Durante los últimos años, los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) han monopolizado el discurso sobre Inteligencia Artificial.
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Durante los últimos años, los grandes modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) han monopolizado el discurso sobre Inteligencia Artificial.
Cómo combinar Agentes de IA + Motores de Decisión acelera el impacto en banca y fintech (con gobernanza y explicabilidad).
La forma de tomar decisiones en el mundo financiero ha evolucionado enormemente; pasando de entornos relativamente estables, donde los motores de reglas podían dictar con fiabilidad si un crédito se aprobaba o no, a un panorama actual marcado por datos dinámicos, riesgos emergentes, y regulaciones cambiantes.
AI Under Watch – The Expert Take reúne a expertos para analizar la tecnología, los riesgos, los aspectos éticos y las implicaciones de la toma de decisiones algorítmicas. En cada publicación, desentrañamos lo que ocurre detrás del código y lo que realmente significa para los profesionales, las empresas, y la…
En las organizaciones modernas, cada decisión automatizada es un punto de contacto con el cliente, una oportunidad de generar valor o una fuente potencial de fricción. Por eso, las decisiones no deben gestionarse de forma aislada: deben orquestarse como parte de una estrategia integral.
Muchas organizaciones cayeron en la trampa de la “automatización a cualquier costo”. Implementaron procesos automáticos sin considerar lógica, contexto o capacidad de adaptación. ¿El resultado? Sistemas rápidos, pero ineficientes o inseguros.
Uno de los grandes temores al implementar inteligencia artificial en decisiones críticas es perder la capacidad de explicar, auditar y controlar los resultados. La buena noticia: hoy es posible tener IA completamente gobernada que automatiza decisiones sin perder trazabilidad ni cumplimiento.
Durante años las reglas predefinidas han sido la columna vertebral de los motores de decisión. Son claras, fáciles de auditar, dan una sensación de control pero, sin embargo, presentan límites importantes.
Durante décadas, las instituciones financieras han dependido de motores de reglas para evaluar riesgos y otorgar créditos. Estos sistemas, basados en condiciones lógicas predefinidas, han sido efectivos en contextos estables. Sin embargo el entorno actual es todo menos estable.
Los departamentos de marketing bancario enfrentan el reto de comunicaciones masivas con engagement decreciente. Este caso de estudio revela cómo un banco europeo logró aumentar un 58% sus tasas de respuesta mediante IA que analiza comportamiento digital para crear mensajes ultra-personalizados por perfil psicológico.
