Bancos reciben 2 centavos por dólar invertido en IA

La empresa tecnológica Lenovo informa que las corporaciones nacionales evaluadas en su reciente estudio “The rice for enterprise IA” registran un retorno promedio de 2.79 centavos por cada dólar invertido en inteligencia artificial (IA). El sector bancario y las empresas de telecomunicaciones lideran la implementación operativa de estas arquitecturas de datos entre los clientes y organizaciones consultadas directamente por la compañía.

La integración de estos sistemas informáticos responde a la urgencia del sector corporativo por incrementar sus ingresos comerciales y mejorar la rentabilidad general de sus procesos. Las instituciones buscan maximizar sus márgenes financieros a través de la hiperpersonalización de la atención, diseñando servicios técnicos que respondan a las demandas específicas de los usuarios en el mercado actual.

“La principal tendencia en el sector financiero es la experiencia del cliente. Se implementan modelos de agencia donde el sistema informático resuelve un grupo de tareas primarias que no ponen en riesgo la confidencialidad ni los activos del usuario en las instalaciones”, explica Carlos Huescas, gerente global de inteligencia artificial en Lenovo, en entrevista con Poder México.

70% de financieras ya emplea la IA

Los datos recabados en el reporte detallan que 70% de las instituciones de crédito consultadas ya emplea herramientas avanzadas. El documento especifica que esta tasa de adopción corresponde exclusivamente a las empresas que participan en sus mediciones corporativas, las cuales operan infraestructuras digitales de grado empresarial para la atención del público.

Los entrevistados explican que los bancos comerciales instalan agentes virtuales en los quioscos físicos de sus sucursales para agilizar las operaciones administrativas diarias de los cuentahabientes. Esta estrategia de atención automatizada reduce los tiempos de espera en las ventanillas tradicionales y optimiza el flujo de trabajo del personal encargado de las finanzas.

“Hay un banco que utiliza esta tecnología para simular un esquema de fraude que nunca antes ha existido en la historia. Al hacer esto, la institución ya está preparada para recibir el ataque cibernético porque lo anticipó en el tiempo de existir”, detalla el gerente global de la compañía tecnológica.

¿En qué ayuda la IA a las empresas?

El uso de plataformas generativas permite a las entidades de capital anticipar vulnerabilidades en sus plataformas transaccionales de forma constante. Los departamentos de riesgo informático modelan escenarios de ataque que aún no ocurren en el entorno real para entrenar sus sistemas de defensa preventiva, asegurando el dinero depositado por los ciudadanos.

Las empresas de telecomunicaciones y el sector de la salud reportan los mayores márgenes de rendimiento dentro de la muestra analizada por la firma tecnológica, con retornos cercanos a los tres dólares. En el ámbito médico, corporativos como el Hospital Ángeles generan réplicas digitales de los pacientes para monitorear variaciones físicas y predecir la evolución de enfermedades.

“El sector que más la utiliza hoy en mayor medida podría ser la banca, buscando un incremento en sus ingresos. El sector de salud tiene una gran penetración y es de los más altos, recuperando más o menos dos dólares con ochenta y dos centavos por inversión”, precisa Edgar Rodríguez, especialista en protección de datos de alianzas globales en Lenovo.

Otras industrias de la muestra presentan una integración tecnológica más moderada dentro de sus procesos operativos. El comercio minorista alcanza un sesenta por ciento de adopción para analizar los hábitos de consumo, mientras que el sector manufacturero registra un cincuenta y siete por ciento de uso para predecir fallas en sus equipos industriales y cadenas de suministro.

A pesar de los avances técnicos en algunas áreas, la mayoría de las herramientas implementadas en el territorio mexicano operan bajo esquemas de categorización básica. El setenta por ciento de las aplicaciones de inteligencia artificial en el país mantienen un enfoque discriminatorio, procesando variables estadísticas como el género o la velocidad sin generar soluciones de lenguaje.

Gobernanza de datos y ciberseguridad

La planeación operativa de las empresas muestra rezagos frente al ritmo de inversión en hardware y servidores físicos. Las corporaciones carecen de esquemas estructurados para administrar la información sensible que procesan sus algoritmos de aprendizaje, incrementando la vulnerabilidad de sus bases de datos y los registros confidenciales de sus clientes.

Los reportes de la industria indican que las empresas modificarán sus presupuestos anuales para priorizar la estructura de sus operaciones digitales. El objetivo principal de los directores de sistemas es establecer reglas claras de uso y manejo de información antes de adquirir nuevas licencias de software o expandir su red de servidores en las sucursales.

“El 75% de las empresas va a invertir en planes de adopción. La estrategia no radica en implementarlo al instante, sino en cómo hacer un plan de adopción eficiente para resolver muchos de los problemas que prevalecen en la inteligencia artificial”, indica Edgar Rodríguez durante la presentación de los resultados.

La confidencialidad de los usuarios obliga a las compañías financieras a mantener su arquitectura de redes bajo controles estrictos. Las corporaciones evitan procesar información crediticia o médica en servidores públicos externos, prefiriendo utilizar esquemas de nube híbrida bajo su propia supervisión y mantenimiento técnico continuo.

Minimizar riesgos, el objetivo

El procesamiento de la información ocurre de forma directa en el borde de la red comercial para evitar filtraciones masivas de seguridad. Las sucursales bancarias validan las transferencias de capital en sus instalaciones físicas, reduciendo la dependencia de centros de datos lejanos y minimizando los riesgos de intercepción de información por parte de terceros.

“Pocas de las implementaciones se están tomando de nubes públicas, principalmente por la soberanía de los datos. Toda la información se está prefiriendo manejar en casa, muchas de las cosas van a estar sucediendo en la sucursal, van a estar sucediendo en el quiosco”, argumenta el especialista de la firma tecnológica.

Rezago en el uso de IA empresarial

Las normativas corporativas sobre el uso de tecnologías predictivas se encuentran en una etapa incipiente en el mercado nacional. La mayoría de los corporativos evaluados opera sin un protocolo definitivo para clasificar los archivos digitales o definir los permisos de acceso de los empleados a las plataformas informáticas de la organización.

Los administradores de redes deben adquirir equipos físicos diseñados específicamente para soportar estas cargas de procesamiento continuo en sus oficinas. Las computadoras de los analistas y los servidores de los bancos requieren componentes certificados que garanticen el flujo constante de datos sin comprometer la estabilidad del sistema general.

“De las empresas que nosotros vimos, solo el veintisiete por ciento tiene una postura completa de cómo se deben administrar los datos. El cincuenta y seis por ciento está apenas en pos de poner o implementar una serie de políticas para el manejo de los datos en inteligencia artificial”, concluye Rodríguez sobre el estado de la seguridad corporativa.

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