IA

Introducción a la IA Generativa y RPA

IAGen y RPA

Resumen


Este artículo aborda la revolucionaria fusión de la Inteligencia Artificial Generativa con la Robotic Process Automation (RPA). Inicia con una introducción a ambos conceptos, explicando cómo la IA Generativa, con su capacidad de crear y optimizar, está transformando el ámbito de los RPA, sistemas diseñados para automatizar tareas rutinarias. Profundiza en las aplicaciones actuales, destacando casos de uso innovadores y empresas pioneras en esta integración. Se exploran los beneficios significativos, como mayor eficiencia y habilidad para gestionar tareas complejas, así como los desafíos inherentes, incluyendo cuestiones éticas y de manejo de datos.

El artículo también se proyecta hacia el futuro, apoyándose en informes de consultoras líderes como Gartner y McKinsey para predecir tendencias emergentes y posibles desarrollos. Incluye estudios de caso detallados que demuestran el impacto real de esta integración en diferentes industrias. Concluye reflexionando sobre el impacto a largo plazo de la IA Generativa en los RPA, anticipando una transformación profunda en diversas industrias y en la sociedad.

 


¿Qué «es» y «no es» la IAGen?

la Inteligencia Artificial Generativa (IAGen) es un campo de la inteligencia artificial que se enfoca en crear modelos capaces de generar contenido nuevo y original. Estos modelos pueden producir textos, imágenes, música, y otros tipos de datos que no existían previamente. La IAGen no es simplemente un proceso de copia o replicación de contenido existente; más bien, utiliza patrones y estructuras aprendidas de grandes conjuntos de datos para crear algo completamente nuevo y único.

la IAGen no es un sistema que simplemente replica o copia datos existentes. No se trata de un mecanismo de almacenamiento o recuperación de información, sino de un proceso creativo. La IAGen tampoco es infalible o perfecta; sus creaciones están limitadas por los datos en los que se entrena y pueden incluir errores o sesgos. Además, no posee una comprensión intuitiva o conciencia del contenido que genera; actúa basándose en patrones y correlaciones estadísticas sin una verdadera comprensión del significado o el contexto

Aplicaciones de la IA Gen:

Al profundizar un poco sobre las Aplicaciones Actuales de la IA Generativa en el campo de Robotic Process Automation (RPA), se puede destacar los siguientes puntos en funcion del segmento o industria de aplicación:
  1. Automatización en Servicio al Cliente: Una de las aplicaciones más destacadas es en los centros de atención al cliente. Las herramientas de RPA con IA Generativa pueden interpretar y responder a consultas de clientes en tiempo real, proporcionando respuestas personalizadas y soluciones precisas. Por ejemplo, empresas como Amazon utilizan chatbots avanzados que no solo responden preguntas comunes, sino que también generan respuestas basadas en el comportamiento y las necesidades específicas del cliente.
  2. Generación de Informes y Análisis de Datos: En el sector financiero y de investigación, la IA Generativa está siendo utilizada para analizar grandes volúmenes de datos y generar informes detallados. Bancos y firmas de análisis financiero, como JPMorgan Chase, están implementando estas tecnologías para crear informes financieros personalizados, análisis de tendencias de mercado y predicciones económicas basadas en datos complejos.
  3. Creación de Contenido Digital: En el ámbito del marketing y la publicidad, la IA Generativa integrada en sistemas de RPA está revolucionando la forma en que se crea contenido. Empresas de medios y publicidad están utilizando estas tecnologías para generar automáticamente contenidos escritos, visuales e incluso audiovisuales. Un ejemplo es Adobe, que ofrece herramientas que utilizan IA para ayudar en la creación de diseños gráficos y edición de imágenes, adaptándose a las tendencias y preferencias del usuario.
  4. Automatización en Salud: En el sector de la salud, la IA Generativa en RPA está siendo utilizada para análisis de datos médicos y generación de informes de pacientes. Hospitales y clínicas están utilizando estas tecnologías para procesar datos de pacientes, generar historiales médicos automatizados y proporcionar recomendaciones de tratamientos basadas en el análisis de datos de salud.
  5. Desarrollo de Software: La IA Generativa también está ayudando en la automatización del desarrollo de software. Herramientas de RPA están siendo equipadas con capacidades para generar código, probar software y detectar errores automáticamente. Esto está permitiendo a las empresas de desarrollo de software acelerar su producción y mejorar la calidad de sus productos.

Tendencias:

A medida que avanzamos en esta era de rápida transformación digital, estamos presenciando una integración cada vez más profunda entre la IA Generativa y los sistemas de RPA. Esta fusión está allanando el camino hacia una automatización más inteligente y adaptativa, donde las máquinas no solo ejecutan tareas, sino que también aprenden y optimizan procesos en tiempo real. Imagina sistemas de RPA que no solo siguen instrucciones, sino que también proponen mejoras y adaptaciones basadas en patrones emergentes y retroalimentación continua.

