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El desafío de la IA en la Banca: Madurez, escalabilidad y el factor humano

En el actual contexto de transformación digital del sector financiero, la inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una tecnología con un gran impacto social y de largo alcance. Su capacidad para automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos y generar valor estratégico la posiciona como una herramienta clave para la evolución del modelo bancario.

Tomás García, Vicepresidente de Technology, IBM compartió su visión sobre la evolución reciente de los modelos de IA. En el último año, se ha producido un cambio significativo hacia modelos más pequeños y abiertos, que ofrecen mayor adaptabilidad a casos de uso específicos y un nivel superior de transparencia.

IBM destacó el valor de trabajar bajo licencias abiertas como Apache 2.0, lo que permite a las organizaciones adaptar y auditar los modelos con mayor facilidad. Además, se puso en valor el potencial de los modelos híbridos, que combinan lo mejor del entorno local y la nube, maximizando eficiencia y control. Esta estrategia, basada en un enfoque modular y abierto, permite alcanzar una economía de escala difícilmente igualable.

“La IA es un cambio tecnológico sin precedentes con un claro potencial transformador para la economía, especialmente en el sector bancario. Aunque avanza rápidamente, aún le falta madurez. Integrar de manera productiva es complejo, y aunque parece sencilla, como en herramientas como ChatGPT, en la práctica es un reto. Estamos trabajando con distintos proveedores en análisis de sentimientos y patrones, siempre supervisado por lo humano. El desafío principal es garantizar que la IA sea resiliente, segura y tenga un impacto positivo en la sociedad”, señaló Elena Grande, Directora del Departamento de Sistemas de Información del Banco de España.

Capturar el valor de la IA y escalar su adopción en la organización

Durante este panel, se destacó la importancia de centrarse en casos de uso reales, con impacto tanto interno como externo, y de avanzar en madurez tecnológica antes de implementar soluciones precipitadamente.

“Desarrollar inteligencia artificial no es fácil. En CaixaBank comenzamos hace diez años con un programa de datos corporativos para tener una visión holística del cliente. Hoy, el reto está en escalar con una plataforma ágil, escalable y bien gobernada, mientras exploramos el potencial de la IA generativa y los agentes inteligentes”, señaló Roger Vila González, Head of Data Strategy en CaixaBank.

La conversación expuso que la IA no solo transforma procesos, sino también la experiencia de empleados y clientes, y que su escalabilidad requiere talento, cultura organizacional y una gobernanza sólida.

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