A medida que la IA redefine el panorama de la banca, la inversión y la gestión de riesgos, es crucial para los profesionales del sector distinguir entre la verdadera inteligencia artificial y la simple automatización. Esta claridad no solo les permite tomar decisiones más informadas, sino que también fomenta la necesidad de contar con más expertos y más seniority en la materia. 

En un entorno donde minimizar riesgos y capitalizar nuevas oportunidades es vital, entender esta diferencia puede marcar la pauta para el éxito en el futuro financiero.

Los factores humanos en la tecnología

Entender lo que no es IA va más allá de meras tecnicidades. Implica reconocer los factores humanos entrelazados con la tecnología: normas sociales, perspectivas culturales, elecciones individuales, decisiones geos/políticas, así como también avatares locales y globales. Estos elementos influyen en cómo percibimos la IA, moldeando nuestras respuestas a su integración en la vida cotidiana.

Las decisiones políticas juegan un papel crítico; las posturas y la desinformación social, regulaciones mediante, pueden promover u obstaculizar el crecimiento de tecnologías de IA, impactando economías enteras. Es más, pueden desafiar cualquier fórmula exacta y/o ecuación perteneciente a la más alta escuela económica.

Al involucrarnos con las sutilezas de lo que la IA realmente es, y lo que no es, nos empoderamos hacia la toma de mejores decisiones.

Automatización ≠ Inteligencia

Identifica la Diferencia: Softwares tradicionales, como Excel, incluyen características avanzadas que mejoran la usabilidad y la eficiencia, pero carecen de los elementos fundamentales de la IA, como el aprendizaje, el razonamiento y la toma de decisiones autónoma. Si bien Excel puede mejorarse con capacidades más similares a la IA, es fundamentalmente una aplicación de hoja de cálculo diseñada para la gestión y el análisis de datos.

Minimiza el Factor de Miedo

La IA como Herramienta, No como Amenaza: La mala comprensión de la IA puede generar miedo al desplazamiento laboral y dilemas éticos. Por ejemplo, mientras que un algoritmo de trading impulsado por IA analiza tendencias del mercado, aún requiere supervisión humana para tomar decisiones matizadas. Reconocer la IA como una herramienta de apoyo en lugar de un reemplazo reduce la ansiedad y fomenta un ambiente más colaborativo. Y de nuevo, fundamental y de mayor impacto, tener en cuenta el contexto y las variables humanas mencionadas anteriormente.

Inversiones Inteligentes Comienzan Aquí

Toma de decisiones Informadas: Distinguir entre la verdadera IA y las tecnologías tradicionales es crucial para las decisiones de inversión. Por ejemplo, una empresa que dice usar IA para la detección de fraudes podría estar utilizando algoritmos tradicionales. Varias empresas utilizan IA para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real, proporcionando una ventaja competitiva que mejora la seguridad y la confianza.

Navega por Aguas Éticas

Ayuda a Formar Regulaciones: Comprender las limitaciones de la IA contribuye a prácticas financieras responsables. Si un modelo de puntuación crediticia se caracteriza erróneamente como IA cuando se basa en algoritmos obsoletos, puede llevar a prácticas de préstamo sesgadas. Definiciones claras ayudan a las instituciones financieras a implementar regulaciones justas que protejan a los consumidores y promuevan estándares éticos.

Únete a la Conversación

Participa con Perspicacia: Una mejor comprensión de lo que no es IA te permite participar en discusiones significativas con colegas, inversores y reguladores. Por ejemplo, distinguir entre herramientas de evaluación de riesgos impulsadas por IA y modelos financieros básicos puede llevar a decisiones más informadas sobre estrategias de gestión de riesgos.