Otra tendencia significativa es la personalización avanzada en la experiencia del cliente y las soluciones empresariales. A través de la IA Generativa, los sistemas de RPA podrán ofrecer interacciones y respuestas que se sientan únicas y adaptadas a las necesidades individuales, marcando un salto en la calidad del servicio y la satisfacción del cliente. Esto va más allá de la simple automatización de tareas; se trata de crear una experiencia verdaderamente personalizada y dinámica para cada usuario.

Mientras estas tecnologías avanzan, también lo hace la conciencia sobre la importancia de un desarrollo ético y responsable de la IA. Se espera que la industria tecnológica ponga un mayor énfasis en la creación de marcos éticos y regulaciones para garantizar que los avances en IA Generativa y RPA respeten la privacidad, la seguridad de los datos y los derechos humanos. Este enfoque ético será crucial para ganar y mantener la confianza del público en estas tecnologías.

Además, (personalmente) estoy seguro que veremos una expansión de estas tecnologías en una variedad de industrias. Desde la salud hasta las finanzas y las artes, la IA Generativa y RPA abrirán nuevas posibilidades para la innovación y la eficiencia. En el sector sanitario, por ejemplo, podrían automatizar y personalizar el tratamiento de pacientes, mientras que en el mundo financiero, podrían revolucionar el análisis de datos y la toma de decisiones.

Algo adicional, pero no menos importante, con el aumento de la recopilación y procesamiento de datos, la seguridad de la información será más crucial que nunca. Es probable que veamos desarrollos en criptografía avanzada y medidas de seguridad robustas para proteger los datos sensibles manejados por sistemas de RPA.

En palabras resumidas, el futuro de la IA Generativa y RPA promete ser emocionante, con avances que no solo mejoran la eficiencia y la productividad, sino que también plantean desafíos y oportunidades en la ética, la personalización y la seguridad de los datos. Estas tendencias no solo transformarán la forma en que las empresas operan, sino que también tendrán un impacto significativo en nuestra vida cotidiana y en la sociedad en general.

Casos de Uso:

Los casos de uso de la Inteligencia Artificial Generativa y la Automatización de Procesos Robóticos (RPA) que pueden generar el más alto Retorno de Inversión (ROI) son aquellos que combinan la eficiencia operativa con la innovación en áreas críticas para el negocio. Estos casos suelen encontrarse en sectores donde la automatización no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también crea valor agregado a través de la personalización, la innovación y la mejora en la toma de decisiones. La clave para un alto ROI radica en identificar procesos que son tanto intensivos en mano de obra como susceptibles a mejoras a través de la inteligencia artificial avanzada.

Aquí presentamos algunos ejemplos destacados:

  1. Automatización en Servicios Financieros: En el sector bancario y financiero, la implementación de RPA con IA Generativa para la gestión de riesgos y el análisis de fraude puede resultar en ahorros significativos y en una disminución de las pérdidas por actividades fraudulentas. Al procesar grandes volúmenes de transacciones en tiempo real y detectar patrones sospechosos, estos sistemas pueden prevenir el fraude de manera más eficaz que los métodos tradicionales.
  2. Gestión de Atención al Cliente en Telecomunicaciones: Las empresas de telecomunicaciones pueden emplear estas tecnologías para personalizar la interacción con el cliente, resolviendo consultas y problemas de manera más eficiente. La IA Generativa puede ayudar a crear respuestas personalizadas y soluciones a problemas comunes, lo que mejora la satisfacción del cliente y reduce los costos operativos asociados con los centros de llamadas.
  3. Optimización de la Cadena de Suministro en Manufactura: En la industria manufacturera, la IA Generativa y RPA pueden ser utilizadas para optimizar la cadena de suministro, desde la previsión de la demanda hasta la gestión de inventarios. Esta integración puede llevar a una reducción significativa de los costos de almacenamiento y a una mejora en la eficiencia de la producción.
  4. Automatización de Procesos Administrativos en Salud: El sector salud puede beneficiarse enormemente de la automatización de procesos administrativos, como la gestión de registros de pacientes y la facturación. La IA Generativa puede facilitar la personalización del tratamiento y la atención, mejorando la eficiencia y la calidad del servicio al paciente.

Estos casos de uso no solo ofrecen una alta rentabilidad, sino que también establecen las bases para una transformación digital más amplia, mejorando tanto la eficiencia operativa como la experiencia del cliente. Al centrarse en áreas donde la automatización y la inteligencia artificial pueden tener un impacto significativo, las empresas pueden maximizar su ROI mientras se posicionan como líderes en la adopción de tecnologías avanzadas.

Conclusión:

Las tendencias actuales en Inteligencia Artificial Generativa y RPA indican una era de transformación digital significativa, con una integración creciente que promete eficiencia, personalización y soluciones innovadoras en diversos sectores.

Los casos de uso destacados en servicios financieros, telecomunicaciones, manufactura y salud no solo apuntan a un alto retorno de inversión, sino también a una mejora en la calidad del servicio y la experiencia del cliente. El futuro de estas tecnologías se centra en un desarrollo ético y responsable, asegurando un impacto positivo tanto en la economía como en la sociedad.

Gracias por acompañarnos en este viaje a través de la IA Generativa y la RPA. En «SomosCognitivos», continuaremos explorando y compartiendo las últimas tendencias y desarrollos en este fascinante campo. ¡Hasta la próxima!

