Luis Barreiro, Director of Strategy Innnovation and Exponential de Babel, José de Ramón, Head of Exponential Technologies Business Partner & Strategic Alliances de Babel y Juan José Avila, Director de Babel en México, han formado la mesa redonda donde han hablado de cómo el sector financiero debe adaptarse para implementar la Inteligencia Artificial a sus negocios.
Las principales conclusiones a las que han llegado han sido:
Hay que empezar a prepararse y a estar listos para saber de qué manera implementar la IA en el sector financiero
Existen falsos mitos sobre la IA, entre ellos que reemplazará a las personas. Realmente lo que ocurrirá es que el mercado laboral cambiará. Se va a trabajar de manera diferente, por ejemplo, van a ser necesarios perfiles que sepan cómo preguntar a la Inteligencia Artificial.
Hay varias razones por las que el sector financiero está en un momento clave para aplicar soluciones tecnológicas: mayor disponibilidad de datos y mayores oportunidades en su explotación, alta demanda de experiencias más personalizadas y operativas por parte de los clientes, entornos digitales donde los riesgos de fraude son cada vez mayores, la necesidad de ser más competitivos a través de la automatización de las tareas para hacerlas de manera más eficiente y eficaz.
La Inteligencia Artificial hay que aplicarla con sentido y con criterio. Sobretodo en tareas como: organización del dato, automatización de tareas repetitivas, tareas basadas en reglas, cuando se necesite tomar decisiones muy ágiles o cuando busquemos precisión en el servicio..
La Inteligencia Artificial en sí misma no es suficiente. Necesita datos y que éstos estén canalizados, si no pierde su efectividad. Tenemos que revisar la madurez de varios aspectos y tener los procesos alineados al objetivo que buscamos para que tenga sentido usar la IA.
La Inteligencia Artificial no da resultados a corto plazo pero hay que apostar y hay que desarrollar los procesos de aprendizaje. Premiará a aquellos que sean insistentes en su uso.
Hay que vincular el éxito de la IA a la estrategia de la compañía y a sus resultados. La IA NO es una moda
A la hora de aplicar IA hay que empezar por proyectos acotados y de manera controlada y que me permita ver resultados. A partir de aquí hay que escalarlo, si no generaremos frustración.
Las principales conclusiones a las que han llegado han sido:
Hay que empezar a prepararse y a estar listos para saber de qué manera implementar la IA en el sector financiero
Existen falsos mitos sobre la IA, entre ellos que reemplazará a las personas. Realmente lo que ocurrirá es que el mercado laboral cambiará. Se va a trabajar de manera diferente, por ejemplo, van a ser necesarios perfiles que sepan cómo preguntar a la Inteligencia Artificial.
Hay varias razones por las que el sector financiero está en un momento clave para aplicar soluciones tecnológicas: mayor disponibilidad de datos y mayores oportunidades en su explotación, alta demanda de experiencias más personalizadas y operativas por parte de los clientes, entornos digitales donde los riesgos de fraude son cada vez mayores, la necesidad de ser más competitivos a través de la automatización de las tareas para hacerlas de manera más eficiente y eficaz.
La Inteligencia Artificial hay que aplicarla con sentido y con criterio. Sobretodo en tareas como: organización del dato, automatización de tareas repetitivas, tareas basadas en reglas, cuando se necesite tomar decisiones muy ágiles o cuando busquemos precisión en el servicio..
La Inteligencia Artificial en sí misma no es suficiente. Necesita datos y que éstos estén canalizados, si no pierde su efectividad. Tenemos que revisar la madurez de varios aspectos y tener los procesos alineados al objetivo que buscamos para que tenga sentido usar la IA.
La Inteligencia Artificial no da resultados a corto plazo pero hay que apostar y hay que desarrollar los procesos de aprendizaje. Premiará a aquellos que sean insistentes en su uso.
Hay que vincular el éxito de la IA a la estrategia de la compañía y a sus resultados. La IA NO es una moda
A la hora de aplicar IA hay que empezar por proyectos acotados y de manera controlada y que me permita ver resultados. A partir de aquí hay que escalarlo, si no generaremos frustración.