- El sector financiero, con HSBC y Lloyds en la lista, está adoptando la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y productividad.
- Hay críticas sobre los resultados tangibles.
- Empresas como Klarna han utilizado la IA para justificar recortes de personal, lo que genera preocupaciones sobre el impacto social y laboral de la automatización.
El sector financiero está siendo testigo de una cada vez mayor adopción de la inteligencia artificial (IA).
Distintos bancos globales y locales ya han destacado sus beneficios, señalando que esta tecnología puede mejorar la eficiencia operativa y aumentar la productividad.
Sin embargo, hay excepciones. Según Edward J. Achtner, precisamente el máximo responsable de IA generativa en HSBC, uno de los bancos más grandes del mundo, dice que no todas son rosas en el mundo de la inteligencia artificial y las finanzas.
Durante su participación en un panel en la Cumbre de Liderazgo Global de CogX, celebrada en Londres esta semana, Achtner aseguró que, a pesar del ruido en torno a la IA, muchos resultados tangibles aún no se han materializado.
“Hay mucho ‘teatro del éxito’ en torno a la IA”, dijo. Achtner compartió el escenario con Ranil Boteju, líder de IA en Lloyds Banking Group, y Nathalie Oestmann, directora de la firma consultora NV Ltd, publica este miércoles CNBC.
Cómo aplica el HSBC la IA
Achtner dijo que hay que ser “meticulosos” en la implementación de la inteligencia artificial dentro de HSBC. Señaló que el banco ha adoptado la IA de manera decidida desde que herramientas como ChatGPT irrumpieron en el escenario a finales de 2022.
Según Achtner, HSBC ya tiene más de 550 casos de uso de IA en sus diferentes áreas de negocio, desde la detección de fraudes y el lavado de dinero hasta el soporte para sus empleados mediante sistemas de IA generativa.
Uno de los ejemplos más relevantes que mencionó Achtner fue la alianza de HSBC con Google, centrada en la utilización de IA para prevenir actividades ilícitas como el lavado de dinero.
Esta colaboración lleva varios años en marcha, y ha permitido al banco afinar sus sistemas de detección de fraude.
Sin embargo, Achtner fue claro al advertir que la IA generativa debe ser vista de manera distinta a otros tipos de IA.
Aunque esta tecnología ofrece enormes oportunidades para aumentar la productividad, también trae consigo nuevos riesgos que deben ser gestionados de manera prudente. “Si bien la IA generativa tiene un potencial increíble, también implica un tipo de riesgo diferente”, explicó.
Contradicciones en el sector
Achtner realizó estas declaraciones en un momento en que otros actores del sector financiero, especialmente en el ámbito de las startups, han hecho afirmaciones ambiciosas sobre los ahorros y la eficiencia que han logrado con la IA.
Un caso es Klarna, una empresa de pagos que usa la inteligencia artificial para compensar las pérdidas de productividad derivadas de una reducción de su personal.
Klarna recortó su plantilla en un 24%, pasando de 5,000 a 3,800 empleados, y planea reducir aún más su equipo a 2,000 personas, según su CEO, Sebastian Siemiatkowski.
Siemiatkowski dijo que la IA tiene un “impacto dramático” en los empleos y la sociedad, instando a los políticos a considerar medidas para apoyar a las personas afectadas por la automatización.
Oestmann, de NV Ltd, sugirió que Klarna podría estar utilizando la IA como excusa para recortar su plantilla, más allá de cualquier mejora operativa que pudiera estar logrando.
Por su parte, Ranil Boteju, directora de Datos y Análisis en Lloyds Banking Group, se mostró más cautelosa respecto al uso de la IA generativa. “Estamos siendo cuidadosos al exponer a nuestros clientes a herramientas de IA generativa”, dijo en el mismo panel.
IA y las oportunidades para los bancos como el HSBC
El uso de la inteligencia artificial en el sector financiero no es nuevo. Instituciones como HSBC y Lloyds llevan años utilizando aprendizaje automático y chatbots para mejorar sus procesos internos.
Sin embargo, la reciente evolución de la IA generativa abre nuevas posibilidades, aunque también plantea desafíos.
Por un lado, la IA tiene el potencial de reducir costos, aumentar la eficiencia y mejorar la detección de fraudes y otras actividades ilícitas. Los bancos pueden optimizar sus operaciones internas, como la automatización de tareas rutinarias, lo que permite a sus empleados enfocarse en actividades de mayor valor añadido.
Por otro, existen riesgos inherentes al uso de esta tecnología. La implementación masiva de IA podría llevar a una mayor vulnerabilidad ante ciberataques o errores sistémicos, además de generar preocupaciones sobre la privacidad y el uso ético de los datos.
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