La Gradiente de Descenso

Gradiente Descenso

En esta sección abordaré un tema muy común en el mundo de la IA y trataré de explicar el Descenso del Gradiente (Gradient Descent) de manera sencilla y didáctica.

Imaginemos que estás jugando a encontrar un tesoro oculto en una montaña. El objetivo es llegar al punto más bajo de la montaña, donde se encuentra el tesoro. Sin embargo, no tienes un mapa que te indique la ubicación exacta del tesoro. ¿Qué harías en esta situación?

Aquí es donde entra en acción el Descenso del Gradiente. Puedes comenzar desde cualquier punto de la montaña y dar un paso hacia abajo. Luego, te preguntas: «¿Me acerqué al punto más bajo?» Si la respuesta es sí, continúas avanzando en la misma dirección. Si la respuesta es no, ajustas tu dirección y das un paso en una nueva dirección que te acerque más al punto más bajo.

El Descenso del Gradiente se asemeja mucho a este juego de búsqueda de tesoros. Cada paso que das en la montaña representa una iteración en el algoritmo. El objetivo es encontrar la ubicación del tesoro, que en términos de aprendizaje automático, representa el mínimo de una función de costo.

La utilidad del Descenso del Gradiente radica en optimizar los modelos de aprendizaje automático al encontrar los valores de los parámetros que minimizan la función de costo. A medida que ajustamos repetidamente los parámetros en la dirección que reduce la función de costo, podemos acercarnos al mínimo global.

En resumen, el Descenso del Gradiente es como buscar un tesoro en una montaña sin mapa. Ajustamos nuestra dirección para acercarnos al punto más bajo, que representa el mínimo de una función de costo en el aprendizaje automático. Este algoritmo es fundamental para optimizar nuestros modelos y encontrar los valores de parámetros que mejor se ajusten a nuestros datos.

Aquí mencionaré un par de ejemplos fáciles de entender:

  1. Descenso del Gradiente en una resbaladilla(tobogán): Imagina que estás en un parque acuático con una enorme resbaladilla que tiene muchas curvas. Quieres llegar lo más rápido posible al final de la resbaladilla, que es el punto más bajo. Para lograrlo, ajustas tu posición y ángulo a medida que deslizas hacia abajo, tomando en cuenta las curvas y tratando de maximiza
    r tu velocidad descendente. El Descenso del Gradiente funciona de manera similar, ajustando los parámetros del modelo a medida que se desplaza hacia el mínimo de la función de costo.
  2. Descenso del Gradiente en un juego de laberinto: Imagina que estás en un laberinto tratando de encontrar la salida más rápidamente. A medida que avanzas, te das cuenta de que cada paso te aleja o te acerca a la salida. Sigues tomando decisiones en función de qué dirección te acerca más a la salida hasta que finalmente encuentras el camino correcto. En este caso, el Descenso del Gradiente se asemeja a tu proceso de encontrar la salida óptima al ajustar tu dirección en función de la evaluación continua de si te estás acercando o alejando del objetivo.

En resumen, el Descenso del Gradiente es como buscar un tesoro en una montaña o encontrar la salida en un laberinto. Te ayuda a encontrar el mínimo de una función de costo en el aprendizaje automático ajustando iterativamente los parámetros del modelo en la dirección que reduce la función de costo. Es una herramienta fundamental para optimizar y entrenar modelos de manera eficiente.

La Hiperautomatización un paso adelante en la automatización empresarial

Hiperautomatización now!!

Resumen


Al hablar de «hiperautomatización» nos estamos refiriendo a la combinación de tecnologías de automatización como la RPA (Robotic Process Automation), NLP (Natural Language Processing), IA (Artificial Intelligence), iBPMS (Intelligent Business Process Management Suites), ML (Machine Learning) y otras más, que permiten mejorar la eficiencia y la productividad de los procesos de negocio. La tendencia en auge de la hiperautomatización en el ámbito empresarial puede generar importantes beneficios en términos de eficiencia y ahorro de costos, no obstante, también conlleva riesgos significativos que lo veremos en el desarrollo de este post.


Contenido

 Hiperautomatización

La hiperautomatizaciòn «per se», se està convirtiendo en una tendencia tecnológica que se ha desarrollado a partir de la automatización de procesos repetitivos simples o de baja complejidad, hasta abarcar procesos  de mayor complejidad. Cuando mencionamos de mayor complejidad me refiero a que involucran datos no estructurados , así como también decisiones basadas en la inteligencia artificial.  La particularidad es que la hiperautomatización no solo se enfoca en la automatización de tareas, sino también en la optimización de procesos que a la larga son elementos que mejoran la experiencia del cliente.

La evolución  de la hiperautomatización permite incluir herramientas que permiten la orquestación y gestión de flujos de trabajo, permitiendo la integración de múltiples sistemas como también tecnologías.

