La utilización de la Inteligencia Artificial está cada vez más presente en nuestras vidas. Por eso se impone la colaboración entre empresas, gobiernos y centros de investigación.
Resulta llamativo el incremento de las iniciativas fintech en el panorama tecnológico internacional. No hay más que asomarse a los distintos programas y secciones de economía de los medios de comunicación, para comprobar que la aplicación de la tecnología al negocio bancario, y en particular la Inteligencia Artificial (IA), ha llegado para quedarse.
Solo así puede entenderse que Google adquiriera la startup Deep Mind, dedicada a la aplicación de la IA a simulaciones, juegos y comercio electrónico, por más de 400 millones de dólares hace un par de años. O que UBS Groups AG, una banca financiera con sede en Suiza con más de 1.062 billones de francos suizos en activos, haya recurrido a una empresa de Singapur dedicada a la IA para asesorar a sus clientes. Pero no es preciso irse tan lejos: en febrero de este año el BBVA anunció la compra de Holvi, una startup finlandesa que aplica la IA al negocio financiero de empresas.
A través de la inteligencia artificial se pueden revisar 250 operaciones bancarias por segundo
Es difícil tomar conciencia de las operaciones aritméticas que mueve el sector bancario en todo el mundo. Solo la transferencia de capitales representa una operación de cada 10.000, de forma que para poder gestionar todos esos datos y hacerlo de manera efectiva y eficiente es preciso el uso de potentes algoritmos y procesos complejos que, a través del uso de la Inteligencia Artificial, permiten revisar unas 250 operaciones bancarias por segundo.
Como ocurre en todos los procesos de desarrollo científico y tecnológico, los avances de hoy se sustentan en el trabajo previo de investigadores, cuyos logros nos han permitido contar con mejores herramientas de cálculo, más accesibles y potentes, nuevas formas de organizar y aplicar el conocimiento, y desarrollos algorítmicos hasta hace poco inimaginables. Por eso el crecimiento del sector de las fintech se basa no solo en la explosión de las startups, sino en la labor menos visible, pero tanto o más importante, de los investigadores que trabajamos en las universidades y los centros tecnológicos.
La Inteligencia Artificial en otros sectores
En BISITE, nuestro grupo de investigación, trabajamos desde hace años aplicando la inteligencia artificial a muy diversos sectores. Sin ir más lejos, y de forma consorciada con otras entidades de Italia, Irlanda, Polonia, Portugal y Bulgaria, hemos desarrollado el proyecto Opportunities for overcoming the crisis (OTOD), a través del que aportamos soluciones para mejorar la gestión de riesgos en la toma de decisiones, la detección de mercados, la aplicación del ID y la orientación de la producción hacia la venta segura, entre otros aspectos. Y todo aplicando la Inteligencia Artificial, que nos permitió obtener una serie de indicadores con los que organizar un modelo de gestión preventiva de riesgos.
Otro proyecto en el que hemos implementado con éxito la Inteligencia Artificial es Crisis Project, en el que trabajamos en el diseño de un sistema que permite a las empresas que se mueven en entornos cíclicos (como la construcción y la hostelería) mantenerse en el mercado y superar las crisis conservando el mayor número de puestos de trabajo posible.
Hay tantas aplicaciones de la IA como problemas para solucionar. Y en ocasiones lo que funciona en un entorno puede tener éxito en otro ámbito. A fin de cuentas, cuanto más robustos sean los sistemas logarítmicos, más probabilidades habrá de éxito. Y una de las claves está en qué técnica de la Inteligencia Artificial va a utilizarse, porque no es lo mismo la lógica difusa que las redes neuronales o los sistemas expertos.
Gestionar datos, otro de los grandes retos
Volviendo al entorno de las fintech, la gestión de los datos se está convirtiendo en un arma de doble filo, que puede catapultar al éxito a quienes sean capaces de sacar el máximo partido a la información, pero también de hundir a las empresas que sucumban ante la avalancha de datos. De ahí que el Big Data sea otra de las áreas tecnológicas de más rápido crecimiento. Precisamente la rapidez con la que se está gestando la aplicación de las nuevas tecnologías al sector bancario empieza a plantear problemas de tipo legal. Lo saben las empresas, y también los reguladores.
En Gran Bretaña, uno de los líderes en la implementación del fintech que aglutina el 10% de las inversiones del sector a nivel mundial, se ha puesto en marcha un banco de pruebas al que denominan Sandbox. Se trata de un mercado virtual en el que empresas y usuarios pueden utilizar las herramientas fintech de forma experimental, en condiciones reales pero supervisadas por los reguladores financieros de aquel país. El objetivo es aprender sobre la marcha para adaptar la legislación al nuevo mapa del negocio financiero que está emergiendo. No son los únicos interesados en ser los primeros en ordenar el ecosistema fintech, de hecho la Unión Europea ya ha anunciado que va a hacer lo propio.
Los retos no son inferiores al potencial que nos ofrece la tecnología. Y en esto, como en todo, los pioneros tendrán una gran ventaja respecto a sus perseguidores. Por eso, y por la magnitud del reto, se imponen procesos colaborativos en los que empresas, gobiernos y centros de investigación trabajen de manera conjunta y coordinada.
Nosotros, los investigadores, contamos con la ventaja de la experiencia en el uso de estas tecnologías en otros campos.
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