El sector bancario mexicano está avanzando en la adopción de Inteligencia Artificial (IA), pero lo hace con una estrategia cuidadosa y gradual, priorizando la seguridad de los datos y la confiabilidad de las herramientas. Según estimaciones de la firma tecnológica Infobip, cerca del 60% de las instituciones financieras en el país ya han incorporado soluciones de IA para optimizar sus procesos operativos y fortalecer la prevención de fraudes. Sin embargo, esta implementación se realiza con una gran dosis de precaución, buscando asegurar que la IA sea realmente útil y no genere problemas.
El Desafío de la Confianza en los Datos
La principal preocupación del sector bancario mexicano es la seguridad de los datos que alimenta a las herramientas de IA. Existe una fuerte resistencia contra el uso de la IA “abierta”, que se basa en información pública no siempre confiable. Las instituciones financieras prefieren construir una base de datos específica, validada y gestionable, asegurando que la información utilizada para entrenar los modelos de IA sea precisa y relevante.
El Concepto de “Alucinaciones” de la IA
Un tema recurrente es el riesgo de lo que se conoce como “alucinaciones” de la IA. Se refiere a la posibilidad de que las herramientas de IA generen información incorrecta o inútil para los usuarios. Las instituciones financieras están trabajando activamente para mitigar este riesgo, asegurando que las respuestas de la IA sean veraces y útiles.
Procesos Internos: Un Primer Paso
Para abordar estos desafíos, las instituciones financieras suelen comenzar con pruebas de implementación de IA a nivel interno. Esto permite generar un entorno de mayor confianza antes de lanzar aplicaciones o productos a los usuarios finales, minimizando el impacto reputacional en caso de problemas.
La Banca Cognitiva: Un Nuevo Paradigma
Este proceso de adopción paulatina forma parte de una tendencia emergente conocida como banca cognitiva. Esta tendencia implica integrar tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático (Machine Learning), procesamiento del lenguaje natural (PLN), visión computacional y análisis de datos masivos (Big Data) para emular la forma en que el cerebro humano procesa información, aprende y toma decisiones. La IA ya no se limita a mejorar la atención al cliente; también puede aplicarse en áreas como la selección y capacitación de personal.
Cambio en el Comportamiento del Usuario
Paralelamente al avance tecnológico, también se observa un cambio en el comportamiento de los usuarios. En varios países de América Latina, alrededor del 60% de las aperturas y contrataciones de productos financieros se realizan exclusivamente a través de canales digitales. Un informe de PwC reveló que el 70% de los usuarios en la región prefiere interactuar con sus bancos a través de plataformas digitales. Se espera que las instituciones continúen invirtiendo en asistentes virtuales basados en IA, ofreciendo conversaciones más fluidas y naturales.
Preguntas y Respuestas Clave
- ¿Qué porcentaje de las instituciones financieras en México han adoptado soluciones de IA? Cerca del 60%.
- ¿Cuál es la principal preocupación del sector bancario al implementar IA? La seguridad y confiabilidad de los datos.
- ¿Qué es lo que se conoce como “alucinaciones” de la IA? Información incorrecta o inútil generada por la herramienta.
- ¿Cómo están abordando las instituciones financieras el riesgo de “alucinaciones”? Construyendo bases de datos específicas y validadas, además de monitorear y corregir los resultados de la IA.
- ¿Qué tipo de interacción esperan ofrecer los asistentes virtuales basados en IA? Conversaciones fluidas y naturales, sin necesidad de menús predefinidos.