Imaginemos por un momento que tenemos un robot «asistente» que nos ayuda con las tareas diarias, como por ejemplo a hacer la cama, poner la mesa y limpiar el piso.  Al comienzo, (como es comprensible) el robot solo podrá realizar estas tareas sencillas y repetitivas. Pero a medida que pasa el tiempo, la habilidad del robot para hacer tareas mas complejas, crece, por ejemplo como ayudarnos a planificar el día y hacer pronósticos del clima para hoy. El robot ahora puede aprender de sus experiencias y tomar decisiones más inteligentes. Además, este robot con el aprendizaje desarrollado en las primeras experiencias ha aprendido a trabajar con otros robots para hacer todo más rápido y eficiente. Eso es lo que la hiperautomatización hace en los negocios: usar tecnología para ayudar a las empresas a trabajar más rápido y mejor, como un equipo de robots que trabajan juntos para hacer el trabajo más rápido y eficiente.

Impacto

La relevancia sustancial del impacto que produce la hiperautomatización puede considerarse desde diferentes escenarios, sin embargo me gustaria comentar por ahora en el ámbito laboral y social. Por un lado, puede mejorar la eficiencia y la productividads de los procesos de negocio, lo que puede llevar a una mayor rentabilidad y competitividad de las empresas. No obstante, puede tener un impacto en los empleados que realizan trabajos repetitivos y rutinarios. Mientras se logra automatizar pocas o muchas tareas, es posible que se reduzca la necesidad de empleados que antes realizaban dichas tareas, lo que podría generar cierta preocupación sobre la eliminación de empleos y el impacto en la seguridad laboral (si no hay empleado, es un asegurado menos).

Ahoram veámoslo desde el otro lado, la hiperautomatización también tiene el potencial de liberar a los empleados de las tareas tediosas y repetitivas, lo que les permite enfocarse en trabajos más estratégicos y de mayor valor, lo que puede ser positivo para su desarrollo profesional y para la capacidad de la empresa para innovar y crecer. Es decir, se crean espacios especializados para el hombre a tareas más criticas como la toma de decisiones.

 

Riesgos

La hiperautomatización, al ser implementada, puede acarrear diversos riesgos en cuanto al empleo, la privacidad y seguridad de los datos, la excesiva dependencia en la tecnología y la desigualdad laboral. A continuación, se describen algunos de los riesgos más frecuentes asociados a la hiperautomatización.

  1. La hiperautomatización puede eliminar muchos trabajos (DESEMPLEO) que antes eran realizados por personas, lo que podría resultar en un desempleo masivo y una brecha de habilidades. Las empresas deben considerar cómo pueden reentrenar o reubicar a los empleados afectados por la automatización y fomentar el desarrollo de habilidades relevantes.
  2. La hiperautomatización puede requerir la recopilación y el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo que puede plantear RIESGOS DE PRIVACIDAD Y SEGURIDAD de datos. Las empresas deben implementar medidas de seguridad y privacidad de datos para proteger la información confidencial de los clientes y empleados.
  3. La hiperautomatización puede hacer que las empresas sean altamente DEPENDIENTES DE LA TECNOLOGIA, lo que podría generar vulnerabilidades y riesgos en caso de fallos en los sistemas. Las empresas deben planificar cómo pueden mitigar los riesgos asociados con la dependencia de la tecnología.
  4. La hiperautomatización puede aumentar la brecha de ingresos y la DESIGUALDAD LABORAL, ya que algunos trabajos automatizados pueden requerir habilidades y educación avanzadas, lo que puede dejar atrás a los trabajadores menos capacitados. Las empresas deben trabajar para mitigar los riesgos de la desigualdad laboral y la brecha de ingresos.

¿Cómo mitigar estos riesgos?

Opciones hay varias, a continuación expongo una aproximacion al respecto:

  • Planificación de la transición: Las empresas tienen que adopatarlo con «tino» y con cuidado y pensar en cómo reentrenar o reubicar a la gente afectada por la automatización. Además, pueden bajarle la carga horaria o redefinir las tareas de los trabajadores para evitar dejarlos sin trabajo.
  • Seguridad y privacidad de datos: Las empresas tienen que estar «pilas» y tomar medidas de seguridad y privacidad de datos para proteger la info confidencial de la clientela y empleados. Por ejemplo, pueden cifrar los datos o implementar protocolos de acceso restringido para que la info esté más protegida que nunca.
  • Diversificación de tecnología: Las empresas deberian ser más astutas y no depender solo de una plataforma de automatización. Así pueden evitar depender de un solo proveedor y reducir el riesgo de posibles impactos negativos o imprevistos.
  • Revisión de algoritmos: Las empresas deben estar bien pendientes y revisar periódicamente los algoritmos que usan para asegurarse de que no estén sesgados y sean justos. Ayuda mucho en este punto la contratación de un auditor externo para revisar los algoritmos y asegurarse de que sean éticos, justos, y humanamente comprensibles.
  • Capacitación y educación: Las empresas deben ser proactivas con sus empleados y ofrecer programas de capacitación y educación a los trabajadores para que puedan adquirir nuevas habilidades y competencias que sean relevantes en la era de la hiperautomatización. Así se puede reducir la brecha de habilidades y la desigualdad laboral, que en muchos casos son causales de la pobreza extrema.

