Es más, a pesar de las importantes inversiones en tecnologías de inteligencia artificial, muchas instituciones suelen tener dificultades para ir más allá de los cálculos básicos del retorno de la inversión (ROI) para medir con precisión y maximizar el valor a largo plazo de sus iniciativas relacionadas con la inteligencia artificial.
No obstante, cada vez hay más pruebas que indican que la inteligencia artificial puede generar un retorno de la inversión (ROI) significativo, siempre que se implemente correctamente. Estos éxitos demuestran que la clave para un ROI positivo no es solo la implementación de la inteligencia artificial, sino también la adaptación estratégica de la tecnología, los datos y los objetivos empresariales. En
esta entrada del blog se analizan cinco factores clave que distinguen los casos de éxito de las oportunidades perdidas en las entidades financieras. Si quieres convertir tu inversión en inteligencia artificial en resultados tangibles, aquí te explicamos cómo hacerlo correctamente.
Índice
1. Fomentar la confianza
En el mundo de la inteligencia artificial (IA), la confianza es la base de la creación de valor.
Aunque son muchos los que debaten sobre su importancia, son pocos los que toman medidas conscientes para convertir la confianza en un elemento fundamental de su estrategia en materia de inteligencia artificial.
Descuidar la cuestión de la confianza en las fases de planificación, desarrollo y puesta en marcha de soluciones basadas en la inteligencia artificial suele dar lugar a errores costosos que ponen en entredicho el posible rendimiento de la inversión en iniciativas relacionadas con la inteligencia artificial.
Generar confianza no solo consiste en garantizar un uso ético de la inteligencia artificial, sino también en reforzar la confianza de los usuarios en sus resultados, en la integridad de los datos y en la seguridad operativa.
La confianza no es un concepto abstracto ni inmaterial: es una ventaja práctica y útil en la vida cotidiana que se puede cultivar.
Medidas concretas:
- Considera la confianza como un factor diferenciador: comprende que la confianza es fundamental para la implantación de la inteligencia artificial y para obtener un retorno de la inversión.
- Céntrate en áreas concretas: Refuerza la confianza en la seguridad de los datos, la funcionalidad de las aplicaciones y el funcionamiento de la infraestructura.
- Medición de la confianza subjetiva: Desarrollo de un bucle de retroalimentación e indicadores sustitutivos para evaluar el nivel de confianza.
- Utiliza modelos de uso generalizado: implanta modelos válidos para toda la organización con el fin de unificar los indicadores de confianza y garantizar que sean objeto de debates continuos.
- Invierte en fomentar la confianza desde el principio: destina recursos a fomentar la confianza en todas las relaciones: las interpersonales, las entre personas y máquinas, y las entre máquinas.
2. Objetivos empresariales claros y cuantificables, en consonancia con los objetivos estratégicos de la organización
El éxito de cualquier proyecto relacionado con la inteligencia artificial y el retorno de la inversión dependen de que dicho proyecto esté en consonancia con los objetivos empresariales generales de la entidad financiera.
Los proyectos en el ámbito de la inteligencia artificial que no guardan una relación clara con los objetivos principales de la institución corren el riesgo de ser considerados más bien como proyectos experimentales que como proyectos de carácter transformador.
Establecer objetivos empresariales claros y cuantificables para los proyectos relacionados con la inteligencia artificial permite a los equipos definir de antemano en qué consiste el éxito. Al definir claramente cómo las iniciativas relacionadas con la inteligencia artificial contribuyen a la consecución de los objetivos generales, las instituciones pueden centrarse en lograr resultados concretos, como la reducción de costes, el aumento de los ingresos o la mejora del cumplimiento normativo.
La medición periódica y la comparación de estos resultados con los indicadores iniciales ayudan a determinar si las inversiones en inteligencia artificial realmente están dando los resultados deseados.
Medidas concretas:
- Vinculación de las iniciativas en materia de inteligencia artificial con los objetivos empresariales: Es necesario garantizar que cada proyecto relacionado con la inteligencia artificial esté directamente vinculado a un objetivo empresarial concreto. Esta vinculación garantiza que las acciones en materia de inteligencia artificial sean adecuadas y contribuyan a la consecución de la orientación estratégica de desarrollo de la institución.
- Establece indicadores claros de éxito: define indicadores concretos y cuantificables que sirvan para evaluar los resultados de las iniciativas relacionadas con la inteligencia artificial. La implementación de herramientas fiables de análisis y generación de informes puede proporcionar una visión global de la situación, lo que permite medir eficazmente el éxito.
- Implemente un seguimiento y una evaluación continuos: evalúe periódicamente los proyectos relacionados con la inteligencia artificial basándose en los indicadores establecidos, para asegurarse de que van por buen camino hacia la consecución de los objetivos empresariales. Esta evaluación continua permite introducir ajustes y mejoras
a tiempo.
3. Selección de los casos de uso más relevantes a partir de la verificación del concepto
La elección de los casos de uso adecuados es fundamental para el éxito de la inteligencia artificial en las entidades financieras.
