de dejar el tema de la privacidad para más tarde.
La brecha de talento se adelanta a la innovación
La rápida evolución de la IA puede superar el desarrollo de la experiencia interna, creando una brecha de talento que presenta un desafío significativo para el sector financiero debido a la alta demanda de profesionales cualificados. Así, crear vías de aprendizaje colectivo y desarrollo de la experiencia en IA en la organización permite hacer frente a esta escasez de talento.
Es arriesgado caer en sistemas de IA rígidos
Para las entidades financieras, adoptar sistemas de IA rígidos y patentados es un riesgo, ya que pueden quedarse obsoletos al instante. Así, las entidades pueden verse atrapadas en infraestructuras obsoletas sin rentabilizar la inversión y sin poder adaptarse a una nueva normativa o a las necesidades de los clientes. Para ser competitivas y estar listas en el futuro, las entidades financieras han de optar por soluciones de IA flexibles y modulares que se adapten, como las plataformas de código abierto o los sistemas cloud. Un enfoque que permite a los bancos mantenerse ágiles en un panorama tecnológico en rápida evolución.
