Las entidades financieras en México están dispuestas a enfrentar un riesgo controlado frente al desarrollo de soluciones y herramientas basadas en la Inteligencia Artificial (IA). Antes, prefieren modelar una estrategia que combine capacidades in house con alianzas externas que aclaren el despliegue de esa tecnología. La prudencia frente al entusiasmo es uno de los principales ejes antes de dar el salto hacia la innovación.

“La gente lo ve como una tecnología que sabe que involucra un alto valor, pero también tiene el temor de hacer grandes inversiones que no vayan a tener un impacto relevante, o bien encontrarse con obstáculos inesperados, en el momento de integrarlo a la arquitectura de la institución”, dice Cristian Sánchez, vicepresidente de ventas en LatAm de Temenos, durante la Cumbre Estratégica en Ciudad de México, organizada por iupana.

En el espacio, especialistas de la industria coincidieron en que hay mucho fervor en el tema de la IA, un frente difícil de lidiar si se considera el desarrollo inicial y conocimiento base que se tiene respecto de sus potencialidades. “Son características de una tecnología que todavía está en una etapa de madurez bastante temprana”, argumenta Sánchez en referencia a las propias limitaciones de la IA.

Además de un obstáculo técnico, la expectativa en torno a los beneficios que esta herramienta puede ofrecer también resulta un reto. Angélica Arana, CIO del banco Multiva, señala que la banca muchas veces debe “lidiar” con su comprensión y capacidades. “No se trata únicamente de una decisión tecnológica, sino de una decisión que debe impulsarse desde el negocio”, señaló.

Para los incumbentes y nuevos actores del ecosistema este entusiasmo se apaciguará una vez que el talento interno de las instituciones financieras y los aliados estratégicos sepan por dónde va el camino de la eficiencia.

“Muchas veces, la combinación de soluciones in house y de partners resulta mejor que un desarrollo interno; pero, siempre debes preguntarte si es que el banco tiene la infraestructura, las capacidades, el know-how y algo diferente o mejor que ofrecer al cliente al hacerlo in house. Si la respuesta es sí, mejor hacerlo interno porque puede dar una ventaja competitiva y estratégica. Eso no se puede tercerizar”, puntualizó Axel Romo de Vivar, director de analítica avanzada y personalización en Banamex.  

Al final, la industria debe considerar sus posibilidades de marchar a un ritmo rápido hacia la adopción de la IA, siempre que logre ser eficiente. La velocidad es un nuevo factor de liderazgo en el mercado.

“Todo avanza tan rápido que no podemos darnos el lujo de quedarnos con una sola perspectiva. Nuestros partners y proveedores nos aportan conocimiento fresco: actúan como consultores que nos ayudan a entender hacia dónde va el mercado, qué herramientas y tecnologías emergen, y cómo aplicarlas a casos de uso específicos que realmente generan valor”, sostuvo Homero Merino, head of LAB AI de Spin.

Para José Burgos, strategic account executive de Ping Identity, el avance de la IA es indiscutible y agigantado, por lo que las entidades deberán adoptarla con un enfoque estratégico y seguro de manera simultánea. “Esperar demasiado o ser excesivamente prudentes podría dejarlos en una posición de desventaja, e incluso fuera del mercado. Es vital que encuentren un equilibrio entre la cautela y la adopción de esta tecnología”.

El especialista hizo hincapié en que una definición clara de gobierno para la IA, la identificación de los casos de uso y el cambio cultural dentro de la organización son aspectos clave básicos que guardan relación con una óptima estrategia de IA.