La semana pasada, tuvimos la posibilidad de participar del AWS re:Invent en Las Vegas, donde pude dialogar con diversos líderes del Sector Financiero y de Seguros. Estas conversaciones fueron muy valiosas, no solo por los insights que compartieron sobre su visión acerca del presente de la AI, sino también por sus proyecciones a futuro. Este tipo de interacciones me confirmó que, aunque la implementación de la AI avanza rápidamente, el camino hacia su adopción estratégica todavía está lleno de retos y oportunidades.
Es por eso que, para los líderes del sector, entender qué implica realmente esta transformación es crucial para tomar mejores decisiones y mantenerse competitivos.
Por eso, te cuento 5 cosas que todo lider de la industria financiera tiene que ssaber sobre la AI:
1. La capacidad de optimizar costos
Las empresas financieras que adoptan aplicaciones basadas en AI pueden reducir significativamente costos operativos y optimizar el uso de recursos. Las tareas que tradicionalmente requerían procesos manuales tienden a ser más largas y costosas debido a su complejidad y dependencia de recursos humanos. La AI transforma esta realidad al asumir la ejecución de estas tareas con mayor eficiencia, permitiendo ahorrar tanto tiempo como dinero.
La AI ya no es solo una herramienta experimental. Según una encuesta reciente de McKinsey, el 42% de las organizaciones que han implementado soluciones de AI han logrado reducir costos, y el 59% ha experimentado un incremento en sus ingresos. Estos resultados están impulsando a cada vez más empresas a considerar la AI como un elemento clave de su estrategia.
El impacto de la AI no se limita a una sola área. Por ejemplo, en el front-office, ayuda a personalizar los servicios mediante el análisis de información clave, incrementando la satisfacción del cliente. En el middle-office, refuerza la lucha contra el blanqueo de dinero mediante sistemas avanzados de detección de transacciones sospechosas. Por último, en el back-office, optimiza procesos críticos como la evaluación de riesgos para la suscripción de créditos.
Además, los algoritmos de AI y aprendizaje automático contribuyen a una gestión financiera más eficiente al organizar y analizar flujos de efectivo constantes. Esto garantiza que las operaciones diarias del banco puedan mantenerse sin interrupciones, cumpliendo con los costos operativos y obligaciones financieras de corto plazo. En conjunto, estos avances permiten a las instituciones financieras no solo ahorrar costos significativos, sino también destinar esos recursos hacia estrategias que aumenten sus ingresos y beneficios.
2. La calidad de la información es clave
Un error común es pensar que la AI funciona de manera infalible con cualquier tipo de información. La realidad es que los resultados de la AI son tan buenos como los datos que se le proporcionen. Sin una base de información confiable, estructurada y relevante, incluso los algoritmos más avanzados pueden generar resultados erróneos o poco útiles, lo que puede llevar a decisiones equivocadas o incluso a riesgos reputacionales.
La calidad de la información implica no solo garantizar que los datos sean precisos, sino también que sean representativos y estén libres de sesgos. En el sector financiero, se traduce a la necesidad de integrar datos históricos, transacciones recientes, proyecciones económicas y hasta indicadores no estructurados como análisis de mercado.
Por eso, las empresas deben priorizar estrategias robustas de gobernanza de la información. Esto incluye recolectarla de manera ética y responsable, actualizarla constantemente y limpiar duplicados o inconsistencias. Además, invertir en infraestructura tecnológica que permita manejar y procesar grandes volúmenes de información es clave para obtener resultados confiables y ágiles.
3. La personalización como ventaja competitiva
Hoy en día, los clientes esperan experiencias personalizadas que se adapten a sus necesidades específicas. En la Industria Fnanciera, esta demanda es más evidente que nunca. Los consumidores buscan no solo productos o servicios, sino soluciones que respondan a su situación única, y la AI es una gran aliada para cumplir con estas expectativas.
En el sector financiero, la personalización es una de las principales promesas de la AI. Un estudio de KPMG destaca que el 72% de los consumidores prefiere interactuar con empresas que ofrecen experiencias personalizadas, lo que subraya la importancia de adoptar estrategias basadas en datos para diferenciarse en un mercado competitivo.
La AI ayuda a llegar a un nivel de personalización que no solo aumenta la satisfacción del cliente, sino que también contribuye a la fidelización. Las empresas que logran crear estas conexiones con sus consumidores no solo los retienen por más tiempo, sino que también se convierten en referentes de confianza en el mercado.
4. La democratización de la tecnología
Esto representa una gran oportunidad para aquellas organizaciones que, aunque no cuenten con grandes recursos, estén dispuestas a apostar por la innovación. La democratización de la AI fomenta un ecosistema financiero más dinámico. Hay una gran cantidad de mpresas que pueden competir mejores condiciones, desarrollando soluciones específicas y atendiendo a nichos que antes estaban desatendidos. Al final de cuenta, esto también beneficia a los consumidores, quienes reciben mejores servicios y más opciones para elegir, fundamental en una región como Latinoamérica, donde la posibilidad de ofrecer mejores servicios financieros ayuda a la movilidad social.
Según el informe Stanford AI Index 2024, la inversión privada en GenAI alcanzó los $25.2 mil millones en 2023, marcando un aumento exponencial en comparación con años anteriores. Esto representa un incremento de casi nueve veces respecto a 2022 y unas 30 veces más que la inversión de 2019. A mayor o menor medida, su implementación deriva en mejores servicios de cara al cliente, independientemente del tamaño de la organización.
5. Integrar la AI con una visión estratégica
Uno de los mayores desafíos al adoptar AI es evitar el uso de esta tecnología como un fin en sí mismo y no como parte de una estrategia alineada a los objetivos de la organización. La implementación efectiva requiere claridad sobre los objetivos que se buscan alcanzar.
Antes de invertir en herramientas y plataformas, los líderes deben identificar las áreas clave donde la AI puede generar mayor impacto, y lo mejor es que sea a raíz de una necesidad de negocio. Por ejemplo, una institución que enfrenta altos niveles de fraude en sus operaciones podría priorizar la detección y prevención de actividades que generen ruido. Otra, que busque expandir su base de clientes, podría enfocarse en usar AI para optimizar campañas de adquisición o mejorar la retención.
Una vez identificadas estas prioridades, es fundamental definir metas claras y medibles. Además, alinear estas iniciativas con los objetivos estratégicos de la organización asegura que los beneficios de la AI se traduzcan en ventajas competitivas sostenibles y escalables.
El rol del liderazgo en la adopción de AI
Más allá de las capacidades tecnológicas, el éxito de la AI depende en gran medida del liderazgo. Los directores y ejecutivos deben adoptar un enfoque proactivo, comunicando una visión clara y generando confianza en la organización sobre los beneficios de esta tecnología.
Hace poco hablaba sobre el costo de no innovar y el rol fundamental que tiene el liderazgo para no dejar pasar oportunidades de este tipo. Como podemos ver, la industria avanza, y quien no se adapta queda rápidamente rezagado. Es crucial fomentar una cultura organizacional que valore la innovación y esté dispuesta a adaptarse al cambio. Esto implica invertir en la capacitación de los empleados, para que comprendan no solo cómo utilizar las herramientas de AI, sino también cómo integrarlas en su día a día de manera efectiva.
Finalmente, los líderes deben ser conscientes de que la implementación de AI no es un evento puntual, sino un proceso continuo. A medida que la tecnología avanza, es necesario revisar y actualizar las estrategias, garantizando que la organización se mantenga a la vanguardia en un entorno altamente competitivo.
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