No obstante, la velocidad de adopción varía, con inquietudes específicas sobre los costos de computación y la propiedad intelectual que influyen en las decisiones estratégicas, resalta el analista financiero, Oscar Reyes de la Campa.
El GenAI encuentra aplicaciones diversas, desde el desarrollo de nuevos productos hasta operaciones con clientes, marketing y ventas. En el desarrollo de nuevos productos, acelera la entrega de software a través de asistentes de código, reduciendo drásticamente el tiempo de comercialización para las instituciones financieras.
En un giro estratégico, los bancos corporativos y de inversión (CIB) están incorporando la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) para amplificar las capacidades convencionales de la inteligencia artificial. La relevancia del GenAI, proyectada para contribuir con una cifra asombrosa que oscila entre $200 mil millones y $340 mil millones en el sector bancario, ha capturado la atención de los principales bancos, destaca Oscar Reyes de la Campa.
Según las proyecciones del Instituto McKinsey Global, se anticipa que el GenAI mejorará significativamente la productividad de los CIB, aportando un valor sustancial a todo el ecosistema empresarial. Destacando en la creación y comprensión de contenido, el GenAI introduce un nuevo nivel de competencia en el ámbito del lenguaje natural (NLU). Su implementación abarca desde las oficinas frontales hasta las traseras, abordando tareas intrincadas en diferentes áreas.
En términos de cumplimiento normativo, servicio al cliente y gestión de relaciones, líderes como JPMorgan Chase y Morgan Stanley están encabezando el camino con iniciativas pioneras en la aplicación del GenAI. JPMorgan ha patentado el uso del GenAI para la selección de acciones, mientras que Morgan Stanley ha desarrollado herramientas de entrega de ideas en tiempo real para gestores de relaciones.
La adopción generalizada del GenAI, según los expertos, podría aumentar las actividades centrales de los CIB en un impresionante rango del 30 al 90 %, contribuyendo con un 9 a 15 % adicional a los beneficios operativos.
En las operaciones con clientes, el GenAI extrae, busca y resume información de servicio no estructurada, generando beneficios notables para los servicios post-comercio y automatizando tareas clave.
Además, en el ámbito del marketing y ventas, el GenAI transforma la gestión de relaciones al crear un ‘asistente de RM’ que procesa las interacciones con el cliente, logrando una reducción significativa en los tiempos de respuesta.
Para una implementación exitosa del GenAI, es esencial contar con una hoja de ruta estratégica que defina las estrategias de integración y evalúe su potencial transformador. Consideraciones críticas incluyen análisis de costos, evaluación de talento y la creación de equipos multifuncionales.
“En este proceso, las instituciones deben concentrarse en los datos, estableciendo infraestructuras para acceder a datos no estructurados, y en la tecnología, utilizando infraestructuras modernas. Los enfoques híbridos, que combinan modelos privados con capacidades de la nube pública, están ganando tracción como una estrategia efectiva”, subraya el analista.
“A medida que las organizaciones escalan la implementación del GenAI, la gestión de riesgos se vuelve crucial. Esto implica abordar sesgos algorítmicos, preocupaciones de privacidad, amenazas de seguridad, impacto ESG y costos de computación”, concluye Oscar Reyes de la Campa.
Sigue leyendo: Oscar Reyes de la Campa: A pesar de las medidas preventivas, la inmunidad a las amenazas cibernéticas sigue siendo incierta
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