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MADRID, 7 Abr. (Portaltic/EP) -
El sector bancario es uno de los que más invierte en implementación de tecnologías de inteligencia artificial (IA), sin embargo, la mayoría de las entidades no cuentan con la supervisión, gobernanza e infraestructura necesarias para generar verdadera confianza a la hora de utilizarla, solo el 11 por ciento dispone de sistemas de IA fiables.
En el sector bancario, donde se manejan datos sensibles e información personal constantemente y donde un fallo puede desencadenar en sanciones regulatorias o erosionar la confianza del consumidor, la confianza es un factor fundamental para llevar a cabo todas las tareas diarias.
En este marco, a la hora de utilizar tecnologías de IA, casi la mitad de las entidades bancarias (47 por ciento) cae en el llamado "dilema de la confianza", que hace referencia a infrautilizar la IA porque no confían lo suficiente en esta tecnología, o depender en exceso de sistemas de IA que no han sido validados de forma adecuada.
Así lo recoge el estudio proporcionado por la compañía de datos e IA SAS, 'Data and AI Impact Report: The Trust Imperative, elaborado en colaboración del proveedor de inteligencia de mercado IDC, que abarca las preocupaciones de distintos sectores en relación a la confianza con el uso de la IA, con 2.375 líderes de TI y de negocios encuestados a nivel global.
Concretamente, el informe examina cuánto confía una organización en la IA y si la tecnología en sí misma es realmente digna de confianza. Cuando existe una brecha entre estos dos aspectos y la confianza y el uso de la IA superan su fiabilidad, "la innovación y el retorno de la inversión desaparece", como ha apuntado SAS.
Así, uno de los puntos que subraya el estudio es que, de los cuatro sectores examinados, la banca supera a la administración pública, los seguros y las ciencias de la vida tanto en gasto en IA como en la adopción de prácticas de IA confiables.
De hecho, los datos dejan ver que una cuarta parte de los bancos encuestados, equivalente al 23 por ciento, opera en el nivel más alto del 'Índice de IA Confiable' de IDC. Sin embargo, la mayoría de las instituciones bancarias acaban quedando "muy por debajo del índice ideal" del documento, esto es, una combinación de alta confianza hacia la IA, con un alto nivel de fiabilidad a la hora de implementarla.
Así, el informe asegura que solo el 11 por ciento de los bancos encuestados tiene sistemas verdaderamente fiables y confía en ellos, mientras que el 47 por ciento o bien no confían lo suficiente en sus sistemas de IA o dependen de ellos en exceso aún no siendo validados de forma adecuada.
Como ha afirmado el vicepresidente senior de Soluciones de Riesgo, Fraude y Cumplimiento de SAS, Stu Bradley, aunque la banca lidera todos los sectores en el estudio, "la preparación fundamental de la mayoría de los bancos no está ni cerca de donde debería estar".
Al respecto, aproximadamente nueve de cada diez bancos "aún tienen que alinear completamente la confianza con la evidencia", según ha afirmado Bradley, al tiempo que ha apuntado que cerca de uno de cada cinco "sigue operando con datos en silos".
"Cerrar la brecha entre la ambición en IA y la preparación para la IA debería ser una prioridad del más alto nivel para todos los bancos", ha sentenciado el directivo de SAS.
AUMENTA LA INVERSIÓN DE FORMA DESIGUAL
Otro de los puntos que revela el informe es que la inversión en capacidades de IA no se iguala con la inversión en los pilares de innovación, responsables de asegurar que se trata de una IA fiable. Concretamente la mayoría de los bancos (60 por ciento) espera un crecimiento de entre el 4 y el 20 por ciento en la inversión.
A pesar de este impulso en la inversión en IA, se deja ver que persisten importantes debilidades fundamentales, como que casi uno de cada cinco bancos sigue operando con una infraestructura de datos en silos, lo que conlleva ineficiencia operativa y diversos riesgos de seguridad. Esta es la peor tasa entre las industrias analizadas en el estudio.
El informe también detalla que un 45 por ciento de los bancos carece de una gobernanza de datos eficaz y un 41 por ciento de una infraestructura de datos centralizada u optimizada. A ello se le suma que el 42 por ciento de los bancos también se enfrentan a la escasez de habilidades especializadas en IA.
Para mejorar estas debilidades, más de la mitad de los bancos planea expandir su arquitectura de IA y el 43 por ciento ha dicho que formará o ampliará los equipos dedicados a la IA. No obstante, menos del 31 por ciento planea enfocarse en desarrollar y ajustar los modelos de IA por sí mismos.
"Sin una arquitectura de datos sólida, marcos de gobernanza y cantera de talento, los bancos corren el riesgo de invertir dinero en iniciativas de IA que no pueden ofrecer un retorno de la inversión (ROI) o, peor aún, que socavan la misma confianza de la que dependen", ha apostillado la directora de investigación de la Práctica de IA y Automatización de IDC, Kathy Lange.
LAS MEJORAS DE EXPERIENCIA E INNOVACIÓN OFRECEN EL MAYOR RETORNO
Por otra parte, el informe de SAS también detalla que, más allá de las suposiciones habituales de que el valor principal de la IA es la reducción de costes, los encuestados del sector de la banca detallan que el mayor retorno de la IA es la mejora de la experiencia del cliente y de la innovación en productos y servicios.
Concretamente, las empresas que utilizan IA para mejorar la experiencia del cliente registraron el mayor retorno de inversión (ROI), con 1,83 dólares por cada dólar invertido. Igualmente, aquellas centradas en el ahorro de costes registraron un ROI más bajo de 1,54 dólares por dólar invertido.
Siguiendo esta línea, el estudio concluye que las entidades que priorizan una IA confiable tienen un 60 por ciento más de probabilidades de duplicar el retorno de sus iniciativas. Como resultado, casi un tercio planea aumentar la inversión en IA confiable para respaldar sus sistemas más autónomos.
Al respecto, la directora de ventas para Financial Services de SAS para España y Portugal, Mónica Gutiérrez, ha detallado que, en este momento, casi la mitad de los bancos están usando "IA no probada", o dudan en aprovechar la IA "que ya han validado". Frente a este escenario, "los bancos que ganen serán aquellos que inviertan en gobernanza, explicabilidad, transparencia y cimientos de datos sólidos antes de escalar, no después de que algo se rompa", ha sentenciado.