Plan de adecuación a la inteligencia artificial (IA generativa): priorización de casos de uso

De qué trata

Tendencias de la inteligencia artificial en el mundo financiero y desarrollo de un marco de gestión que aborde la priorización, el desarrollo y la implantación de casos de uso de IA y de IA generativa en las distintas áreas de una entidad financiera: negocio, finanzas, riesgos, tecnología y recursos humanos.

La sesión parte de que la inteligencia artificial tiene cada vez más impacto en la economía mundial y de que su aplicación en el sector financiero genera beneficios que se reflejan en una mayor eficiencia y en el resultado de las entidades.

Resumen de la sesión

El expositor, socio de una firma de consultoría, propone una visión práctica para adoptar la inteligencia artificial y la inteligencia artificial generativa en una entidad financiera: no abordar casos de uso aislados y sin gobierno, sino construir primero un marco con estrategia y apetito, gobierno y comités, políticas y procedimientos, evaluación estandarizada de riesgos, capacitación y una infraestructura tecnológica adecuada. Explica cómo la ley europea de inteligencia artificial clasifica los sistemas por riesgo (inaceptable, alto y resto), por qué los modelos de puntuación de crédito son de alto riesgo y exigen transparencia, explicabilidad y ausencia de sesgos, y que quien usa una herramienta de terceros sigue siendo responsable de sus resultados.

En la parte de casos de uso, muestra ejemplos reales como la extracción automática de datos de documentos, la traducción de código en migraciones tecnológicas, asistentes que responden preguntas sobre políticas e informes, el análisis de información de sostenibilidad, el uso de asistentes de oficina y la automatización de evaluaciones de proveedores. Propone priorizarlos con un análisis de beneficio, costo y riesgo, y comenzar con tres pasos: el marco, dos o tres pilotos de unos tres meses y un plan de formación. En las preguntas señaló que la mayoría de las entidades aún no tiene una visión integrada, que la inteligencia artificial hace más eficiente el trabajo pero debe mantener a una persona en el proceso, y cómo controlar los riesgos de las alucinaciones y de las metodologías ágiles.

Temas tratados

• Marco de adopción de la inteligencia artificial: estrategia, gobierno y políticas
• Ley europea de inteligencia artificial: riesgo inaceptable, alto y resto
• Explicabilidad, sesgos y responsabilidad al usar herramientas de terceros
• Casos de uso reales en riesgos, tecnología, sostenibilidad y proveedores
• Cómo priorizar casos de uso: beneficio, costo y riesgo
• Primeros pasos: marco, pilotos y plan de formación
• Preguntas: avance real de las entidades, control de alucinaciones y personas en el proceso