El 79% de las empresas fintech argentinas ya utilizan IA y otro 19% planea hacerlo a corto plazo. Así lo reveló el informe que la Cámara Argentina Fintech produjo a partir de un relevamiento sobre el uso de inteligencia artificial en la industria y que compartió el último 26 de enero en su portal oficial.
El estudio, que incluyó 112 empresas y se realizó con el aporte de PwC Argentina, tuvo como principal objetivo comprender cómo están incorporando la inteligencia artificial, en qué áreas la aplican y cuáles son los principales desafíos para profundizar su uso en el ecosistema fintech argentino.
Aunque en la mayoría de los casos se trata de implementaciones puntuales o por áreas, más que de transformaciones integrales, según el informe, “la adopción de IA en el sector es amplia, pero aún incipiente en profundidad”.
Los datos arrojaron un punto de inflexión claro: ya no se trata de adoptar o no IA, sino cómo hacerlo de manera efectiva, sostenible, responsable y alineada con los objetivos del negocio.
Si bien el 95% de las empresas considera que la IA es relevante o muy relevante para cumplir sus objetivos estratégicos, queda aún pendiente la integración de la tecnología de manera que realmente tenga un impacto financiero directo.
Búsqueda de un impacto real
Según compartieron desde la Cámara, estos resultados resuenan con la evidencia global: de acuerdo a un estudio de PwC, el 79% de las organizaciones a nivel mundial ya incorporó IA en sus procesos y el 88% planea aumentar su inversión en IA en los próximos 12 meses, buscando maximizar productividad y eficiencia.
El foco se dirige hacia la capacidad de las organizaciones de integrar e implementar IA en sus objetivos como un activo estratégico, con visión de largo plazo, asegurando impacto sostenido y la generación de valor real para el negocio.
La lógica se encuentra en línea con un estudio publicado por MIT hacia mediados del año pasado donde quedó expuesto que más del 95% de las iniciativas de IA a nivel mundial no alcanzan a cumplir sus objetivos dentro de las empresas.
“Vemos mayor madurez al pasar de los tiempos de la experimentación a la búsqueda de enfoques de implementación que permitan generar y medir impacto real de negocios. El principal desafío ya no es tecnológico, sino organizacional”, comunicó hacia el final del informe Roberto Cruz, Partner & AI Territory Leader de PwC Argentina.
De acuerdo a Cruz, la gobernanza adecuada y el uso responsable de la tecnología van cobrando mayor protagonismo como buenas prácticas y catalizadores a la hora de obtener resultados sostenibles.
Avanzar hacia una adopción responsable implica combinar innovación con criterios de control, ética y cumplimiento regulatorio: el 67% de las empresas pone el foco en la gobernanza de la IA y reconoce la necesidad de contar con políticas claras para regular su uso.
Tipos de IA más usados
La IA se aplica dentro del ecosistema fintech principalmente para eficiencia operativa y toma de decisiones. Los usos más frecuentes se concentran en mejora de procesos, análisis de datos, atención al cliente, prevención de fraude y scoring crediticio, con menor presencia en áreas como compliance, ciberseguridad o RRHH.
Pero, y esto es fundamental destacar, la IA suele agruparse dentro de un mismo paquete que muchas veces no hace justicia a las diferentes aplicaciones o usos que tiene como tecnología.
La IA generativa surgió como la IA más utilizada (27%), marcando un cambio y un fuerte viraje hacia la generación y creación de contenido en todos sus formatos, de lo que era antes el Machine Learning (23%) y el Procesamiento de Lenguaje Natural (19%).
Sin embargo, según el informe, las tecnologías más clásicas como Deep Learning y Robotic Process Automation siguen madurando y evolucionando en paralelo.
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En cuanto a las áreas que más uso de esta tecnología realizan, se destacaron Tecnología y sistemas, Mejora de operaciones y procesos y el Análisis de datos internos/Business.
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La ejecución de proyectos con IA
Mientras que el 33% está utilizando recursos externos, ya sea en compra de soluciones externas o en contratación de expertos externos, el 57% de las empresas están gestionando de manera interna sus iniciativas en IA, ya sea en desarrollos internos de software con IA, como en la capacitación de talento interno en IA y en Investigación y Desarrollo.
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En relación a las expectativas de las empresas, el 57% se encuentra en generar transformaciones con impacto interno y un 27% en reducir costos operativos dentro del negocio, un 15% generar nuevos productos o líneas de negocio y un 15% aumentar la precisión en decisiones vinculadas a los riesgos.
Las principales dimensiones donde las empresas esperan poder generar un impacto real sobre su organización son dos, con más del 66% de respuestas: automatizar tareas existentes y redefinir y modernizar los procesos.
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Principales desafíos
Los principales límites que encuentran las fintechs argentinas a la hora de implementar IA dentro de sus estructuras son organizacionales, no tecnológicos.
El 61% de las dificultades identificadas por las empresas son internas: la falta de talento especializado, la gestión y calidad de los datos, el desconocimiento estratégico y la resistencia cultural al cambio aparecen como los grandes cuellos de botella para escalar estas iniciativas.
Desde el ecosistema fintech argentino surgió una clara necesidad de medir resultados concretos de las inversiones en IA para evitar el “hype” y garantizar impacto real en objetivos sustantivos.
Asegurar que los sistemas de IA operen de manera responsable también surgió como una de las necesidades fundamentales para la nueva etapa de implementación tecnológica. Desarrollar inteligencia artificial responsable implica que las empresas sean transparentes sobre cómo recopilan, utilizan y protegen los datos y algoritmos.
Evitar el sesgo en la toma de decisiones quizás sea el primer y el más grande desafío.
