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Bancos pueden construir una base sólida para la IA generativa

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El valor de mercado global para tecnologías generativas de IA en instituciones bancarias y financieras puede alcanzar los 100 mil millones de dólares para el año 2032.

La Inteligencia Artificial (IA) generativa está a punto de remodelar por completo el panorama bancario, con el potencial de revolucionar tanto las operaciones internas como la interacción con los clientes. Según estimaciones de Global Market Insights, el valor de mercado global para tecnologías generativas de IA en instituciones bancarias y financieras podría alcanzar los asombrosos 100 mil millones de dólares para el año 2032.

Esta tecnología promete liberar hasta el 65% del tiempo de los asesores financieros, permitiéndoles concentrarse en mejorar las relaciones con los clientes y aumentar la rentabilidad. La capacidad de generar contenido personalizado a escala y de agilizar procesos clave, como la aprobación de préstamos corporativos, señala el potencial transformador de la IA generativa en la industria bancaria.

Sin embargo, este viaje hacia la adopción generalizada de la IA generativa no está exento de desafíos. Expertos de la consultora, enfatizan la necesidad de una orquestación inteligente con otros procesos y sistemas de aprendizaje automático. Además, los bancos enfrentan desafíos en la gestión de costos, recursos y riesgos, lo que subraya la importancia de una planificación estratégica detallada.

Para construir una base sólida para la IA generativa, los bancos deben considerar varios aspectos cruciales:

1. Aplicaciones y sistemas: Aquellos que ya han adoptado sistemas basados en la nube y APIs de última generación tienen una ventaja. La integración de la IA generativa en estos sistemas puede aumentar significativamente su valor.

2. Arquitectura de datos: La evolución de la IA generativa resalta la importancia de una arquitectura de datos adecuada. Esto implica la rápida transferencia de datos internos y externos para obtener información valiosa sobre el comportamiento del cliente.

3. Privacidad de datos, seguridad y gestión de riesgos: Es esencial desarrollar una estrategia de IA responsable que aborde los desafíos de privacidad y seguridad desde el principio.

4. Modelo operativo y gobernanza: Los bancos deben revisar sus modelos operativos para fomentar la colaboración y el intercambio de conocimientos entre las unidades de negocio.

5. Operaciones de IA y ML: La implementación generalizada de la IA generativa requiere mejoras consistentes con una escala mayor, reflejando los principios de DevOps.

6. Políticas y regulación: Los organismos reguladores están monitoreando de cerca el uso de IA generativa en el sector bancario, lo que subraya la importancia de la transparencia y la responsabilidad en el uso de datos y análisis.

7. Gestión de costos y recursos: La inversión en IA generativa varía según la complejidad del caso de uso, lo que requiere una cuidadosa gestión de costos y recursos.

8. Talento y cultura de datos: La demanda de habilidades especializadas está en aumento, lo que requiere una estrategia integral para abordar la brecha de talento y fomentar una cultura de datos en toda la organización.

En última instancia, los bancos que deseen prosperar en la era de la IA generativa deben desarrollar una estrategia detallada que incorpore una comprensión profunda de las necesidades y prioridades de los clientes. Si bien la implementación inteligente de esta tecnología puede conducir a una optimización de recursos y una mejora en las relaciones con los clientes, la clave radica en una planificación estratégica y una ejecución cuidadosa.

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