Cómo acelerar procesos de transformación digital con inteligencia artificial
La inteligencia artificial es un motor clave para la transformación digital, por su papel casi irremplazable en potenciar la automatización y permitir el análisis avanzado de datos y la toma de decisiones en tiempo real.
Al integrarse con otras tecnologías, permite rediseñar procesos tradicionales, mejorar la experiencia del cliente y acelerar la innovación.
Esto no solo agiliza las operaciones internas de las empresas. También habilita nuevos modelos de negocio más flexibles, personalizados y orientados a resultados.
Además, la IA impulsa una evolución profunda en la cultura organizacional, al promover una mentalidad más ágil, basada en el aprendizaje continuo y la experimentación.
Pero, su incorporación obliga a repensar estructuras, roles y competencias, para generar una transformación digital que trascienda lo tecnológico e impacte en la estrategia y el propósito de la empresa.
En este contexto, las organizaciones que integran la IA como parte central de su transformación digital están mejor posicionadas para liderar en un entorno cada vez más dinámico y competitivo.
Para profundizar en el análisis del impacto que tiene la inteligencia artificial en la transformación digital de los negocios, conversamos con Diego Parrás, Director del Centro de Estudios en Modelos de Inteligencia Artificial Aplicados a las Ciencias Económicas (CeMIACE) de la Universidad de Buenos Aires.
Con más de 10 años de experiencia profesional en la aplicación de tecnologías de la información en organizaciones públicas y privadas, su conocimiento y experiencia incluye sistemas y modelos de IA, con un enfoque en redes neuronales basadas en arquitecturas Transformers.
Comencemos por conocer al protagonista y experto de este artículo, para luego avanzar en el análisis de la incidencia que tiene la inteligencia artificial en procesos de transformación digital, con foco especial en los servicios financieros.
Una carrera profesional comprometida con la IA y la transformación digital
Mientras cursaba la Licenciatura en Administración, el campo de la inteligencia artificial, tal como lo concebimos y aplicamos hoy, no figuraba explícitamente en su horizonte inmediato como una vocación principal.
“Mi incursión inicial se produjo a través de la resolución de problemas de regresión lineal y logística. Un área que exploré con especial interés gracias al estímulo y la guía de quien fue mi profesor en aquel entonces. Fue él quien me alentó a profundizar en estas herramientas estadísticas, sin saber que, en retrospectiva, estaba sentando las bases para una fascinación que me conduciría, años más tarde, al apasionante mundo de la inteligencia artificial”, recuerda Diego.
“Al iniciarme en la inteligencia artificial, me impulsaba una gran curiosidad por su potencial transformador, sin un plan detallado, pero con la certeza de su impacto”, agrega.
Rememorando su carrera profesional, Diego sostiene que tuvo la fortuna de conocer a grandes mentes del campo de la IA.
En el ámbito académico, creó la materia de grado Gestión de la Inteligencia Artificial y la Diplomatura en Inteligencia Artificial en la Universidad de Buenos Aires (UBA), junto a un centro de estudios y un libro dedicado a esta disciplina.
Desde el Centro de Estudios en Modelos de Inteligencia Artificial, el equipo de Diego está desarrollando varias verticales de trabajo:
Implementación de la inteligencia artificial en los procesos de enseñanza universitaria en ciencias económicas.
Generación de documentos de formación y divulgación respecto a cómo las organizaciones están aplicando la inteligencia artificial en sus diversos procesos productivos y de gestión.
Estudio profundo de diversos métodos teóricos de compensación monetaria a la generación de conocimiento, utilizada para el entrenamiento de grandes modelos fundacionales.
Mirando hacia adelante, su meta principal y constante es la de seguir aprendiendo en este campo dinámico.
Esta búsqueda incesante de conocimiento es lo que verdaderamente me motiva. Otro de sus objetivos es finalizar la redacción de su segundo libro sobre inteligencia artificial, y generar espacios innovadores para difundir más ampliamente el conocimiento sobre este tema.
También se propone contribuir a desarrollar nuevas formas de capitalizar el valioso conocimiento humano aportado al entrenamiento de los modelos de IA.
“Considero de vital importancia explorar mecanismos que reconozcan y recompensen esta contribución intelectual. Busco, en definitiva, seguir impulsando tanto la democratización del saber en IA como un ecosistema más justo, inclusivo y sostenible”, destaca.
