El aprendizaje automático y la inteligencia artificial avanzada se han convertido en palabras de moda en la industria bancaria. Los bancos están experimentando cada vez más con diferentes formas de IA, incluyendo el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA generativa. Sin embargo, a pesar de los beneficios potenciales, la mayoría de los proyectos de IA no logran llegar a la implementación.
Según Eric Siegel, ex profesor de la Universidad de Columbia y científico de datos, existe una brecha significativa entre el entusiasmo que rodea a la IA y los resultados prácticos alcanzados. En su libro «El Manual de la IA», Siegel enfatiza la necesidad de que los profesionales de negocios cubran esta brecha y aprovechen colaborativamente el poder de la IA para obtener resultados tangibles.
La pasión de Siegel por la analítica predictiva y la IA lo llevó a crear un video musical sobre el tema. Él cree que difundir el conocimiento y educar al mundo sobre el potencial de la IA es esencial. La analítica predictiva, impulsada por la IA, puede revolucionar operaciones a gran escala en diversos sectores, incluyendo el marketing, la detección de fraudes, la calificación crediticia, los seguros y la fijación de precios.
El aprendizaje automático no es sólo una opción para las empresas; Siegel argumenta que es obligatorio que las empresas aprendan y utilicen esta tecnología para mantenerse competitivas y relevantes. A medida que las empresas se enfrentan a la comoditización y la similitud en los productos y procesos, la capacidad de predecir y tomar decisiones informadas se convierte en un factor clave de diferenciación. Al aprovechar los datos y aprender de ellos, las empresas pueden mejorar el enfoque, evaluar los riesgos crediticios con precisión y detectar fraudes de manera efectiva.
El desafío radica en la implementación de proyectos de aprendizaje automático. Muchos proyectos no logran llegar a la implementación debido a la falta de una planificación rigurosa y colaboración entre las partes técnicas y de negocios. Mientras que el enfoque a menudo se centra en los aspectos tecnológicos, el valor final reside en la implementación y operacionalización de los modelos de IA. La gestión del cambio, el miedo, la burocracia y la falta de comprensión contribuyen a estos desafíos de implementación.
Para superar estos obstáculos, las empresas deben reconocer que los proyectos de IA no son simplemente esfuerzos tecnológicos. Son, ante todo, proyectos empresariales orientados a mejorar las operaciones. La gestión del cambio se vuelve crucial, y las partes interesadas deben participar activamente en la planificación e implementación. El valor potencial de la IA sólo se puede realizar cuando las operaciones cambian en base a las predicciones generadas por los modelos de aprendizaje automático.
En el sector de servicios financieros, el aprendizaje automático se aplica en decisiones de préstamos, detección de fraudes, análisis de ciberseguridad, marketing y más. Sin embargo, para una implementación exitosa se requiere abordar los riesgos inherentes y asegurarse de que las decisiones se basen en un conjunto de requisitos bien definidos y comprendidos.
Desbloquear el potencial del aprendizaje automático requiere un enfoque estratégico que vaya más allá del bombo. Al centrarse en la colaboración, la gestión del cambio y una comprensión integral de los objetivos empresariales, los bancos y otras industrias pueden aprovechar el verdadero poder de la IA y impulsarse hacia un futuro más exitoso y competitivo.
Preguntas frecuentes sobre el Aprendizaje Automático y la IA en la Industria Bancaria
P: ¿Con qué formas de IA están experimentando los bancos en la industria bancaria?
R: Los bancos están experimentando con el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA generativa.
P: ¿Por qué la mayoría de los proyectos de IA no logran llegar a la implementación?
R: La mayoría de los proyectos de IA no logran llegar a la implementación debido a la falta de una planificación rigurosa y colaboración entre las partes técnicas y de negocios, así como a desafíos en la gestión del cambio y la falta de comprensión.
P: ¿Cuál es el papel de la analítica predictiva en diversos sectores?
R: La analítica predictiva, impulsada por la IA, puede revolucionar las operaciones en sectores como el marketing, la detección de fraudes, la calificación crediticia, los seguros y la fijación de precios.
P: ¿Por qué el aprendizaje automático es obligatorio para las empresas?
R: El aprendizaje automático es obligatorio para las empresas para mantenerse competitivas y relevantes, ya que les permite predecir y tomar decisiones informadas, mejorando el enfoque, evaluando con precisión los riesgos crediticios y detectando fraudes.
P: ¿Cuáles son los desafíos de implementación de los proyectos de aprendizaje automático?
R: Los desafíos de implementación incluyen la falta de una planificación rigurosa y colaboración, la gestión del cambio, el miedo, la burocracia y la falta de comprensión.
P: ¿Cómo pueden las empresas superar los obstáculos de implementación?
R: Las empresas pueden superar los obstáculos de implementación al reconocer que los proyectos de IA son proyectos empresariales en primer lugar, participando activamente en la planificación e implementación, y adoptando la gestión del cambio.
P: ¿En qué áreas del sector de servicios financieros se aplica el aprendizaje automático?
R: El aprendizaje automático se aplica en decisiones de préstamos, detección de fraudes, análisis de ciberseguridad, marketing y más en el sector de servicios financieros.
P: ¿Qué enfoque se requiere para desbloquear el potencial del aprendizaje automático?
R: Desbloquear el potencial del aprendizaje automático requiere un enfoque estratégico que se centre en la colaboración, la gestión del cambio y una comprensión integral de los objetivos empresariales.
Definiciones:
– Aprendizaje automático: Un subconjunto de la IA que se refiere a la capacidad de las máquinas para aprender de los datos y mejorar su rendimiento sin ser programadas explícitamente.
– Aprendizaje profundo: Una forma avanzada de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para analizar e interpretar patrones y datos complejos.
– IA generativa: IA capaz de crear nuevo contenido, como imágenes, texto y música, basándose en los patrones y datos que ha aprendido.
Enlaces relacionados:
– Universidad de Columbia
– Predictive Analytics World
– IBM Watson: ¿Qué es la IA?
[Vídeo](https://www.youtube.com/embed/xEyeeBNduso)
The source of the article is from the blog lisboatv.pt