Casos de Uso

Sn multiples los Casos de Uso que puede se puede plantear desde el lado de la Hiperautomatización. En seguida unos pocos pero relevantes:

Industria Casos de uso de la hiperautomatización
Banca y finanzas Automatización de procesos de aprobación de préstamos, análisis y gestión de riesgos, gestión de fraudes, atención al cliente mediante chatbots, procesamiento automático de facturas y pagos.
Manufactura Automatización de procesos de producción y ensamblaje, mantenimiento predictivo de maquinaria, control de calidad mediante inteligencia artificial y análisis de datos, gestión de inventarios y seguimiento de pedidos.
Salud Automatización de procesos de atención al paciente mediante chatbots y robots de asistencia, gestión de registros médicos y análisis de datos, programación automática de citas y recordatorios, seguimiento y monitoreo remoto de pacientes.
Logística y transporte Optimización de rutas y planificación de entregas mediante inteligencia artificial, gestión automatizada de almacenes y distribución de inventarios, monitoreo y seguimiento de vehículos y cargas mediante sensores y GPS, análisis y predicción de la demanda y la oferta.
Retail Personalización de ofertas y promociones mediante análisis de datos y machine learning, automatización de procesos de inventario y gestión de pedidos, atención al cliente mediante chatbots y asistentes virtuales, monitorización de precios y análisis de competencia.

 

Conclusión

Para concluir, la hiperautomatización es una tendencia en auge que puede brindar oportunidades emocionantes para aumentar la eficiencia y reducir los costos de las empresas. A pesar de los desafíos significativos en términos de impacto en el empleo, la privacidad y la seguridad de los datos, la dependencia tecnológica y la desigualdad laboral, hay motivos para el optimismo. Si las empresas pueden planificar y ejecutar la automatización con cuidado y consideración, y adoptar medidas para mitigar los riesgos asociados, es posible lograr un equilibrio efectivo entre los beneficios y los costos de la hiperautomatización

 

Referencias

  • Stralynn: https://www.stralynn.com/post/hyper-automation-an-emerging-approach-with-digital-transformation-at-its-core
  • Forbes:  https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2021/10/07/how-to-start-your-hyperautomation-journey/?sh=16d7ed366165
  • Deloitte: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/in/Documents/technology-media-telecommunications/in-hyperautomation-the-next-frontier-noexp.pdf

Hasta que llegó el nuevo modelo GPT-4

Modelo GPT4

Resumen


¡Atención, atención! ¡Se acerca GPT4, el nuevo y mejorado modelo de lenguaje de OpenAI! ¡Será enorme, con 100 billones de parámetros! ¿Pueden imaginar lo que podemos hacer con él? Generar textos, traducir, resumir documentos y ¡hasta crear contenido creativo! Pero no todo es risas y diversión, GPT4 también trae consigo algunos riesgos éticos y sociales, como la generación de información falsa, el sesgo y la discriminación, la violación de los derechos de autor y la privacidad. Así que, mantengamos los ojos bien abiertos, ¡y disfrutemos de la montaña rusa que será GPT4! Waoooo…


Contenido

 

¡Manos a la obra!, comencemos puess….

¡OpenAI se está preparando para lanzar el próximo gran modelo de lenguaje: GPT4! Este es el cuarto modelo en la serie GPT (Generative Pre-trained Transformer), que comenzó hace unos años y ha evolucionado rápidamente. GPT4 se entrenará con enormes cantidades de datos textuales extraídos de Internet, lo que significa que será capaz de aprender los patrones estadísticos del lenguaje humano. Además, será capaz de realizar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural con muy pocos ejemplos.

Lo que hace que GPT4 sea aún más emocionante es su tamaño y capacidad. Con aproximadamente 100 billones de parámetros, será más grande que cualquier modelo anterior y equivalente al número aproximado de sinapsis en el cerebro humano. En comparación, GPT3 es como un pequeño cerebro con solo unos 175 mil millones de parámetros. ¿No es impresionante?

Pero, ¡cuidado! GPT4 también puede tener algunos riesgos éticos y sociales, como la generación de información falsa y el sesgo. Aún así, ¡no podemos esperar para ver lo que GPT4 puede hacer!

Pero sabes que?,…¡Tengo noticias emocionantes! GPT4 está en camino y se espera que sea capaz de procesar aún más símbolos que sus predecesores, lo que significa que podrá manejar textos más largos y complejos. ¡Es increíble!

Mientras que GPT3 tiene un límite de 2048 símbolos por entrada o salida, se espera que GPT4 rompa este límite y alcance hasta 10 mil símbolos. Con estas mejoras, se espera que GPT4 sea capaz de realizar tareas aún más avanzadas y desafiantes que GPT3. ¡Esto es algo que esperamos con ansias!

Imaginen todo lo que se puede hacer con textos más largos y complejos, desde la generación de contenido creativo hasta la traducción y resumen de documentos. Estoy emocionado por lo que GPT4 tiene reservado para nosotros. ¡Mantengan los ojos bien abiertos para su lanzamiento!