Desde su rol docente,lo primero que les recomienda a las personas jóvenes que se interesan por la inteligencia artificial es que no le tengan miedo a introducirse en ese universo tan fascinante.
Para Diego, la inteligencia artificial abre un horizonte de posibilidades enorme, y ser proactivo es clave para sacarle el jugo. La clave es experimentar y equivocarse, porque eso es parte esencial del aprendizaje.
Impacto de la IA en los procesos de transformación digital
La inteligencia artificial, especialmente en sus vertientes generativa y agéntica, actúa como un catalizador fundamental en la transformación digital de las organizaciones, ya que permite acelerar cambios significativos y superar barreras preexistentes.
Mientras los sistemas de IA generativa son capaces de crear contenido y proponer soluciones con un alto grado de innovación, los de IA agéntica operan de forma autónoma para resolver problemas complejos y optimizar procesos de manera eficiente.
A modo de ejemplo, los sistemas de IA agéntica pueden:
Estos sistemas también facilitan a las empresas anticipar necesidades, como la optimización de inventarios o la provisión de atención al cliente, mediante chatbots avanzados.
Todo esto converge en la notable capacidad de la inteligencia artificial para liberar tiempo valioso, lo que potencia la transformación digital y permite que los equipos se concentren en iniciativas estratégicas de mayor impacto.
Impacto de la IA en la mejora de la eficiencia operativa y la toma de decisiones
El potencial inherente a la IA de procesar y correlacionar miles de variables simultáneamente, se traduce en una transformación profunda de la eficiencia operativa.
Esto se manifiesta en la automatización de procesos extensos y complejos, como la gestión avanzada de datos o la optimización de rutas logísticas. Lo cual conlleva una reducción significativa de errores y un considerable ahorro de tiempo.
En lo referente a la toma de decisiones, la capacidad de la IA para realizar análisis predictivos y en tiempo real permite identificar tendencias emergentes y riesgos potenciales con gran antelación.
De esta manera, se agiliza la formulación de decisiones precisas y minimizando la exposición a incertidumbres.
Una planificación cuidadosa y un enfoque gradual y estratégico permite superar los retos de la implementación de la IA.
¿Qué tecnologías complementarias a la IA son clave para lograr una transformación digital exitosa?
La inteligencia artificial no debe ser concebida como una tecnología aislada. Su máximo potencial se alcanza al integrarse con otras tecnologías complementarias que son esenciales para el éxito de una transformación digital.
Veamos algunos ejemplos.
Cloud computing
La nube es fundamental, al proveer la infraestructura escalable y flexible necesaria para almacenar y procesar los ingentes volúmenes de datos que la inteligencia artificial requiere para su funcionamiento óptimo.
Internet de las cosas
La tecnología IoT desempeña un rol crucial al generar un flujo constante de datos en tiempo real, desde múltiples dispositivos conectados, datos que la IA puede analizar para ofrecer insights y soluciones inmediatas.
Barreras para implementar IA de manera ágil y efectiva
Uno de los principales obstáculos en la implementación de inteligencia artificial en procesos de transformación digital, radica en la disponibilidad de datos de alta calidad y correctamente estructurados.
Cómo es sabido, la IA depende intrínsecamente de información fiable para generar resultados precisos y valiosos.
Otro desafío significativo es la resistencia al cambio dentro de las organizaciones. En ocasiones, tanto los empleados como los líderes pueden percibir la IA como una amenaza al control establecido o no comprender plenamente sus beneficios. Estas situaciones obstaculizan la adopción de la tecnología.
Los costos iniciales de implementación y la escasez de talento especializado también representan obstáculos importantes. De forma similar sucede con las regulaciones estrictas en materia de privacidad y uso de datos, que pueden imponer limitaciones al alcance de los proyectos.
Aunque estos retos puedan parecer considerables, una planificación cuidadosa y un enfoque gradual y estratégico permiten superarlos eficazmente.
Rol de la cultura organizacional en la adopción de soluciones basadas en IA
La cultura organizacional es un pilar central en la implementación de proyectos de transformación digital y la adopción exitosa de cualquier tecnología disruptiva, en especial para las soluciones basadas en IA.
Si no existe una predisposición organizacional hacia el cambio y la innovación, incluso la tecnología más avanzada puede quedar subutilizada o ser implementada de forma deficiente.
Una cultura que fomenta la innovación, la transformación digital, el aprendizaje continuo y la colaboración interdepartamental, es crucial para que los equipos perciban a la inteligencia artificial como una herramienta potenciadora y una aliada estratégica, en lugar de una amenaza a sus roles.