Los ejemplos de aplicaciones de gran relevancia garantizan que las iniciativas en materia de inteligencia artificial aporten resultados tangibles y marquen un camino claro para obtener un retorno de la inversión.
Al llevar a cabo proyectos piloto en condiciones controladas y centrarse en aquellos que ofrecen un potencial significativo de beneficios económicos o ahorro de costes, las instituciones pueden verificar la viabilidad y perfeccionar los enfoques antes de proceder a una implantación más amplia.
Medidas concretas:
- Identifica los puntos débiles de tu negocio: céntrate en aquellas áreas en las que la inteligencia artificial pueda ayudar a resolver los retos clave.
- Dar prioridad a los resultados cuantificables: Elige casos de uso que se caractericen por indicadores financieros u operativos claros.
- Lleva a cabo proyectos piloto controlados: prueba la inteligencia artificial en condiciones limitadas antes de ampliar su ámbito de aplicación.
- Evaluación del potencial de rentabilidad de la inversión: Es necesario analizar la rentabilidad en una fase temprana.
- Repite y mejora: Perfecciona constantemente los escenarios de uso basándote en los resultados de los proyectos piloto.
4. Datos de alta calidad y de fácil acceso
Los sistemas de inteligencia artificial requieren datos precisos, completos y bien estructurados para generar resultados fiables. Los datos de baja calidad o incompletos pueden dar lugar a resultados erróneos y a un aumento de los costes operativos. Invertir en la limpieza, la integración y la gestión de los datos es fundamental para preservar su integridad. El uso de datos históricos contribuye además a la creación y validación de modelos sólidos de inteligencia artificial, garantizando su funcionamiento eficaz en situaciones reales. Al centrarse en estos enfoques, las entidades financieras pueden aumentar la eficacia de sus sistemas de inteligencia artificial, lo que se traduce en una mejor toma de decisiones y en un mayor retorno de la inversión (ROI).
Medidas concretas:
- Implantación de un marco de gestión de datos: Elaboración de normas relativas a la gestión de la calidad y la disponibilidad de los datos.
- Invierte en procesos de limpieza de datos: actualiza y corrige los datos con regularidad para garantizar su exactitud.
- Integración de silos de datos: Consolidación de fuentes de datos dispersas para obtener una visión coherente de la situación, lo que permite aumentar la eficiencia de las herramientas basadas en la inteligencia artificial.
- Aprovecha los datos históricos: Utiliza los datos del pasado para entrenar y validar modelos de inteligencia artificial.
5. Herramientas escalables y económicas basadas en la inteligencia artificial
La implementación de soluciones basadas en la inteligencia artificial que sean a la vez escalables y rentables resulta fundamental para las entidades financieras que aspiran a lograr un crecimiento sostenible y maximizar el retorno de la inversión (ROI). Las herramientas escalables basadas en la inteligencia artificial son capaces de hacer frente al creciente volumen de datos y a las necesidades cambiantes de las empresas, garantizando la rentabilidad a largo plazo. La rentabilidad permite a las instituciones implementar tecnologías avanzadas sin sobrepasar sus presupuestos. La empresa Ailleron se especializa en proporcionar soluciones basadas en la inteligencia artificial adaptadas a las necesidades del sector financiero, ofreciendo herramientas que se ajustan a los objetivos empresariales, de seguridad y de fomento de la confianza.
Medidas concretas:
- Evaluación de los requisitos de escalabilidad: Es necesario analizar las necesidades actuales y futuras en materia de datos para seleccionar las herramientas de inteligencia artificial adecuadas.
- Garantiza la rentabilidad: elige soluciones que aporten valor añadido dentro de las limitaciones presupuestarias.
- Adaptación a los objetivos empresariales: Elige herramientas basadas en la inteligencia artificial que respalden los objetivos estratégicos.
- La seguridad y la confianza deben ser una prioridad: implanta soluciones basadas en la inteligencia artificial que cumplan con normas de seguridad rigurosas.
- Colaboración con expertos: Establece una colaboración con proveedores como Ailleron para obtener soluciones LiveBank personalizadas y basadas en la inteligencia artificial.
Para lograr un retorno positivo de la inversión en inteligencia artificial en las entidades financieras, es necesario partir de estrategias bien planificadas, objetivos claramente definidos y medidas concretas. Centrándonos en los cinco factores clave que se analizan en esta entrada del blog —generar confianza, adaptar la inteligencia artificial a los objetivos empresariales, seleccionar aplicaciones eficaces, garantizar datos de alta calidad y utilizar herramientas escalables—, es posible aprovechar al máximo el potencial de la inteligencia artificial.
La inteligencia artificial no es solo una opción: es la clave del éxito. Empieza ya: da estos pasos, supera los retos y convierte tus objetivos relacionados con la inteligencia artificial en resultados reales que te garanticen un retorno de la inversión contrastado y positivo. ¡Es hora de ponerse manos a la obra hoy mismo!
Si quieres saber más sobre cómo aumentar la productividad de los agentes bancarios gracias a herramientas basadas en la inteligencia artificial, te invitamos a leer nuestro artículo anterior.