Impactos

Impacto positivo Descripción
Mejorar la comunicación y la colaboración entre personas y máquinas Facilitar el acceso a la información y el conocimiento mediante una interacción natural y fluida con el texto generado por GPT4.
Potenciar la creatividad y la innovación Permitir generar nuevos contenidos o ideas para diversos fines como el arte, el entretenimiento, la ciencia, etc., aprovechando la capacidad de GPT4 para producir textos originales y coherentes.
Impulsar el desarrollo económico y social Crear nuevas oportunidades de negocio o empleo en diferentes sectores e industrias, gracias a las aplicaciones de GPT4 para generar o mejorar textos para diversos propósitos como el marketing, el periodismo, la educación, etc.
Fomentar la educación personalizada y adaptada al nivel y las preferencias del estudiante Ayudar a comprender mejor conceptos complejos y mejorar las habilidades de escritura mediante el uso de GPT4 como tutor o asistente virtual inteligente.
Contribuir a la solución de problemas globales o locales Analizar datos o generar propuestas para abordar problemas como el cambio climático, la salud pública, los derechos humanos, etc., utilizando GPT4 como herramienta de investigación o generación de conocimiento.

Casos de Uso

Cito algunos posibles escenarios que tendrà GPT4:

  • Generación automática o asistida de textos para diversos fines como blogs, artículos periodísticos, reseñas, guiones, libros, etc.
  • Traducción automática entre diferentes idiomas o dialectos.
  • Resumen automático o asistido de documentos largos o complejos como informes, tesis, artículos científicos, etc.
  • Creación automática o asistida de contenido creativo como poemas, canciones, historias cortas, novelas, etc.
  • Asistencia virtual inteligente para diversas tareas como responder preguntas, realizar búsquedas, hacer reservas, programar citas, etc.
  • Educación personalizada adaptada al nivel y las preferencias del estudiante.
  • Entretenimiento interactivo basado en texto como juegos narrativos, simulaciones sociales, chatbots humorísticos, etc.

Riesgos

Generación de información falsa o engañosa

El desarrollo de GPT4 plantea preocupaciones éticas y sociales, ya que existe la posibilidad de que genere textos que no se basen en hechos verificables o que tergiversen la realidad. Esto podría afectar a la credibilidad y la confianza en las fuentes de información, y a la formación de opiniones y decisiones de las personas. Es importante abordar estos riesgos antes de su lanzamiento al mercado y asegurarnos de que se utilice de manera responsable.

Sesgo y discriminación

Existe la preocupación de que GPT4 pueda replicar o aumentar los sesgos y prejuicios presentes en los datos utilizados para su entrenamiento. Esto podría tener consecuencias negativas para grupos minoritarios o vulnerables y para la justicia social en general. Es necesario tomar medidas para minimizar estos riesgos y garantizar que el uso de GPT4 sea justo e inclusivo.

Mal uso o abuso

GPT4 podría ser utilizado o abusado para fines maliciosos o ilegales como el ciberataque, el fraude, el acoso, la manipulación, el extremismo, etc. Esto podría afectar a la seguridad y al bienestar de las personas y a la estabilidad y el orden social.

¿Cómo mitigar estos Riesgos?

Para reducir los riesgos de GPT4 se deben tomar medidas en distintas áreas, como por ejemplo:

  • Establecer normas y regulaciones claras sobre el uso responsable y ético de GPT-4 y sus aplicaciones
  • La implementación de herramientas para verificar la información y garantizar su precisión
  • La utilización de datos diversos y representativos para evitar sesgos y discriminaciones
  • El establecimiento de regulaciones claras para prevenir el uso malicioso
  • Realización de investigaciones continuas para abordar las preocupaciones éticas y sociales relacionadas con la inteligencia artificial.
  • Promover la educación y la concienciación sobre los beneficios y los riesgos de GPT-4 entre los usuarios y la sociedad en general.

Referencias

GPT-4: El nuevo modelo de lenguaje de OpenAI
neuroflash.com/es/gpt-4-el-nuevo-modelo-de-lenguaje-de-openai/

GPT-4 A la vuelta de la esquina: Microsoft
www.pasionmovil.com/noticias/gpt-4-a-la-vuelta-de-la-esquina-microsoft/

GPT-4, el motor del nuevo ChatGPT llega la próxima semana con el vídeo como protagonista
www.msn.com/es-es/noticias/tecnologia/gpt-4-el-motor-del-nuevo-chatgpt-llega-la-pr%C3%B3xima-semana-con-el-v%C3%ADdeo-como-protagonista/ar-AA18s4OQ


				
								
			

La Inteligencia Artificial en la Industria Financiera

IA en el Sector Financiero

Resumen


La inteligencia artificial (IA) ha tenido un gran impacto en la industria financiera, proporcionando múltiples beneficios. Con su capacidad para optimizar la gestión de riesgos, evaluar la solvencia crediticia, prevenir fraudes y personalizar los servicios financieros, la IA ha mejorado significativamente la eficiencia del sector financiero. Además, la IA ha contribuido a reducir los costos y minimizar los errores humanos, lo que ha resultado en una mayor precisión y rentabilidad en la gestión de los servicios financieros. En general, la IA ha sido una herramienta valiosa para el crecimiento y la evolución de la industria financiera moderna


