Ahorrar costos y generar ingresos: cómo las empresas financieras se están beneficiando de la inteligencia artificial
Una encuesta de Nvidia señaló que entre sus usos principales se encuentra la optimización del trading para mejorar el retorno de inversión y el desarrollo de los asistentes virtuales, automatizando tareas operativas costosas
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LA NACIONVictoria Mendizábal
La inteligencia artificial se ha consolidado en los últimos años, lo que permite analizar en profundidad sus primeras aplicaciones y resultados concretos en el corto plazo. Una reciente encuesta de Nvidia, la empresa líder en la producción de chips para la IA, examinó las tendencias tecnológicas en la industria financiera y reveló que las compañías que invierten en la incorporación de esta tecnología ya están obteniendo beneficios tangibles.
Entre las principales ventajas observadas se encuentran la reducción de costos y el aumento de ingresos. Según el informe, aproximadamente el 70% de los encuestados reportó que la inteligencia artificial impulsó un incremento en los ingresos de al menos un 5%, con un notable crecimiento en aquellos que registraron aumentos de entre el 10% y el 20%. Además, más del 60% de los participantes indicó que la nueva tecnología contribuyó a disminuir los costos anuales en un 5% o más.
“La tecnología de la IA tiene el potencial de transformar de manera drástica diversos mercados, y con el sector financiero esto no es diferente, siendo uno de los que más parece estar beneficiándose de esta revolución”, comentó Marcio Aguiar, director de la división Enterprise de Nvidia para América Latina. “Por eso, la inversión en IA ha dejado de ser una opción de diferenciación para convertirse en una demanda competitiva”, agregó.
Más de la mitad de los profesionales financieros encuestados señalaron que ahora están utilizando inteligencia artificial generativa para mejorar la velocidad y precisión de tareas críticas, como el procesamiento de documentos y la generación de informes. En detalle, un 25% de las respuestas confirmó que usa la IA para potenciar las estrategias de trading y la gestión de portafolios con el fin de maximizar el retorno de inversión mediante decisiones más informadas y procesos más eficientes.
Pero, ¿cómo se materializa su uso? En relación al trading financiero, el uso de esta tecnología se hace específicamente en el desarrollo de algoritmos que analizan grandes volúmenes de datos del mercado en tiempo real, identificando patrones y tendencias que pueden no ser evidentes para los operadores humanos, de acuerdo con un artículo de IBM. Así, se aprovechan las oportunidades del mercado con mayor rapidez.
Sobre el aumento de ingresos, Nicolás Martins, gerente de Business Intelligence en el Banco Macro y docente en finanzas, agregó: “Al mismo tiempo, la IA está impulsando el crecimiento económico a través de la personalización de productos y servicios financieros, permitiendo ajustar ofertas a las necesidades reales de cada cliente en el momento preciso”.
A su vez, el 21% de las respuestas aseguró que la inteligencia artificial generativa también se usa para mejorar la experiencia y el compromiso con los clientes. Esto se hace a través de chatbots conversacionales programados para resolver las dudas de los usuarios en cualquier momento del día y de manera personalizada. En este sentido, Martins aclara que es un uso que reduce costos operativos sin perder eficiencia.
Esta es una tendencia que crece: la incorporación de bots se duplicó debido a la viabilidad en costos y la sofisticación de los sistemas, según registra el estudio. De hecho, la semana pasada Ualá anunció la versión de su nuevo asistente virtual potenciado por el modelo GPT-4 de OpenAI. Ualí —así se llama el chatbot— puede detectar con mayor empatía y profundidad las consultas de las personas, lo que resulta particularmente útil en casos urgentes o críticos.
En este marco, el 50% de los encuestados dijo que ya implementó su primer servicio o aplicación de IA generativa, mientras que un 28% planea hacerlo en los próximos seis meses. Curiosamente, la encuesta reveló que, en relación con los resultados del año pasado, menos empresas reportaron problemas de datos y preocupaciones sobre la privacidad, así como una disminución en la inquietud por la falta de datos para entrenar los modelos.
Sin embargo, Martins señaló que el desafío no es solo tecnológico, sino organizacional y de formación de talento. “La clave está en cómo se integra la inteligencia artificial en la cultura de las empresas y en la toma de decisiones estratégicas”, comentó. “Las organizaciones que logren articular esta transformación con un enfoque centrado en el negocio y, sobre todo, que inviertan en desarrollar capacidades analíticas en sus equipos serán las que realmente capitalicen su valor”, concluyó.
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