Por Vanessa Arenas
La industria financiera está cada vez más enfocada en adoptar tecnologías que los ayuden a entender el comportamiento de sus clientes. En esta oportunidad, el Club Banca Digital de Innovación y Digital Bank Latam quisieron centrarse en la Inteligencia Artificial.
El Natural Language Processing es uno de los elementos que Andrés Wagner, Head of AI del Banco Santander Chile, señaló como fundamental para la aplicación de iniciativas de Inteligencia Artificial dentro de las entidades. «Va a llegar a ser un aglutinador de todas estas iniciativas de IA y el lenguaje que tiene cada uno de los negocios es único».
Los algoritmos de Machine Learning también van a permitir identificar los patrones de comportamiento de los clientes. Sobre esto habló Mauricio Clausen, Data Science Manager en Evertec Uruguay, quien además impulsó el concepto de combinar reglas, modelos predictivos y la tecnología Machine Learning.
Ética Computacional
Sin embargo, la IA puede llegar a ser una herramienta útil dependiendo de la información y la data que se maneje. Así lo afirma Alejandro Núñez, gerente de Servicios Tecnológicos e Innovación de Practia, quien tocó el tema del sesgo algorítmico y la ética computacional.
«Todo producto de Inteligencia Artificial tiene el potencial de hacer daño, aunque esté libre de errores. Por eso es importante tener en cuenta la ética computacional», asegura Núñez.
Núñez destacó que hay que contar con una cultura, entre otras herramientas, para detectar cuando hay sesgo en la data de las organizaciones y así poder ser capaces de frenar errores, discriminación arbitraria o, incluso, temas tan delicados como el racismo.
En este escenario, Marc Martínez, subgerente de IA del Banco Bci, resaltó que la Inteligencia Artificial es un potenciador del talento humano y un habilitador de experiencias, pero «no existen modelos mágicos para resolver problemas».
¿Cómo acelerar la Inteligencia Artificial en las industrias de mayor impacto?
Martín Kozak, Country Manager de InterSystems, indicó en su intervención que para acelerar esta tecnología dentro de la industria hay que analizar la data que dispongan las entidades y contar con expertos como Data Scientist, cuyo déficit en Latinoamérica es alto.
«El proceso de implementación de Inteligencia Artifical consiste en cuatro etapas: preparación de los datos, características y selección, modelar y ajustar, ejecutar y operacionalizar el modelo», señaló Kozak.
Por su parte Álvaro Añon, CEO de Soho, habló sobre la «Humanización de experiencias digitales con Inteligencia Artificial y como esta herramienta tecnológica puede, incluso, a predecir los consumos de los clientes para proporcionarles soluciones de ahorro.
