+ Reflexionando con Diego San Esteban

Diego San Esteban

Sesgos en la IA Generativa: Un Desafío Latente en la Industria Financiera

Este artículo es más que un análisis técnico, es una invitación a reflexionar sobre el papel que cada uno de nosotros juega en la configuración de esta tecnología transformadora.

11 Marzo, 2024 / 8:26 am

A lo largo de los años he transitado por múltiples facetas de la tecnología y la innovación, observando de cerca el ascenso vertiginoso de la inteligencia artificial (IA) y su promesa transformadora. Sin embargo, es en la intersección de la IA y la industria financiera donde mi curiosidad se encuentra con una profunda preocupación: la incidencia de los sesgos en la construcción de modelos de IA generativa. Esta preocupación no es meramente académica ni alejada de la realidad cotidiana de millones de personas; es una llamada a la acción, una convocatoria a la introspección colectiva sobre cómo estamos moldeando el futuro financiero de nuestra sociedad.

En el corazón de esta revolución digital, nos enfrentamos a una paradoja inquietante: mientras buscamos aprovechar el potencial sin precedentes de la IA para democratizar, optimizar y revolucionar los servicios financieros, los sesgos latentes dentro de nuestros modelos amenazan con perpetuar y, en algunos casos, exacerbar, las desigualdades existentes. Esta es una cuestión personal para mí, como debería serlo para cualquiera que valore la equidad y la justicia en el acceso a las oportunidades financieras.

La promesa de la IA en la industria financiera es vasta: desde facilitar el acceso al crédito hasta personalizar productos financieros para atender mejor las necesidades individuales. Sin embargo, este brillante futuro es contingente a nuestra capacidad para enfrentar, entender y corregir los sesgos en nuestros sistemas de IA. Mi compromiso personal con este desafío no solo proviene de mi rol como innovador y tecnólogo, sino también como ciudadano preocupado por la sociedad en la que vivimos y el legado que dejaremos a las generaciones futuras.

La IA no es una entidad ajena a nuestras fallas y virtudes; es un espejo que refleja nuestras propias complejidades, prejuicios y aspiraciones. Por lo tanto, es imperativo que abordemos estos desafíos con la seriedad y dedicación que merecen, reconociendo que la construcción de una IA justa y equitativa es, en última instancia, un reflejo de nuestro compromiso colectivo con una sociedad más inclusiva y equitativa.

Este artículo es más que un análisis técnico; es una invitación a reflexionar sobre el papel que cada uno de nosotros juega en la configuración de esta tecnología transformadora. Es un llamado a la acción para que trabajemos juntos—desarrolladores, reguladores, usuarios y la sociedad en su conjunto—para asegurar que la promesa de la IA en la industria financiera se realice de manera que beneficie a todos, no solo a unos pocos. Con este objetivo en mente, les invito a explorar conmigo los orígenes de los sesgos en la IA, sus manifestaciones en la industria financiera, y las estrategias para mitigar sus efectos y avanzar hacia un futuro financiero más justo y equitativo.

Orígenes de los Sesgos en la IA

La complejidad de los sesgos en los modelos de inteligencia artificial (IA) generativa es multifacética, involucrando tanto elementos técnicos inherentes al desarrollo de algoritmos como aspectos humanos sutiles que pueden influir en la interpretación y uso de sus resultados. Explorar estos sesgos en profundidad revela cómo la interacción entre la tecnología y sus creadores puede afectar profundamente la equidad y eficacia de las soluciones de IA, especialmente en un ámbito tan crítico como la industria financiera.

Sesgo de Selección de Datos

Uno de los orígenes más comunes de sesgo se encuentra en la selección de los datos utilizados para entrenar modelos de IA. Los conjuntos de datos pueden no ser representativos de la población general debido a la exclusión, intencional o no, de ciertos grupos. Por ejemplo, si un modelo de IA para la aprobación de préstamos se entrena exclusivamente con datos de individuos de áreas urbanas con altos ingresos, es probable que desarrolle un sesgo contra solicitantes de áreas rurales o de menores ingresos, simplemente porque no ha ‘visto’ suficientes ejemplos de estos grupos.