Contenido

La IA tiene muchas aplicaciones en el sector financiero, como por ejemplo:

  • Fondos de inversión: La IA puede analizar grandes cantidades de datos y predecir tendencias y oportunidades de inversión.
  • Asesores financieros virtuales: La IA puede ofrecer consejos personalizados y automatizados a los clientes sobre sus finanzas, productos y servicios.
  • Detección de fraudes: La IA puede detectar anomalías y comportamientos sospechosos en las transacciones financieras y alertar a las autoridades competentes.
  • Procesamiento de pagos: La IA puede facilitar y agilizar los procesos de pago digitales, reduciendo los costes y los errores humanos.
  • Crédito y riesgo: La IA puede evaluar el perfil crediticio y el riesgo de los solicitantes de préstamos, utilizando datos alternativos y modelos predictivos.

La evolución de la IA en el mundo financiero se remonta a las décadas de 1950 y 1960, cuando se empezaron a desarrollar los primeros sistemas expertos basados en reglas lógicas. Desde entonces, la IA ha avanzado gracias al progreso tecnológico, la disponibilidad de datos masivos y el desarrollo de algoritmos más sofisticados3. Algunas fechas clave son:

  • 1987: Se crea el primer fondo cuantitativo basado en modelos matemáticos e informáticos.
  • 1997: IBM Deep Blue derrota al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando la capacidad de la IA para resolver problemas complejos.
  • 2006: Se acuña el término “big data” para referirse al creciente volumen y variedad de datos generados por las actividades humanas y digitales.
  • 2011: IBM Watson gana el concurso televisivo Jeopardy!, mostrando la habilidad de la IA para procesar lenguaje natural y responder preguntas.
  • 2015: Google DeepMind crea AlphaGo, un programa capaz de vencer al campeón mundial del juego milenario Go, considerado más difícil que el ajedrez.
  • 2019: OpenAI desarrolla GPT-2, un modelo generativo capaz de producir textos coherentes a partir de una frase inicial.

Actualmente, la IA está impactando en bancos , cooperativas y financieras de diversas formas. Por ejemplo:

  • Los bancos están utilizando la IA para mejorar la experiencia del cliente , optimizar sus operaciones internas , aumentar su rentabilidad y cumplir con las regulaciones legales .
  • Las cooperativas están aprovechando la IA para fortalecer sus valores cooperativos , fomentar la inclusión financiera, ofrecer soluciones innovadoras y competir con otras entidades financieras .
  • Las financieras están empleando la IA para diversificar sus productos , ampliar su mercado , reducir sus riesgos y generar confianza entre sus clientes.

Casos  de Uso

La sombrilla de posibilidades son variadas en esta industria, que han dado lugar a creativos escenarios para la implementacion de proyectos de esta naturaleza. A continuación, me gustaría hacer referencia a alguno de ellos:

  • Asistentes virtuales: Son programas que ayudan al cliente a tomar decisiones financieras y facilitar la realización de transferencias y pagos, además proveen información rápida sobre saldos y movimientos recientes sin tener que instalar aplicaciones.
  • Credit Scoring: Es el proceso de evaluar el riesgo crediticio de un solicitante de préstamo, utilizando datos alternativos y modelos predictivos basados en IA. Esto permite ofrecer créditos más personalizados y accesibles a personas que no tienen historial crediticio o que están excluidas del sistema financiero tradicional.
  • Control del fraude: Es la detección y prevención de actividades fraudulentas en las transacciones financieras, utilizando técnicas de IA como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural o la visión por computador. Estas técnicas permiten identificar patrones anómalos o sospechosos y alertar a las autoridades competentes en tiempo real.
  • Fondos de inversión automatizados: Son fondos que utilizan algoritmos de IA para analizar grandes cantidades de datos y predecir tendencias y oportunidades de inversión. Estos fondos pueden adaptarse rápidamente a los cambios del mercado y ofrecer una mayor rentabilidad a los inversores.
  • Asesoría robotizada: Es el servicio de ofrecer consejos financieros personalizados y automatizados a los clientes, utilizando algoritmos de IA que tienen en cuenta sus objetivos, preferencias y perfil de riesgo. Estos algoritmos pueden recomendar productos y servicios adecuados para cada cliente y optimizar su cartera de inversiones.
  • Seguros inteligentes: Son seguros que utilizan la IA para mejorar la gestión del riesgo, la personalización de las pólizas, la prevención de siniestros y la atención al cliente. La IA puede ayudar a estimar el precio justo de un seguro según el perfil del asegurado, a detectar fraudes en las reclamaciones, a prevenir accidentes mediante sensores inteligentes o a resolver dudas mediante chatbots.

