El futuro de la IA en los servicios financieros

A medida que la IA continúa avanzando y su adopción se acelera, industrias enteras y modelos de negocio están destinados a cambiar significativamente en la próxima década. Hay muchas dinámicas en juego, con las capacidades de la IA superando la agilidad de muchas organizaciones. Esto es especialmente cierto en muchas instituciones financieras, que siguen modernizando su infraestructura central heredada mediante migraciones a la nube.

Por supuesto, el primer paso para la mayoría de las instituciones financieras es desarrollar casos de uso de IA que estén casi completamente abstraídos de los sistemas heredados, como los chatbots de atención al cliente. Cuando analizamos cómo funciona el centro de contacto, es un lugar obvio para comenzar. Los clientes visitan un sitio web, llaman a un número de soporte o envían correos electrónicos cuando desean plantear un problema. Estas interacciones pueden ser completamente gestionadas a través de soluciones en la nube, con APIs que las conectan a los repositorios de datos internos relevantes, como los sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM).

Aunque el caso de uso del centro de contacto es la solución de IA más fácilmente adoptada por las empresas de servicios financieros, existen otras victorias rápidas que permitirán a los empleados centrarse en tareas de mayor valor, especialmente a medida que las organizaciones aumentan su comprensión y participación en IA.

Victorias rápidas para clientes y empleados

Con tantos servicios y aplicaciones entregados a través de la nube, los clientes también pueden beneficiarse de mejoras y eficiencias impulsadas por IA. Muchos productos financieros ahora cuentan con asistentes de IA integrados en la aplicación, beneficiando a los clientes con mayor accesibilidad al poder interactuar con sus aplicaciones mediante lenguaje natural. Esto conduce a mejoras claras en la experiencia de usuario (UI) y en la experiencia del usuario (UX).

De manera similar, estos asistentes también pueden mejorar los flujos de trabajo internos, permitiendo a los profesionales bancarios buscar, descubrir, extraer y resumir información. También desbloquean la capacidad de crear contenido completamente nuevo, como informes, a partir de contenido existente. Esto hace que los empleados en todas las funciones empresariales sean más impulsados por datos, con flujos de trabajo mejorados por conocimientos que antes estarían fuera de alcance sin herramientas de IA.

Tomemos el ejemplo de pagos. Los bancos y proveedores de pagos manejan grandes volúmenes de datos complejos de pagos, por lo que la capacidad de analizar estos datos y obtener insights mediante lenguaje natural es sumamente útil.

Otro ejemplo es la capacitación en campos complejos, como el financiamiento del comercio. Este sector enfrenta una brecha significativa de talento, ya que el personal experimentado llega al final de sus carreras o transiciona a otros roles. Con asistentes de IA internos, los nuevos miembros del equipo pueden ponerse al día mucho más rápido, ya que se autoatenden consultas sobre procesos y flujos de trabajo mediante asistencia basada en indicaciones. Como resultado, los empleados bancarios ya no tienen que revisar extensos documentos para encontrar las respuestas que necesitan.

Para equipos más técnicos, como los desarrolladores, las herramientas de IA ofrecen un valor increíble. Los asistentes de completado de código aumentan la velocidad de los desarrolladores y aceleran los ciclos de desarrollo de software, resultando en entregas rápidas de nuevas actualizaciones y funciones para los clientes. Por supuesto, no todos los empleados dentro de una organización serán tan hábiles con las herramientas de IA como los equipos técnicos, pero aquí es donde los líderes técnicos de las instituciones financieras deben impulsar la implementación de hojas de ruta de capacitación personalizadas para diferentes funciones y equipos.

Inversiones clave para las organizaciones de servicios financieros

Las ganancias de eficiencia más significativas en los servicios financieros relacionadas con IA se refieren a la automatización de tareas que consumen mucho tiempo y que aportan poco valor a los profesionales en todos los sectores y funciones. La IA generativa ha sido la fuerza impulsora detrás de gran parte de la adopción e integración que hemos visto en los últimos años, y los casos de uso van desde la transcripción hasta la traducción y la digitalización de documentos en papel. Para los equipos de préstamos, por ejemplo, poder digitalizar, consultar y gestionar grandes volúmenes de documentación compleja de préstamos a escala, y garantizar que las aplicaciones posteriores puedan beneficiarse de estos datos, es transformador.

A medida que surgen tecnologías incipientes y capacidades avanzadas, las inversiones existentes también se beneficiarán. El auge de los agentes de IA, por ejemplo, está desbloqueando nuevas vías de innovación, ya que los agentes pueden integrarse en herramientas de IA generativa. Los chatbots mejorados por agentes de IA pueden ofrecer búsquedas y descubrimientos de conocimientos y datos avanzados conectándose a diferentes LLMs y fuentes externas aprobadas.

Los nuevos protocolos que permiten que los agentes y los LLMs se comuniquen entre sí también amplían lo que es posible con la IA. Los dos protocolos clave que han surgido son el Protocolo de Agente a Agente (A2A) y los Protocolos de Contexto de Modelo (MCP). Como su nombre indica, los protocolos A2A permiten que los agentes se comuniquen y colaboren de manera autónoma, precipitando la creación de sistemas de IA más expansivos y dinámicos. MCP es un marco que da a los LLMs la capacidad de acceder a otras herramientas y sistemas, como APIs, bases de datos externas y agentes.

A medida que avanzamos hacia la creación de sistemas completamente agenticos, la inversión en estos protocolos es esencial para las organizaciones de servicios financieros. Al desbloquear nuevos medios seguros de comunicación entre agentes de IA, APIs y fuentes de datos externas, la innovación y colaboración lideradas por IA se potencian aún más.

Es un momento emocionante para los servicios financieros, ya que la IA está logrando impresionantes ganancias de productividad para casos de uso internos y mejorando productos y servicios en todo el ecosistema, desde préstamos hasta mercados de capital.

Todas las ramas de los servicios financieros están ricas en datos, y los datos son el combustible que impulsa la IA. Por eso, ahora estamos viendo una explosión en el número de socios fintech y tecnológicos que se especializan en ofertas de IA y en mejorar los servicios financieros con tecnología avanzada. La principal limitación para la industria es la tecnología heredada, pero la colaboración con estos socios y la adopción de servicios en la nube están aumentando la agilidad y asegurando que las instituciones financieras puedan aprovechar todo el poder de la IA.