Prejuicios Inconscientes en el Desarrollo

Los prejuicios inconscientes de los desarrolladores pueden infiltrarse en los modelos de IA de maneras sutiles. Por ejemplo, al definir las características (features) que se consideran importantes para la predicción de un modelo de scoring crediticio, los desarrolladores pueden, sin darse cuenta, priorizar factores que reflejan sus propias experiencias o creencias. Esto puede resultar en modelos que, por ejemplo, valoran desproporcionadamente la posesión de ciertos tipos de cuentas bancarias o historiales de crédito que son más comunes entre ciertos grupos socioeconómicos o demográficos.

Interpretación y Uso de Resultados de IA

La forma en que se presentan y utilizan los resultados de los modelos de IA puede también introducir sesgos. Por ejemplo, si un sistema de recomendación de inversiones destaca ciertas opciones basándose en patrones históricos de éxito, podría perpetuar inversiones en industrias dominadas por ciertos grupos demográficos, excluyendo oportunidades emergentes en sectores menos tradicionales. Además, la interpretación de los resultados por parte de los usuarios finales puede estar teñida por sus propios prejuicios, llevando a decisiones financieras que refuerzan desigualdades existentes.

Sesgo de conformación de equipos de trabajo

La falta de diversidad en los equipos de trabajo, particularmente en el ámbito del desarrollo de inteligencia artificial (IA), puede ser una fuente significativa de sesgo en la creación y aplicación de tecnologías. Esta ausencia de visiones heterogéneas limita profundamente la capacidad de los sistemas para ser inclusivos y justos, reflejando solo la perspectiva de un grupo homogéneo. Si compartimos la visión de que la diversidad es crucial para el desarrollo equitativo de la tecnología, entonces es evidente que los equipos conformados sin una amplia gama de antecedentes, experiencias y perspectivas están en desventaja para identificar y mitigar sesgos inherentes a sus proyectos.

Un equipo homogéneo puede, sin intención, incorporar sus propias experiencias y prejuicios en el diseño y desarrollo de productos de IA. Esto se debe a que tienden a considerar su propia perspectiva como la norma, ignorando involuntariamente las necesidades y contextos de otros grupos. Esta dinámica puede conducir a la creación de soluciones que no son totalmente accesibles o apropiadas para una amplia audiencia.

Ejemplos Prácticos de Sesgos en la Industria Financiera

Evaluación de Crédito: Un banco utiliza un modelo de IA para automatizar decisiones sobre préstamos. Sin embargo, el modelo se entrenó con datos históricos que reflejan prácticas de préstamo discriminatorias, resultando en tasas de aprobación más bajas para solicitantes de ciertos barrios, reflejando un sesgo geográfico.

Algoritmos de Trading: Un algoritmo de trading automatizado desarrollado para ejecutar operaciones basadas en tendencias históricas del mercado puede inadvertidamente excluir nuevas oportunidades de inversión en economías emergentes, dado que sus datos de entrenamiento se centran desproporcionadamente en mercados establecidos, reflejando un sesgo de mercado.

Productos Financieros Personalizados: Un servicio de IA diseñado para ofrecer productos financieros personalizados puede sesgarse hacia clientes de alto valor basado en la actividad de cuentas previa. Esto podría resultar en recomendaciones que favorecen productos de mayor riesgo o mayor costo, excluyendo a clientes más conservadores o con menos recursos.

Biometria deficiente: Imaginemos un equipo de desarrollo encargado de crear un algoritmo de reconocimiento facial para sistemas de seguridad. Si este equipo está compuesto mayoritariamente por individuos de un mismo origen étnico, es probable que el algoritmo se desempeñe mejor con rostros que coincidan con este grupo. Esto no es solo una suposición teórica; estudios han demostrado que algunos sistemas de reconocimiento facial muestran tasas de error significativamente más altas para personas de color en comparación con rostros caucásicos. Este sesgo no se origina necesariamente de una intención discriminatoria, sino más bien de la falta de diversidad en los datos de entrenamiento y, crucialmente, en la perspectiva de los equipos que desarrollan estos sistemas. La presencia de un equipo más diverso podría haber fomentado un enfoque más inclusivo en la selección de datos y en la evaluación de la equidad del algoritmo