Es fundamental que el liderazgo promueva un ambiente de confianza y transparencia, y que sea quien tome el rol protagónico de comunicar claramente cómo se utilizará la IA y los beneficios tangibles que aportará a todos los niveles de la organización.
Sin este respaldo y una cultura receptiva, los proyectos de inteligencia artificial corren un riesgo significativo de no alcanzar sus objetivos. No por sus limitaciones técnicas, sino por una falta de alineación y aceptación cultural.
La IA libera tiempo valioso que puede usarse para potenciar la transformación digital.
Tendencias más relevantes en inteligencia artificial
En un ejercicio de prospectiva, desde el Centro de Estudios en Modelos de Inteligencia Artificial Aplicados a las Ciencias Económicas de la UBA se identificaron varias tendencias en IA que las empresas deberían monitorizar de cerca en los próximos 12 a 24 meses.
En especial, teniendo en consideración su potencial para redefinir paradigmas operativos.
Una de las más destacadas es el auge sostenido de la IA generativa, que habilita:
La creación automatizada de contenido.
El diseño asistido.
El desarrollo de código.
Como consecuencia de esto se abren nuevas fronteras en áreas como marketing y desarrollo de productos. De igual modo, en todos los proyectos de transformación digital.
También, cobra especial relevancia la IA explicable (XAI), cuyo objetivo es dotar de transparencia y comprensibilidad a los algoritmos. Un aspecto crucial para generar confianza y asegurar el cumplimiento normativo.
El crecimiento de los agentes autónomos de IA, diseñados para ejecutar tareas específicas como la gestión de proyectos o la atención al cliente avanzada, representa otro avance prometedor.
Al igual que los modelos de lenguaje pequeños (SML – Small Language Models), permiten el procesamiento de datos de forma local en dispositivos y ofrecen el potencial de reducir la latencia en interacciones y mejorar la eficiencia en aplicaciones de tiempo real.
Evolución de los modelos fundacionales y su potencial en el ámbito corporativo
Los modelos fundacionales, como los grandes modelos de lenguaje (LLMs), experimentaron una evolución extraordinaria en los últimos dos años.
Su eficiencia y capacidad de adaptación a necesidades específicas se incrementó notablemente, mediante técnicas como:
El ajuste fino (fine-tuning)
La recuperación por generación aumentada (RAG).
En el ámbito corporativo y en el marco de proyectos de transformación digital, su potencial es inmenso, ya que pueden:
Automatizar la redacción de informes complejos.
Personalizar las interacciones con clientes a gran escala.
Asistir en la formulación de estrategias de marketing.
Como explica Diego, la proliferación de modelos de código abierto (Open Source) cada vez más potentes, está facilitando significativamente la adopción de estas tecnologías por parte de empresas y organizaciones de diverso tamaño.
No obstante, es imperativo que su uso se enmarque en principios de responsabilidad y ética para evitar la perpetuación de sesgos o la emergencia de problemas éticos.
Se debe evitar el cumplimiento de los requisitos técnicos inherentes a su adopción y el respeto a los licenciamientos de los modelos que se decida aplicar.
Avances más prometedores en IA ética y responsable
En el ámbito de la IA ética y responsable, estamos presenciando avances verdaderamente significativos que reflejan un compromiso creciente con el bienestar humano y la equidad.
Entre los avances con mayores perspectivas de crecimiento se destacan los siguientes.
IA explicable (XAI)
La IA explicable (XAI) se perfila como uno de los avances más prometedores, al permitir comprender los mecanismos subyacentes a las decisiones de un modelo. Esto es fundamental para generar confianza en los usuarios finales y los organismos reguladores.
Se pueden destacar también las herramientas diseñadas para detectar y mitigar sesgos en los datos de entrenamiento.
Así se aborda un problema crítico que si no se gestiona adecuadamente, podría perpetuar o incluso amplificar desigualdades existentes.
Marcos regulatorios globales
Los marcos regulatorios globales, como el AI Act de la Unión Europea, están impulsando a las empresas a priorizar la dimensión ética en sus desarrollos de IA.
Técnicas orientadas a la privacidad
Las técnicas orientadas a la privacidad, como el aprendizaje federado (federated learning), permiten entrenar modelos sin necesidad de compartir datos sensibles centralizadamente.
