Por Gilma Díaz, Country Manager para Mexico y directora de FICO para la región NorteFin de año es una de las temporadas del año más importantes para los negocios, no sólo para fabricantes, distribuidores y empresas de Retail, sino también para las instituciones financieras: el aumento de las ventas con motivo de las fiestas conlleva más pagos digitales y solicitudes de crédito por gestionar.
En este contexto, la IA se convierte en un factor estratégico que permite a las organizaciones ser más ágiles y eficaces, y mantener la confianza de los clientes mientras cumplen con regulaciones cada vez más estrictas.Según un informe de Fintech Americas e Infocorp, este año 8 de cada 10 directivos bancarios de Latinoamérica opinan que la IA (junto con el Machine Learning) es clave para impulsar la innovación mediante personalización y eficiencia operativa, pero sólo el 23% de los bancos de la región la usan para mejorar la experiencia omnicanal de sus clientes, y apenas poco más de una tercera parte (35%) esperan ofrecer una alta personalización vía IA y análisis de datos de aquí a 2028.
En FICO tenemos claro el mérito que tiene la IA en los negocios, y el informe “Estado de la IA Responsable en los servicios financieros 2025: Cómo liberar valor empresarial a gran escala”, elaborado por Corinium para FICO, lo comprueba: lejos de ser un lujo, hoy día la IA Responsable es un factor fundamental para el valor empresarial. El tema es que llegar a ella no es fácil. ¿Dónde fallan los bancos? De acuerdo con la encuesta, sólo el 12.7% de ellos han integrado completamente los estándares de desarrollo e implementación de la IA, y los líderes de IA y TI que reportan una sólida alineación entre esta tecnología y el negocio no llegan al 6% del total de participantes.
Unificación: la llave maestraEn esta temporada alta de ventas, la IA Responsable será una gran aliada para que las instituciones bancarias prevengan fraudes, al permitirles detectar patrones sospechosos sin descartar a clientes legítimos, y para que brinden experiencias personalizadas, con asistentes virtuales basados en IA que gestionan miles de consultas simultáneamente, de manera ética y transparente.
Pero para esto –y mucho más– deben contar con un sistema coherente que considere la alineación de prioridades.Hoy, la mayoría de las empresas desarrollan e implementan soluciones de IA en múltiples silos. Los modelos se construyen, prueban y supervisan –si acaso lo hacen– de forma independiente, y cada equipo usa sus propias herramientas, marcos y criterios de evaluación. Esta fragmentación genera no sólo duplicación de esfuerzos, sino también inconsistencia de estándares y puntos ciegos potencialmente críticos.
En este contexto, una plataforma de IA unificada es crucial, al estar diseñada para reforzar los estándares, permitiendo ciclos de innovación más eficientes para un desarrollo e implementación de IA más rápidos y, sobre todo, exitosos. Además, las plataformas de IA unificadas consolidan el ciclo de vida de la IA (desarrollo, gobernabilidad, implementación y supervisión) en un único entorno compartido. Esto lo saben bien los lideres: la mitad de los encuestados por Corinium opinan que este tipo de plataformas, cuando se combinan con una mejor colaboración interfuncional, podrían aumentar el ROI de la IA en 50%, y el 25% consideran que la rentabilidad podría incluso duplicarse.Quizás la verdadera magnitud de los beneficios de una plataforma unificada se pueda apreciar mejor comparándola con la situación actual.
Actualmente, las iniciativas de IA de muchas organizaciones pueden describirse como IA casera: personas inteligentes que resuelven problemas locales con visibilidad o apoyo limitados. Esto ciertamente puede dar resultados rápidos, pero la escala no se implementa eficazmente (o no lo hace en absoluto) y, desde luego, no incluye medidas de seguridad responsables para la IA.Una plataforma unificada, respaldada por equipos y procesos compartidos, en cambio, revoluciona el modelo: crea un entorno donde la innovación se estructura, se aplican estándares y diversos grupos de interés pueden interactuar de manera eficaz.
En lugar de resolver cada nuevo problema desde cero, las empresas resuelven los retos de la operacionalización de la IA una única vez, lo llevan a cabo correctamente y hacen que la solución esté disponible (y reutilizable) en todo el negocio.Para ejecutar un proyecto de IA exitoso, el secreto está en colaborar correctamente: involucre a los ejecutivos en las reuniones diarias, permítales escuchar cómo funcionan las cosas e intégrelos al ciclo ágil. Lo más conveniente es que haya un ejecutivo de negocios dedicado, que colabore con el departamento de TI en proyectos estratégicos y no se limite a dejar un resumen y desaparecer.
Transacciones decembrinas con una IA bien implementadaLa IA no es algo futurista; es una realidad operativa que ya genera retornos reales e impulsa la innovación de próxima generación. Pero el informe de Corinium deja claro que, para aprovechar al máximo el valor de la IA hace falta más que los mejores modelos; se necesitan los mejores estándares, sistemas y colaboración. Los verdaderos diferenciadores de una IA exitosa provienen de la estructura: procesos de negocio robustos, estándares estrictos de gobernabilidad de IA, mejores canales de comunicación entre áreas y una plataforma unificada que habilita todo esto a la vez.
Los datos muestran que, con una plataforma unificada y gobernabilidad adecuadas, la mayoría de las organizaciones esperan disparar el ROI de la IA en 50% o más, y dicho retorno no es sólo financiero: tiene el potencial de ser organizacional, con todos los efectos colaterales asociados a una transformación de tal magnitud, como son mayor confianza, mejor alineación de las partes interesadas y mejores resultados para los clientes.