Para abordar estos desafíos, es crucial implementar prácticas de desarrollo de IA responsables y éticas, incluyendo la auditoría de conjuntos de datos por diversidad y representatividad, el fomento de equipos de desarrollo diversos que puedan identificar y mitigar prejuicios inconscientes, y la creación de sistemas de IA que sean transparentes y explicables. Además, la colaboración entre reguladores, desarrolladores y usuarios finales puede ayudar a establecer estándares y prácticas que promuevan una utilización justa y equitativa de la IA en la industria financiera. Si estás interesado en explorar más a fondo estos temas y comprender cómo la IA, particularmente ChatGPT, está dando forma al panorama financiero, mi libro «ChatGPT y la Revolución Digital de la Industria Financiera» es tu guía completa. Profundiza en las complejidades de la implementación de IA en finanzas, ofreciendo ideas sobre prácticas de vanguardia y estrategias para aprovechar la IA de manera responsable. No te pierdas la oportunidad de mantenerte a la vanguardia y navegar por el futuro de las finanzas con confianza. ¡Consigue tu copia ahora en Amazon!

Profundicemos en las manifestaciones del sesgo en la Industria Financiera

Abordar las manifestaciones de sesgo en la industria financiera implica reconocer y actuar sobre las sutilezas y los impactos potencialmente grandes que estos sesgos pueden tener en la equidad, la inclusión y la estabilidad del sistema financiero. Aquí hay una estrategia detallada para tratar con estos problemas, reforzada con ejemplos concretos y soluciones potenciales:

Evaluación de Crédito Sesgada

Problema: Modelos de IA utilizados en la evaluación de crédito que se basan en datos históricos pueden perpetuar o incluso exacerbar la discriminación contra ciertos grupos demográficos. Por ejemplo, si los datos históricos muestran que ciertas áreas geográficas tienen tasas de impago más altas, personas de esas áreas pueden encontrar más difícil obtener crédito, independientemente de su solvencia individual.

Solución: Para mitigar este tipo de sesgo, se pueden adoptar enfoques como el uso de técnicas de «fairness-aware» machine learning, que ajustan los modelos para asegurar que las predicciones no favorezcan injustamente a un grupo sobre otro. Además, la incorporación de variables alternativas que ofrezcan una visión más completa de la solvencia de una persona, más allá de los criterios tradicionales, puede ayudar a reducir la dependencia de indicadores históricamente sesgados.

Algoritmos de Trading Sesgados

Problema: Los algoritmos de trading que se alimentan de datos históricos del mercado pueden, sin querer, perpetuar patrones de inversión que favorecen ciertos sectores o activos, basándose más en su rendimiento pasado que en su potencial futuro. Esto puede llevar a una concentración excesiva en ciertos activos, aumentando la volatilidad y el riesgo de burbujas.

Solución: Introducir diversificación en los conjuntos de datos utilizados por estos algoritmos, incluyendo información de mercados emergentes y sectores menos tradicionales, puede ayudar a mitigar este riesgo. Además, la implementación de controles y balances, como límites en la concentración de activos, puede evitar la exacerbación de la volatilidad.

Promoción de la Inclusión Financiera

Problema: Las herramientas de IA desarrolladas para personalizar productos financieros pueden, sin darse cuenta, excluir a individuos con perfiles financieros menos convencionales, como trabajadores independientes o personas sin un historial crediticio tradicional.

Solución: Desarrollar modelos de IA que reconozcan y valoren diferentes tipos de historiales financieros y señales de solvencia puede ampliar el acceso a productos financieros. Esto incluye el uso de datos no tradicionales, como el historial de pagos de renta o facturas de servicios, para evaluar la solvencia.

Fomento de la Transparencia y la Responsabilidad

Problema: La falta de transparencia en cómo se toman las decisiones basadas en IA puede dificultar la identificación y corrección de sesgos.

Solución: Implementar principios de IA explicable, donde los modelos son transparentes sobre cómo y por qué toman ciertas decisiones, permite a los usuarios y reguladores identificar posibles sesgos. Esto también implica establecer marcos de gobernanza que responsabilicen a las instituciones financieras por las decisiones tomadas con la ayuda de la IA.