Además, juegan un papel crucial en la protección de la información personal mientras se fomenta la innovación.
Recomendaciones para empezar a explorar soluciones de IA
Para las empresas que inician su incursión en el mundo de la inteligencia artificial, Diego sugiere comenzar por la identificación de un problema de negocio específico y acotado, que pueda servir como caso de uso inicial y tangible.
En este sentido, es crucial:
Priorizar la calidad y gobernanza de los datos, ya que constituyen el cimiento sobre el cual se construye cualquier solución de IA efectiva.
Establecer alianzas estratégicas con especialistas o consultores externos, que puedan orientar la estrategia inicial y ayudar a evitar errores comunes que pueden resultar costosos.
Es fundamental la integración transversal con los diversos equipos de trabajo involucrados, desde las fases tempranas del proceso.
No solo permite una comunicación clara de los beneficios esperados. También fomenta un sentido de pertenencia y participación activa entre los involucrados en la transformación.
Casos de uso de IA transformadores en el sector financiero
La inteligencia artificial está generando un impacto profundo en los proyectos de transformación digital del sector financiero, a través de casos de uso que están redefiniendo las operaciones internas de las entidades y la forma en que las entidades se relacionan con sus clientes.
Detección de fraudes
La detección de fraudes es, sin duda, uno de los casos más impactantes de aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito financiero.
Los modelos de IA pueden analizar patrones transaccionales anómalos en tiempo real, identificando actividades sospechosas con una celeridad y precisión que superan ampliamente las capacidades humanas. Incluso antes de que se materialice un daño económico.
Personalización de productos y servicios financieros
La IA permite adaptar ofertas, como préstamos o carteras de inversión, al perfil único de cada cliente.
Como resultado, se mejora sustancialmente su experiencia y satisfacción de las personas usuarias.
Automatización de procesos
La automatización de procesos, como la evaluación de riesgos crediticios, no solo optimiza tiempos.
También incrementa la objetividad y precisión de dichas evaluaciones al basarse en un análisis exhaustivo de datos.
Atención 24/7
Los chatbots inteligentes y asistentes virtuales avanzados ofrecen atención al cliente 24/7, resolviendo consultas frecuentes y complejas.
Esto permite a los equipos humanos centrarse en tareas de mayor valor añadido y especialización.
¿Qué son los agentes de IA?
Los agentes de IA son sistemas computacionales diseñados para percibir su entorno, procesar información y actuar de manera autónoma o semiautónoma, con el fin de alcanzar objetivos específicos.
Para lograrlo, simulan un comportamiento inteligente que puede adaptarse a contextos dinámicos.
Sus características principales incluyen:
Capacidad de aprendizaje a partir de datos (machine learning).
Interacción con usuarios u otros sistemas.
Toma de decisiones basada en reglas predefinidas o modelos predictivos.
Adaptabilidad ante nuevas situaciones o información.
Mientras que los beneficios son considerables:
Automatizan procesos repetitivos o complejos.
Optimizan el uso del tiempo y los recursos.
Reducen costos operativos.
Permiten ofrecer un alto grado de personalización a escala.
Sus aplicaciones son vastas y abarcan desde la atención al cliente en tiempo real y la gestión de la cadena de suministro, hasta el análisis predictivo en finanzas o el diagnóstico asistido en medicina.
En esencia, los agentes de IA permiten trascender la secuencialidad inherente a la ejecución humana de tareas múltiples, para abordarlas desde una perspectiva de simultaneidad y procesamiento paralelo.
¿Cómo mejorar con IA la personalización de servicios financieros sin comprometer la seguridad de los datos?
La inteligencia artificial ofrece un enorme potencial para elevar la personalización de los servicios financieros, mediante el análisis de patrones de comportamiento de los clientes para ofrecer:
Productos y asesoramiento a medida, como créditos preaprobados ajustados a su capacidad.
Recomendaciones de inversión alineadas con sus perfiles de riesgo y objetivos personales.
Sin embargo, es imperativo que esta personalización se implemente bajo un estricto marco ético y legal, que garantice la protección de la privacidad de los datos.
Personas e IA: aliadas clave para la transformación digital.
Técnicas como el aprendizaje federado, permiten entrenar modelos de inteligencia artificial sin necesidad de centralizar o compartir directamente información sensible, ya que los datos permanecen en los dispositivos locales de los usuarios o en entornos seguros.
