La IA dominó las noticias en 2023. A medida que esta Tecnología emergente evoluciona junto con los casos de uso, tiene el potencial de ser un activo de ayuda para las empresas y plantear amenazas competitivas. ¿Cómo se adaptarán los asesores financieros a esta Tecnología y enfrentarán potencialmente una amenaza competitiva, ya que los clientes también tendrán acceso a herramientas de inteligencia artificial para invertir?

Existen preguntas sobre la gobernanza y la propiedad de los datos. ¿Será 2024 el año de la adopción de la IA en los servicios financieros?

Lynda Koster de Growthential ofrece una visión general de cómo se puede aprovechar la IA como ventaja estratégica para las empresas financieras.

Feliz lectura.

– SM

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El panorama global que cambia rápidamente hoy ofrece desafíos y oportunidades para los líderes empresariales. Se enfrentan a constantes perturbaciones y la inteligencia artificial generativa es un importante impulsor de algunos de estos cambios. Cada día surge nueva información y novedades, lo que dificulta que los líderes decidan el mejor curso de acción.

En este entorno dinámico, adoptar una postura pasiva podría poner en peligro el progreso. Es esencial que los líderes comprendan desde el principio tanto el inmenso potencial como los riesgos asociados a la IA generativa. De no hacerlo, se pueden perder oportunidades y perder terreno competitivo frente a rivales que son más ágiles a la hora de probar y adoptar capacidades emergentes de IA.

Una pregunta común es si la prominencia de la IA generativa es simplemente una exageración. Si bien algunos pueden exagerar la realidad de dónde se encuentran hoy algunas de las capacidades, no se puede negar su poder transformador. Utilizando conocimientos de la historia y revoluciones tecnológicas anteriores, los líderes pueden comprender y navegar mejor en esta fase de la IA.

Históricamente, el escepticismo inicial en torno al surgimiento de Internet se convirtió en un reconocimiento de su impacto masivo. De manera similar, el auge de las herramientas Tecnología de marketing ofrece lecciones sobre los peligros de una adopción apresurada y sin una estrategia. La revolución de la IA generativa, si bien refleja tendencias tecnológicas pasadas, es única por su rápido desarrollo y sus posibles impactos. Este ritmo acelerado se debe a las infraestructuras existentes y a los avances tecnológicos previos, además de su lanzamiento a las masas.

Informes recientes destacan la creciente adopción de la IA. Por lo tanto, para aprovechar sus beneficios y evitar sus desafíos, las empresas deben aprovechar las lecciones pasadas y los conocimientos actuales.

En el ámbito del asesoramiento financiero, la IA tiene el potencial de convertirse en una herramienta indispensable para los asesores financieros, un grupo cuyo trabajo depende en gran medida de las capacidades intelectuales y la toma de decisiones basada en el conocimiento. La IA generativa, en particular, aumentará las capacidades de los asesores financieros, al tiempo que aumenta la eficiencia, permitiendo una gestión y utilización sofisticadas de su propiedad intelectual (PI) cuando se aprovecha dentro de dominios seguros y no públicos.

Se plantean preguntas sobre cómo seguir brindando valor agregado y diferenciado cuando los clientes y competidores tengan acceso a las mismas herramientas emergentes y acceso a un nuevo nivel de inteligencia que ofrecen estas plataformas. Además, se enfatiza que esta Tecnología no replica los elementos Human de empatía, confianza, emoción y conexión personal, que son piedras angulares de la relación cliente-asesor.

Esto está empujando a los asesores financieros a ir más allá de centrarse en herramientas o tecnologías específicas. En cambio, están considerando cómo se integra la IA en sus estrategias individuales o en los objetivos generales, la cultura, las necesidades del cliente, la ciberseguridad, la Privacidad y los requisitos de cumplimiento de su empresa.

Reconocer los beneficios y desafíos de la IA, particularmente en el asesoramiento financiero, resalta su impacto más amplio en su estrategia independiente u organizacional. Esto va más allá de la adopción de Tecnología, abarcando la planificación de escenarios y la gestión del cambio. A medida que las personas y las empresas incorporan la IA en sus flujos de trabajo y operaciones, necesitan ajustar sus estrategias y mentalidades para diversos escenarios futuros, preparándose para los cambios significativos que la IA introduce para mantener la resiliencia y la agilidad en un entorno empresarial dinámico. La naturaleza cambiante del trabajo exige recapacitación y aprendizaje constante. No se trata sólo de implementar software, sino de remodelar la cultura y la mentalidad de la organización para un mundo impulsado por la IA.