OCR Cognitivo en la Validación de Documentos Financieros

Riesgo Potencial: El OCR cognitivo, que se utiliza para digitalizar y entender documentos financieros automáticamente, lleva inherente el riesgo de violaciones de privacidad y seguridad de datos. Al automatizar el procesamiento de documentos sensibles, como declaraciones de impuestos, estados de cuenta bancarios y registros de transacciones, hay un riesgo significativo si los sistemas no están perfectamente seguros o si aprenden a reconocer y actuar sobre información confidencial de manera inapropiada.

Ejemplo Peligroso: Imagina un sistema de OCR cognitivo que es comprometido debido a una vulnerabilidad de seguridad. Los datos financieros de miles de clientes podrían ser extraídos y utilizados para fraude o robo de identidad. Además, si el sistema comienza a tomar decisiones basadas en errores de interpretación de los documentos (por ejemplo, malinterpretar un cero por un ocho), podría llevar a decisiones financieras erróneas con consecuencias devastadoras para los individuos afectados.

Análisis de Mood en Conversaciones de Servicio al Cliente

Riesgo Potencial: Los sistemas diseñados para analizar el tono o «mood» de las conversaciones de los clientes para mejorar el servicio pueden tener implicaciones éticas y de privacidad, especialmente si se utilizan para manipular emocionalmente a los clientes o tomar decisiones financieras basadas en el estado emocional percibido.

Ejemplo Peligroso: Un banco utiliza IA para analizar el estado de ánimo de los clientes durante las interacciones de servicio al cliente y decide ofrecer productos financieros basados en este análisis. Los clientes que suenan más ansiosos o estresados son dirigidos hacia productos con mayores tasas de interés o tarifas, bajo la suposición de que están en una situación desesperada. Este uso de la IA para explotar las vulnerabilidades emocionales no solo es éticamente cuestionable sino que también puede conducir a una pérdida de confianza y a la discriminación financiera.

Consideraciones Adicionales: Riesgos Latentes en la Intersección de Tecnología y Finanzas

Además de estos ejemplos, es crucial reconocer los riesgos latentes en cómo la convergencia de diferentes tecnologías de IA puede crear nuevos desafíos. Por ejemplo, la combinación de análisis de conversaciones en tiempo real con algoritmos de toma de decisiones automáticas podría llevar a situaciones en las que las decisiones financieras se tomen con base en datos interpretados incorrectamente o sacados de contexto, amplificando los efectos de cualquier sesgo o error.

Defame profundizar en algunos ejemplos peligrosos que quizás están pasando desapercibidos

Un ámbito en el que la inteligencia artificial (IA) está teniendo un impacto significativo, aunque tal vez menos examinado públicamente, es en la personalización y automatización de productos financieros complejos. Esto incluye la creación de carteras de inversión personalizadas, seguros a medida y productos de préstamo ajustados a perfiles de riesgo específicos. A primera vista, esta personalización ofrece enormes beneficios al proporcionar servicios que se ajustan mejor a las necesidades individuales. Sin embargo, hay riesgos y consideraciones éticas importantes que pueden estar volando bajo el radar.

Personalización Extrema en Productos Financieros

Riesgo Potencial: La IA permite una segmentación y personalización extremadamente fina de los productos financieros basada en datos recopilados sobre los usuarios. Si bien esto puede optimizar la eficiencia y la satisfacción del cliente, también existe el riesgo de que se cree una «burbuja de filtro financiero», donde a los usuarios solo se les ofrecen productos que el algoritmo considera adecuados para ellos, limitando su exposición a una gama más amplia de opciones que podrían ser más beneficiosas en el largo plazo.

Ejemplo Peligroso: Las plataformas de inversión que utilizan IA para ajustar automáticamente las carteras de los usuarios pueden sobre-optimizar basándose en el rendimiento pasado y ciertos indicadores de riesgo, sin considerar adecuadamente eventos futuros imprevistos o el cambio en las circunstancias personales del inversor. Esto podría conducir a situaciones donde los inversores se encuentren atrapados en estrategias de inversión que no son tan robustas como se pensaba inicialmente ante cambios del mercado o en las necesidades personales del inversor.