Impactos Positivos

  • Mejora la gestión de riesgos: La IA se basa en el aprendizaje automático, que reduce las posibilidades de error y analiza vastos volúmenes de datos. Esta enorme capacidad de procesamiento permite manejar vastas cantidades de información en poco tiempo y predecir escenarios futuros con mayor precisión. Así, la IA ayuda a las entidades financieras a evaluar mejor el riesgo de sus operaciones y a tomar decisiones más acertadas1.
  • Facilita la inclusión financiera: La IA permite ofrecer servicios financieros más personalizados y accesibles a personas que no tienen historial crediticio o que están excluidas del sistema financiero tradicional. Por ejemplo, la IA puede utilizar datos alternativos como el comportamiento en redes sociales o el uso del teléfono móvil para calcular el riesgo crediticio de un solicitante de préstamo. Así, la IA ayuda a democratizar el acceso al crédito y a mejorar las condiciones de vida de millones de personas.
  • Aumenta la eficiencia y la satisfacción del cliente: La IA facilita los procesos financieros y brinda soluciones más rápidas y mucho más eficientes, reduciendo gastos y evitando los errores humanos1. Por ejemplo, la IA puede automatizar tareas repetitivas como la verificación de documentos o la generación de informes. Además, la IA puede mejorar la atención al cliente mediante asistentes virtuales que resuelven dudas o realizan transacciones sin tener que instalar aplicaciones. Así, la IA ayuda a optimizar los recursos y a fidelizar a los clientes.

Riesgos

La IA en el ámbito bancario y financiero implica diversos riesgos. Uno de ellos es el sesgo algorítmico, el cual se produce cuando los modelos de IA discriminan a ciertos grupos de clientes o sectores basándose en características como la edad, el género o el origen étnico. Además, la falta de transparencia y comprensibilidad de los modelos de IA puede provocar decisiones inapropiadas y poco éticas. Los sistemas de IA también pueden ser vulnerables a los ciberataques, lo que supone un riesgo para la confidencialidad de los datos. Finalmente, el uso de la IA en el sector financiero puede dar lugar a la eliminación de empleos, lo que puede tener consecuencias negativas para la economía y la sociedad. Por tanto, es fundamental que los bancos y las instituciones financieras implementen medidas para asegurar que los sistemas de IA sean justos, éticos y seguros.

En los siguientes puntos a manera de Hightlights citaré los poteciales riesgos en esta industiria

  • Pérdida de control humano: La IA puede tomar decisiones financieras sin la supervisión o el consentimiento de los humanos, lo que puede generar consecuencias imprevistas o indeseadas. Por ejemplo, la IA puede ejecutar operaciones bursátiles de alto riesgo o conceder créditos a personas no aptas.
  • Aumento de la brecha digital: La IA puede excluir o discriminar a las personas que no tienen acceso a la tecnología o que no saben cómo usarla. Por ejemplo, la IA puede rechazar solicitudes de crédito basadas en datos incompletos o sesgados.
  • Vulnerabilidad a ataques cibernéticos: La IA puede ser hackeada o manipulada por agentes maliciosos que buscan obtener beneficios ilícitos o causar daños al sistema financiero. Por ejemplo, la IA puede ser engañada para transferir fondos a cuentas fraudulentas o para divulgar información confidencial.

¿Cómo mitigar estos Riesgos?

Por ahora, existen formas de mitigar estos riesgos, las cuales son, por ejemplo:

  • La articulación de consensos: Es importante que los actores involucrados en el uso de la IA (como los gobiernos, las empresas, los reguladores y los consumidores) se pongan de acuerdo en unos principios éticos y unas normas legales que garanticen el respeto a los derechos humanos y el bien común. Por ejemplo, imagina que la IA es como un niño que necesita aprender a comportarse bien y que necesita unas reglas claras y justas para hacerlo.
  • La supervisión de los modelos de IA: Es importante que los humanos puedan entender y controlar lo que hace la IA y cómo lo hace, y que puedan intervenir o corregir cuando sea necesario. Por ejemplo, imagina que la IA es como un coche que necesita un conductor humano que lo guíe y que pueda frenar o cambiar de dirección si hay algún problema.
  • La protección de los datos: Es importante que los datos que usa la IA sean seguros, confiables y transparentes, y que se respete la privacidad y el consentimiento de los clientes. Por ejemplo, imagina que la IA es como un amigo al que le confías tus secretos financieros y que esperas que no los comparta con nadie sin tu permiso

Referencias

Aportaciones de la IA en el sector Financiero

https://www.bbva.com/es/cinco-aportaciones-inteligencia-artificial-sector-financiero/

Inteligencia Financiera, Casos prácticos

https://uniblog.unicajabanco.es/inteligencia-artificial-en-el-sector-financiero–casos-practicos

Impactos de la IA en el sectorFinanciero

https://www.esan.edu.pe/conexion-esan/como-impacta-la-inteligencia-artificial-en-el-sector-financiero

Potenciales riesgos de la IA en el sector financiero y cómo mitigar estos riesgos

https://www.linkedin.com/pulse/riesgos-y-oportunidades-de-la-ia-en-finanzas-ricardo-l%C3%B3pez-herrera-

https://www.bbva.com/es/la-inteligencia-artificial-un-aliado-de-los-bancos-para-prevenir-riesgos/

https://www.bbva.com/es/la-inteligencia-artificial-un-aliado-de-los-bancos-para-prevenir-riesgos/

https://www.intel.es/content/www/es/es/financial-services-it/banking/banking-risk-management.html