A medida que navegamos por las complejidades de la era de la IA generativa, es fundamental que las personas y las empresas se mantengan informadas y proactivas. Las lecciones del pasado y las realidades del presente ofrecen un mensaje claro: el éxito depende de la planificación estratégica y la voluntad de aceptar el cambio. Para aquellos en el ámbito del asesoramiento financiero y más allá, no se trata sólo de adoptar nuevas tecnologías, sino de integrarlas de una manera que se alinee con la visión a largo plazo y los estándares éticos de su organización. El camino por delante no está exento de desafíos, pero al priorizar el aprendizaje continuo y la adaptabilidad, las empresas pueden aprovechar la IA no solo para satisfacer las demandas actuales, sino también para prosperar y establecer estándares para el futuro.

- Lynda Koster, cofundadora y socia directora, Growthential

P: ¿Es la IA tan disruptiva como sugiere la publicidad?

Depende de dónde estés mirando. En un informe sobre el futuro de la IA generativa , McKinsey & Company examinó el potencial de automatizar el trabajo en varias industrias y descubrió que el trabajo del conocimiento era más propenso a sufrir interrupciones debido a la IA generativa. La capacitación de la fuerza laboral, por ejemplo, es muy susceptible a la automatización, mientras que la agricultura y el transporte no lo son tanto. Las industrias creativas, como los medios de comunicación y las artes, también ocuparon un lugar destacado en la lista.

P: ¿Cómo debería pensar en utilizar la IA en mi organización?

Incluso en industrias que están maduras para la disrupción de la IA, como el marketing, es más probable encontrar el uso de IA generativa en empresas pequeñas y medianas, ya que tienden a estar más dispuestas a experimentar. El uso de la IA generativa es a menudo un fenómeno ascendente, en el que los individuos de una organización encuentran eficiencia aplicando las herramientas a su trabajo específico, generalmente con mucho ensayo y error y, a veces , sin siquiera informarle a su empleador . Para que una organización libere el potencial de la IA generativa a escala, necesitará invertir tiempo y experiencia para investigar los modelos disponibles y luego crear herramientas que abstraigan el tedioso trabajo de encontrar las indicaciones adecuadas (también conocido como ingeniería de indicaciones) para que el resultado de la IA sea razonablemente consistente.

P: ¿Cuáles son los riesgos del uso de IA generativa?

Si bien la IA generativa puede crear texto, imágenes y videos casi instantáneamente, existen algunas preocupaciones generales sobre el contenido que crea:

Legal: Los grandes modelos de lenguaje (LLM) que impulsan los servicios de IA generativa utilizan cantidades masivas de datos de entrenamiento, recopilados de la web abierta. Si bien "rastrear" contenido de Internet es una práctica estándar para los motores de búsqueda, los servicios de inteligencia artificial crean contenido completamente nuevo basado en esa información, generalmente sin vincularlo ni siquiera acreditarlo. Esto puede constituir una violación de los derechos de autor: la base de la reciente demanda del New York Times contra OpenAI , el Maker de ChatGPT.

Seguridad: es posible utilizar LLM, intencionalmente o no, de manera que se cree contenido que engañe u ofenda, e incluso puede ser de naturaleza criminal (piense en deepfakes). Las empresas de inteligencia artificial suelen incorporar barreras de seguridad en sus modelos que reducen la probabilidad de que eso suceda, pero como no se comprende completamente cómo los LLM elaboran las respuestas, es imposible eliminarlo por completo. Además, la sobrecorrección de resultados "inseguros" puede hacer que el modelo sea menos útil en general.

Calidad: las herramientas de inteligencia artificial a veces alucinan (esencialmente inventan hechos y los exponen con suma confianza), lo que ha llevado a varios incidentes vergonzosos en los que se publicó o utilizó contenido generativo sin la investigación adecuada. Estos casos enfatizan la necesidad de una supervisión Human de cualquier proceso impulsado por IA (también conocido como "Human in the loop "). Pero incluso cuando la IA hace las cosas bien, la escritura a menudo puede parecer básica y sin alma. El deseo de mejorar los resultados "listos para usar" de los LLM está creando una demanda de habilidades de ajuste e ingeniería rápida.

— Pete Pachal , fundador de The Media Copilot

La mayoría de los asesores son optimistas sobre la IA según las últimas investigaciones de Arizent .

OpenAI calificó la "regurgitación" del contenido del NY Times como un "error RARE " en una declaración publicada recientemente en respuesta a la demanda del NY Times contra OpenAI y Microsoft.

La importancia de que entren buenos datos y salgan buenos datos; La SEC anunció que su cuenta X (anteriormente Twitter) estaba comprometida después de que se publicara un tweet el martes 9 de enero indicando que se aprobaron los ETF de Bitcoin al contado. Ellos no eran. ¿Cómo manejará la IA la información errónea?