Discriminación Oculta a través de la Personalización

Riesgo Potencial: La personalización basada en IA podría, inadvertidamente, resultar en discriminación contra ciertos grupos. Al ajustar los productos y servicios financieros a perfiles individuales, los algoritmos pueden excluir sistemáticamente a personas de ciertas demografías o antecedentes socioeconómicos de las mejores ofertas o tasas.

Ejemplo Peligroso: Los algoritmos de IA que determinan la elegibilidad para préstamos hipotecarios o tasas de seguro pueden basar sus decisiones en un conjunto complejo de factores personales que, aunque aparentemente neutrales, reflejan sesgos históricos o estructurales. Por ejemplo, alguien que vive en un área considerada de «alto riesgo» por el algoritmo podría recibir ofertas de seguros más caras, perpetuando desigualdades socioeconómicas sin una justificación transparente y comprensible.

Consecuencias de Largo Alcance de la Automatización Financiera

Riesgo Potencial: La dependencia excesiva en la automatización y personalización a través de la IA puede llevar a una erosión de la alfabetización financiera, ya que los usuarios pueden volverse pasivos en sus decisiones financieras, confiando ciegamente en las recomendaciones del algoritmo.

Ejemplo Peligroso: Plataformas de gestión de finanzas personales que automatizan completamente la toma de decisiones, desde el ahorro hasta la inversión, podrían llevar a los usuarios a una comprensión limitada de sus propias finanzas. En caso de que la tecnología falle o las condiciones del mercado cambien drásticamente, estos usuarios podrían encontrarse desamparados, sin el conocimiento o la experiencia necesarios para tomar decisiones financieras informadas por sí mismos.

Estos ejemplos ilustran la importancia de abordar la ética, la privacidad y la seguridad desde las etapas iniciales del desarrollo de tecnologías de IA en la industria financiera. La transparencia, la explicabilidad y un enfoque en la protección de los datos personales y financieros de los usuarios no son solo buenas prácticas empresariales; son esenciales para mantener la confianza y la integridad en el ecosistema financiero a medida que avanzamos hacia un futuro cada vez más digitalizado y automatizado.

Para enfrentar los sesgos en la IA dentro de la industria financiera requiere un enfoque multifacético que incluya el perfeccionamiento de técnicas de modelado, la expansión de los tipos de datos utilizados para entrenar algoritmos, y un compromiso con la transparencia y la inclusión. Estas estrategias no solo son fundamentales para construir sistemas más justos y equitativos, sino que también son esenciales para la sostenibilidad a largo plazo y la estabilidad del sector financiero.

La adopción descontrolada de IA generativa en finanzas conlleva riesgos que van más allá de la discriminación o la inestabilidad. Existe el peligro de que, sin una supervisión adecuada, la IA pueda ser manipulada para fines fraudulentos, o que su dependencia excesiva pueda llevar a una comprensión superficial de los mercados, haciendo a las instituciones vulnerables a shocks imprevistos.

Mejorando la Situación

Dada la complejidad y los riesgos emergentes asociados con la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la industria financiera, mejorar la situación requiere un enfoque aún más detallado y proactivo. A continuación, se presenta una propuesta ampliada para abordar estos desafíos de manera efectiva:

Ampliación de la Diversificación de Datos

Inclusión Activa: Ir más allá de la representatividad pasiva al buscar activamente datos de grupos subrepresentados o marginalizados. Esto podría implicar asociaciones con organizaciones que trabajan directamente con estas comunidades para entender mejor sus necesidades y contextos.

Evaluación Continua de la Representatividad de Datos: Establecer procesos de revisión periódica de los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de IA, asegurando que sigan siendo representativos a medida que cambian las dinámicas poblacionales y sociales.

Profundización de la Transparencia y Explicabilidad

Interfaz de Usuario Centrada en la Explicabilidad: Diseñar interfaces que no solo presenten decisiones o recomendaciones de IA, sino que también ofrezcan explicaciones accesibles sobre cómo y por qué se llegó a estas conclusiones, en un lenguaje claro y sin jerga técnica.

