Una de mis respuestas a la pregunta que suelen hacerme los empresarios de para qué sirve la inteligencia artificial (iA) es que es una tecnología que ayuda muchísimo para el ahorro de tiempo en tareas que suelen ser dispendiosas.
Hay cientos de estas tareas que habitualmente quitan mucho tiempo en una organización. Ese talento que suele desperdiciarse podría ser aprovechado en acciones que agreguen más valor a un servicio.
Aún sin iA, un ejemplo claro de esas tareas que se han podido delegar es el de los cajeros electrónicos que trabajan en horarios más extensos que los que suele permitir la atención en sucursales físicas y sin que tenga que mediar un humano.
Justamente, dentro del sector financiero, la iA se ha convertido en un aliado clave para las entidades a la hora de otorgar créditos. Ya hay soluciones como las de RapiCredit que verifican 1.000 solicitudes de crédito en 10 segundos, lo que cambia significativamente el tiempo de gestión del crédito.
Estas metodologías con iA lograron disminuir un 13 % la morosidad en esa plataforma y mejorar el servicio al cliente. La iA comprende los perfiles de los clientes en sus gustos, hábitos de pago y muchos otros elementos de la relación comercial que se establece. Así, una entidad financiera puede tomar decisiones más precisas y basadas en datos.
Una de las grandes ventajas del uso de la iA es la identificación de fraudes al analizar grandes cantidades de datos porque llega a detectar anomalías, comportamientos que se salen de los hábitos de un usuario. Un ejemplo de ellos serían transacciones bancarias en lugares inusuales o alejadas de los lugares frecuentados por el usuario.
A través de iA esta empresa ha otorgado más de 2,5 millones de créditos sin gastar una sola hoja de papel y en cuestión de solo cinco a diez segundos. Durante el proceso de solicitud de crédito, mientras que el usuario ve en su pantalla un mensaje de “procesando”, la iA está verificando sus datos personales registrados para validar su identidad y paralelamente está evaluando su capacidad de pago e incluso consultando su estado en las centrales de riesgo.
Por supuesto, la iA debe ser revisada para evitar sesgos o discriminación. Ese es uno de los dilemas éticos para no contaminar los algoritmos con los sesgos humanos. Los productos de la iA están inacabados y necesitarán de humanos con criterio en la toma de decisiones final.