Adicionalmente, la anonimización y pseudo anonimización de datos, junto con el uso de protocolos de cifrado robustos, son estrategias fundamentales para asegurar que la información personal se mantenga protegida en todas las etapas del ciclo de vida del dato, conciliando así la innovación con la privacidad.
Desafíos del sistema financiero para escalar soluciones de IA en un entorno regulado
Escalar soluciones de inteligencia artificial en el sector financiero, un entorno caracterizado por una densa regulación, presenta desafíos específicos que requieren una atención y estrategia meticulosas.
Aunque el panorama puede parecer complejo, con un enfoque estratégico centrado en el cumplimiento, la gobernanza de datos y la transparencia, es posible superar estos retos que compartimos a continuación, para avanzar en la adopción de la IA.
Cumplimiento de regulaciones estrictas
Uno de los mayores obstáculos es el cumplimiento de regulaciones estrictas como GDPR a nivel europeo, o normativas locales sobre protección de datos y ciberseguridad, que imponen limitaciones claras sobre cómo se pueden recolectar, procesar y utilizar los datos de los clientes.
Transparenciay explicabilidad de los modelos de IA
También existe la necesidad ineludible de garantizar la transparencia y explicabilidad de los modelos de inteligencia artificial (XAI).
Las decisiones algorítmicas, en especial aquellas con impacto en los consumidores, como la concesión de crédito, deben ser auditables y comprensibles, tanto para los reguladores como para los propios clientes.
Integración de la IA con sistemas heredados
Como se mencionó anteriormente, la integración de la inteligencia artificial con sistemas heredados, que suelen ser tecnológicamente rígidos y presentar silos de información, puede ralentizar la implementación y encarecer los proyectos.
Escasez de talento
La falta de talento especializado con conocimientos en inteligencia artificial y dominio financiero, sigue siendo un problema recurrente que dificulta el desarrollo y mantenimiento de estas soluciones a gran escala.
Rol de la IA en la detección de fraudes y gestión de riesgos
La inteligencia artificial está destinada a desempeñar un papel cada vez más fundamental en los proyectos de transformación digital y la detección de fraudes y la gestión de riesgos. Dos áreas críticas para el sector financiero, donde la velocidad de respuesta y la precisión analítica son esenciales.
En la detección de fraudes, la IA puede analizar volúmenes masivos de transacciones en tiempo real, para identificar patrones anómalos o comportamientos atípicos que podrían ser indicativos de actividad sospechosa.
Es una tarea que resulta impracticable de realizar manualmente, a la misma escala y con la misma eficacia.
En la gestión de riesgos, la inteligencia artificial utiliza datos históricos y actuales para construir modelos predictivos capaces de anticipar problemas potenciales, como:
El riesgo de impago (riesgo crediticio).
Las fluctuaciones adversas del mercado (riesgo de mercado).
Los fallos operativos (riesgo operacional)
Así, las entidades financieras pueden ajustar sus estrategias de forma proactiva y mitigar las pérdidas. Por ejemplo, puede evaluar el riesgo crediticio de un solicitante con un nivel de granularidad y precisión que supera significativamente los métodos tradicionales.
Oportunidades en la combinación de IA y openfinance
La combinación sinérgica de inteligencia artificial y finanzas abiertas está desbloqueando un vasto abanico de oportunidades para la innovación disruptiva en el sector financiero.
Con openfinance, el acceso consentido a los datos financieros de los clientes, provenientes de diversas entidades, permite a la IA desarrollar servicios hiperpersonalizados y contextuales.
Por ejemplo, ofrecer productos financieros únicos y dinámicamente ajustados a las necesidades, comportamientos y circunstancias específicas de cada individuo o empresa.
También, facilita la creación de ecosistemas financieros más colaborativos e inclusivos, conectando a los usuarios con una gama más amplia de proveedores de servicios y democratizando el acceso a soluciones financieras sofisticadas.
Por ejemplo, la inteligencia artificial podría analizar datos agregados (siempre con el debido consentimiento) para ayudar a pequeñas y medianas empresas a obtener financiación mediante modelos de scoring crediticio alternativos y más precisos. De esta manera, se podrían superar barreras que antes limitaban su acceso al crédito.
Este enfoque colaborativo y basado en datos tiene el potencial de transformar radicalmente la forma en que las personas y las empresas interactúan con los servicios financieros, haciéndolos más accesibles, relevantes, eficientes y centrados en la persona usuaria.