Auditorías de Explicabilidad por Terceros: Implementar revisiones regulares de los modelos de IA por parte de terceros independientes especializados en ética de IA, que puedan evaluar la facilidad con la que se pueden entender y justificar las decisiones de los modelos.

Avance hacia una Regulación Informada

Marco Regulatorio Dinámico: Desarrollar un marco que sea flexible y capaz de adaptarse rápidamente a los avances tecnológicos, asegurando que las regulaciones permanezcan relevantes y efectivas en un campo que evoluciona rápidamente.

Participación de Stakeholders en la Creación de Regulaciones: Involucrar a una amplia gama de stakeholders, incluyendo expertos en tecnología, representantes de grupos de consumidores, académicos y legisladores, en el proceso de desarrollo de regulaciones para asegurar que todos los aspectos de la aplicación de la IA sean considerados.

Implementación de Prácticas Éticas

Ética por Diseño: Integrar consideraciones éticas en el proceso de diseño y desarrollo de la IA, asegurando que las decisiones sobre cómo se recopilan, utilizan y procesan los datos reflejen principios éticos sólidos.

Formación y Sensibilización: Proporcionar formación continua en ética de IA para todos los involucrados en el desarrollo y aplicación de tecnologías de IA en la industria financiera, fomentando una cultura de responsabilidad y conciencia ética.

Promoción de la Inclusión Financiera

Productos y Servicios Inclusivos: Utilizar la IA para identificar y cerrar brechas en la inclusión financiera, desarrollando productos y servicios que atiendan las necesidades de grupos históricamente excluidos o desatendidos.

Evaluación de Impacto Social: Realizar evaluaciones de impacto social de las aplicaciones de IA en finanzas, considerando no solo la rentabilidad y eficiencia, sino también cómo afectan la equidad y la inclusión social.

Adoptando este enfoque holístico y detallado, podemos trabajar hacia una integración de la IA en la industria financiera que sea no solo innovadora y eficiente, sino también justa, transparente y responsable. Este es un camino que requiere compromiso constante y colaboración entre todos los actores del ecosistema financiero, pero es esencial para asegurar que los beneficios de la IA sean compartidos equitativamente por toda la sociedad.

Algunos trabajos en curso

Te comento algunas cosas que estoy haciendo aplicada al sector financiero, tuve la oportunidad única de liderar dos proyectos revolucionarios que marcaron un antes y un después en cómo las instituciones bancarias interactúan con sus clientes y evalúan su solvencia crediticia. Mi rol como consultor me permitió trabajar codo a codo con equipos internos para implementar soluciones innovadoras, priorizando siempre la ética y la inclusión.

Desarrollo de un Bot Conversacional Avanzado

El primer proyecto en el que trabajé fue el desarrollo de un avanzado bot conversacional para asistencia al cliente, conocido internamente como «No puedo contarte por ahora» . Desde el principio, mi objetivo fue claro: quería que «No puedo contarte por ahora» fuera una herramienta que no solo proporcionara respuestas rápidas y precisas sino que también encarnara los valores de transparencia y accesibilidad. Trabajé estrechamente con el equipo de desarrollo para asegurarnos de que el bot fuera capaz de ofrecer explicaciones comprensibles sobre cómo procesaba las consultas y llegaba a sus conclusiones, poniendo un énfasis particular en la explicabilidad de la IA para desmitificar las tecnologías que empleamos.

Una parte crucial de este proyecto fue el compromiso con la diversidad y la inclusión desde el diseño inicial, asegurando que el modelo pudiera entender y responder adecuadamente a una amplia gama de usuarios. Para lograrlo, incorporamos un proceso de revisión continua que incluyó feedback de los usuarios y auditorías éticas regulares, permitiéndonos identificar y corregir cualquier sesgo potencial.

Innovación en el Scoring de Crédito Basado en Personas

El segundo proyecto fue el desarrollo de un innovador modelo de scoring de crédito, que bautizamos como «EsteTampocoPuedoDecirte». Este modelo se diseñó para evaluar la solvencia crediticia de los clientes de una manera más holística y personalizada, centrándose en la persona más que en el producto. La visión era trascender los métodos tradicionales de evaluación crediticia, que a menudo excluyen a individuos solventes por no encajar en los perfiles estándar.

