La rápida evolución de la IA generativa, en particular los grandes modelos lingüísticos (LLM), está remodelando todos los sectores, y los servicios financieros no son una excepción. Como ejecutivo en este espacio, la cuestión no es si hay que comprometerse con esta tecnología, sino cómo hacerlo con eficacia. Con presupuestos ajustados y mucha presión, tomar decisiones informadas sobre la inversión en IA generativa puede significar la diferencia entre obtener una ventaja competitiva y quedarse atrás.
Comprender las capacidades básicas de la IA Generativa
La IA Generativa, que engloba a los LLM, ha introducido capacidades revolucionarias en el procesamiento y la generación de texto. Aunque pueda resultar asombroso que un «pequeño» LLM pueda funcionar con 50.000 millones de parámetros, o que modelos avanzados como el GPT-4 manejen más de un billón, es crucial mantener la perspectiva. A pesar de estas cifras, los 100 billones de conexiones del cerebro humano siguen eclipsando a la IA en complejidad. Esto, sin embargo, no disminuye el poder transformador de los LLM.
Los LLM destacan en la comprensión y generación de lenguaje natural, la interpretación de texto no estructurado y la respuesta contextualmente relevante. Su destreza para resumir y comprimir documentos, traducir idiomas y reconocer patrones ha abierto nuevas posibilidades, sobre todo en campos en los que abundan los datos no estructurados.
Sin embargo, es igualmente importante reconocer sus limitaciones. Los LLM son propensos a lo que llamamos «alucinaciones», es decir, a producir información incorrecta sin ninguna base factual. Además, aunque pueden simular el razonamiento lógico hasta cierto punto, carecen de verdadera comprensión, que es fundamental para el razonamiento de sentido común y la toma de decisiones matizadas. Comprender dónde destacan estos modelos y dónde flaquean es vital para determinar su papel en tu organización.
Evaluación de los argumentos comerciales para los LLM en Servicios Financieros
Para los ejecutivos de la C-suite, la preocupación clave es determinar el rendimiento potencial de la inversión (ROI) de integrar los LLM en sus operaciones empresariales. La propuesta de valor depende de si estos modelos pueden adaptarse eficazmente a las necesidades específicas de tu organización.
La pregunta más acuciante es si un LLM general, formado principalmente con datos amplios de Internet, posee suficientes conocimientos específicos del dominio como para ser útil en un contexto de servicios financieros. A menudo, la respuesta es no: estos modelos requieren un ajuste fino para centrarse en las particularidades de tu negocio. El ajuste consiste en adaptar el modelo para que se especialice en tu ámbito, garantizando que proporcione resultados relevantes y precisos.
Las aplicaciones potenciales de los LLM en los servicios financieros son enormes. Desde la automatización de la generación de informes de clientes y el análisis del sentimiento del mercado hasta la mejora de los informes de riesgos y normativos, estos modelos pueden reducir significativamente el tiempo y los recursos necesarios para estas tareas. Además, su capacidad para extraer, interconectar y resumir datos de diversas fuentes -como estados financieros o documentos legales- puede proporcionar valiosas perspectivas a los usuarios expertos del negocio.
Sin embargo, para aprovechar plenamente estas capacidades, es esencial integrar los conocimientos del dominio empresarial con la tecnología. Los científicos de datos por sí solos pueden no poseer los conocimientos necesarios para afinar eficazmente los modelos para tareas especializadas. Implicar a expertos empresariales en el proceso de desarrollo garantiza que la IA se ajuste a las necesidades específicas de la organización, lo que aumenta la probabilidad de éxito de la implantación.
Personalización vs. Estandarización: La inversión adecuada
Decidir entre desarrollar un LLM a medida o aprovechar las soluciones de terceros es otra consideración crítica. En sectores muy regulados, como los servicios financieros, en los que muchas empresas operan bajo los mismos requisitos de cumplimiento, surge la pregunta: ¿merece la pena la inversión para que cada empresa desarrolle su propio modelo personalizado?
Para muchos, la respuesta puede ser no. En su lugar, probablemente sería más eficaz confiar en proveedores externos especializados en la creación de modelos perfeccionados para el cumplimiento de la normativa en todo el sector. Este enfoque puede reducir costes y garantizar la coherencia, liberando recursos para centrarse en áreas en las que un modelo a medida podría proporcionar una ventaja competitiva significativa.
Por ejemplo, si tu empresa opera en un nicho de mercado con requisitos únicos que los modelos generales no abordan adecuadamente, podría estar justificado invertir en una solución personalizada. Pero para tareas más estandarizadas, como la elaboración de informes de cumplimiento, agrupar los recursos a través de un proveedor externo puede ser la opción más inteligente.
Pasos estratégicos para directivos
Para que tu empresa tenga éxito en el panorama en evolución de la IA generativa, considera los siguientes pasos estratégicos:
- Identificar áreas estratégicas de impacto: Determina dónde puede proporcionar la IA generativa una clara ventaja competitiva. Esto requiere un conocimiento profundo tanto de las capacidades de la tecnología como de los retos y oportunidades específicos de tu empresa.
- Realiza una fase de descubrimiento detallada: Antes de realizar inversiones significativas, emprende una fase de descubrimiento exhaustiva para explorar posibles casos de uso y evaluar su viabilidad. En ella deben participar equipos multifuncionales, que incluyan tanto a expertos en tecnología como a líderes empresariales, para garantizar que se tienen en cuenta todas las perspectivas.
- Integrar la experiencia entre dominios: Para implantar con éxito la IA es necesaria la colaboración entre los expertos en el dominio empresarial y los científicos de datos. Asegúrate de que tus equipos trabajan juntos para afinar los modelos de forma que se alineen con los objetivos estratégicos de tu empresa.
- Evalúa el retorno de la inversión y la escalabilidad: Evalúa el rendimiento potencial de la inversión, no sólo en términos de ganancias inmediatas, sino también de escalabilidad. Considera si invertir en un modelo a medida producirá beneficios a largo plazo o si bastaría con una solución estandarizada.
- Mantente ágil e informado: El campo de la IA generativa evoluciona rápidamente. Mantén un enfoque flexible que permita a tu empresa adaptarse a los nuevos avances y aprovechar las oportunidades emergentes. Mantenerte informado sobre los avances de la tecnología de IA te permitirá tomar decisiones proactivas, en lugar de reactivas.
Conclusión: El camino a seguir
El impacto de la IA generativa y los LLM en los servicios financieros es innegable, pero el camino a seguir requiere una navegación cuidadosa. Comprendiendo los puntos fuertes y las limitaciones de esta tecnología, identificando las áreas estratégicas para su aplicación y tomando decisiones de inversión informadas, tu empresa puede aprovechar el poder de la IA generativa para impulsar el crecimiento y la innovación.
En un mundo en el que la capacidad de procesar y analizar la información con rapidez y precisión es cada vez más crítica, la IA generativa ofrece un potente conjunto de herramientas para el sector de los servicios financieros. La clave es abordar esta tecnología no como una panacea, sino como un activo estratégico que, si se integra cuidadosamente, puede aportar un valor significativo a tu organización.
Cuando las empresas se planteen los próximos pasos, recuerda que el éxito de las iniciativas de IA depende de algo más que de la tecnología. Se trata de alinear la IA con los objetivos estratégicos de la empresa, integrar la experiencia adecuada y mantenerse adaptable ante el cambio. Con estos principios en mente, las empresas estarán bien equipadas para navegar por el cambio tecnológico de los servicios financieros con confianza y previsión.
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