El concepto de Adjacent Scaling en AI es clave para las organizaciones que buscan expandir su impacto más allá de su aplicación inicial. Este enfoque no solo implica adaptar herramientas y soluciones de AI a nuevas áreas del negocio, sino también aprovechar el conocimiento y la experiencia adquiridos durante las primeras implementaciones para optimizar y acelerar el proceso en otros contextos. En el sector financiero, este método es fundamental para maximizar el valor de la AI a lo largo de todas las operaciones.
Escalando AI a todos los niveles
Muchas veces, cuando pensamos en IA en el sector financiero, nos limitamos a imaginar complejos algoritmos trabajando en las profundidades de los modelos de riesgo. Pero, ¿qué pasaría si pudiéramos llevar esa misma potencia a cada rincón de una organización?
Cuando se desarrolla y prueba con éxito una solución de AI en un área específica, como la detección de fraudes, se puede usar la experiencia y el conocimiento adquiridos para escalar esa solución a otros departamentos o procesos. Al contar con pruebas de concepto exitosas y lecciones aprendidas, se puede realizar ajustes para personalizar la herramienta de AI para otros usos, reduciendo el tiempo y los costos asociados con nuevas implementaciones. Además, la adopción por parte del personal y la formación se vuelven más ágiles y efectivas, dado que se apoya en el conocimiento ya establecido.
Del problema a la oportunidad… a otra oportunidad
Para comprender mejor el Adjacent Scaling, tomemos como ejemplo un banco que decidió implementar GenAI en su sistema de Gestión de Reclamos. Al identificar patrones en las quejas y reclamos de los clientes, va mejorando significativamente la eficiencia y precisión en la resolución de problemas. Sin embargo, el potencial de esta herramienta va más allá de su aplicación inicial.
Impulsado por el éxito de esta implementación, el banco puede adaptar la misma tecnología para optimizar la experiencia general del cliente, al predecir sus necesidades antes de que surjan problemas, de manera similar a cómo identifica patrones en los reclamos. Además, el conocimiento obtenido de la gestión de quejas se utiliza para personalizar los servicios, siempre con base en las preferencias individuales de cada cliente.
La comunicación con los clientes también se beneficia de esta nueva aplicación. Los insights obtenidos de la gestión de reclamos se aplican para optimizar la comunicación proactiva haciendo más fluida la experiencia del cliente en todas las interacciones con el banco, sin importar el canal.
Con este enfoque, el banco desarrolla una visión más integral y coherente de sus operaciones. Es como si cada nueva aplicación de la AI no solo agregara valor por sí misma, sino que también potenciara las aplicaciones anteriores. Todo nace de un problema, que deriva en la oportunidad de implementar AI, lo que deriva en otra nueva oportunidad para su implementación en otro sector, como si fuera una bola de nieve.
El éxito de este proceso de Adjacent Scaling radica en la capacidad del banco para aprovechar la inercia del conocimiento y las soluciones previas, permitiendo a la organización avanzar rápidamente hacia nuevas áreas de aplicación sin la necesidad de comenzar desde cero en cada proyecto. Este enfoque no solo optimiza los recursos, sino que también permite capturar un valor creciente con cada nueva implementación de AI.
Los desafíos del Adjacent Scaling y la clave para escalar con éxito
Ahora bien, sería ingenuo pensar que este proceso de escalamiento es un camino de rosas. Como en toda innovación, existen desafíos que deben ser abordados con cautela y estrategia. Uno de los principales obstáculos es la resistencia al cambio. ¿Cómo convencer a un equipo de atención al cliente que la misma tecnología que atrapa fraudes puede ayudarles a ser más empáticos con los clientes?
Otro desafío importante es la adaptación de la tecnología a contextos diferentes. Aunque la base sea la misma, cada aplicación requiere ajustes específicos. Es como intentar que un chef especializado en comida italiana prepare un plato tailandés: la técnica base puede ser similar, pero los ingredientes y el toque final son completamente diferentes. La clave está en la comunicación, la demostración tangible de resultados y tener una mirada integral del negocio. Hay que comprender que el todo es más que la suma de las partes.
Hacia un ecosistema inteligente
A medida que avanzamos en esta era de transformación digital, el Adjacent Scaling se perfila como una estrategia fundamental para las instituciones financieras que buscan mantenerse a la vanguardia. Pero, ¿cuál es el siguiente paso?
Imaginemos por un momento un futuro donde la AI no solo se escala de un departamento a otro, sino que se integra de manera tan fluida que las fronteras entre departamentos se difuminan. Un futuro donde la experiencia del cliente, la gestión de riesgos, la detección de fraudes y hasta la innovación de productos están tan interconectadas que forman un ecosistema inteligente y autorregulado. Parece lejano, pero no lo es.
Sobre Global Task
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