Junto al banco, implementamos un sistema que utiliza un conjunto diverso de datos, tomados del datalake que desarrollamos, incluyendo variables financieras no tradicionales, para construir un perfil crediticio más completo y justo. Este enfoque permitió al banco ofrecer productos crediticios más adaptados a las necesidades individuales y promover la inclusión financiera.

Un aspecto clave del modelo fue su cumplimiento con un marco regulatorio dinámico, asegurando que nuestra solución estuviera alineada con las leyes de protección al consumidor y privacidad de datos. Esto implicó un trabajo constante con los reguladores para adaptar nuestra solución a las normativas en evolución.

Reflexión y Llamado a la Acción

La IA generativa tiene el potencial de transformar la industria financiera, ofreciendo eficiencias y capacidades previamente inimaginables. Sin embargo, debemos proceder con cautela, reconociendo y abordando los riesgos éticos y operativos que conlleva su implementación. Es imperativo que la industria financiera, en colaboración con reguladores, académicos y la sociedad civil, trabaje hacia la creación de tecnologías de IA que sean justas, transparentes y robustas. Solo así podremos garantizar que los beneficios de la IA se realicen plenamente, sin sacrificar los principios de equidad y estabilidad que son fundamentales para el bienestar económico y social.

Este es un llamado a la acción para todos los stakeholders en la industria financiera y más allá: para enfrentar los desafíos presentados por los sesgos en la IA con diligencia, creatividad y un compromiso inquebrantable con la justicia y la responsabilidad. La tarea es compleja, pero el potencial para un futuro más equitativo y eficiente es inmenso. Cada uno de nosotros, desde desarrolladores y analistas de datos hasta ejecutivos y reguladores, debemos desempeñar un papel activo en la conformación de esta tecnología emergente. Es esencial que todos aportemos nuestras perspectivas únicas para garantizar que la IA no solo se desarrolle rápidamente, sino que lo haga de manera correcta.

No es suficiente ser espectadores de la innovación; debemos ser sus guardianes éticos, impulsando constantemente hacia adelante el estándar de lo que la tecnología puede y debe ser. Debemos preguntarnos no solo si podemos construir algo, sino si deberíamos hacerlo, y cómo podemos asegurarnos de que sirva al bien común.

Veo esta responsabilidad como el núcleo de mi trabajo, ayudando a las organizaciones a navegar por estas aguas a menudo turbulentas con una brújula moral firme. Estoy comprometido a ser parte de la solución, fomentando la innovación consciente y ayudando a crear un futuro en el que la tecnología financiera funcione para todos. Está en nuestras manos moldear el legado de la IA en la industria financiera, asegurándonos de que su poder sea un faro de progreso y no una fuente de desigualdad. Es un desafío formidable, pero juntos, con la mira puesta en la equidad, la transparencia y la sostenibilidad, podemos y debemos alcanzar este futuro.

Diego San Esteban

 

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Diego San Esteban

Presidente Latam Open Finance & Chief Sales Director N5

Soy un profesional pragmático, de visión estratégica, referente de la región. Mas de 30 años de experiencia transformando la industria financiera, desarrollada en más de 180 clientes, 120 de ellos, bancos y aseguradoras de la región.

Trabajando en 4 mesas de innovación de bancos centrales de la región, colaborando con 3 ministerios de desarrollo tecnológico e innovación de Centro América y Latam Norte.

Soy presidente de Latam Open Finance una organización internacional que fomenta la inclusión financiera. Director del posgrado de especialización de gestión de entidades financieras de la Universidad de Buenos Aires, una de las mejores de América. Responsable del desarrollo y estrategia comercial de N5, una empresa dedicada a la industria financiera con un crecimiento anual del 500% y nombrada por Microsoft como la startup del año 2021 para Latam & Caribe.

Vamos a reflexionar sobre los temas que afectan, impactan o modifican los comportamientos de la industria financiera, vamos a fundamentar la reflexión en datos, en comportamientos del mercado, en la realidad contextual y fundamentalmente en el sentido común, buscando romper silos de pensamiento

Reflexionar en tiempos de crisis es una necesidad, hay que detener toda acción producida por la inercia para generar valor.