NTT DATA presenta perspectivas globales sobre la adopción de IA generativa en banca: estrategias divergentes para aumentar la productividad vs. reducir costes

Tal y como indica Robb Rasmussen, Marketing y Global Communications director de NTT DATA "La IA generativa representa un momento crucial para la industria bancaria. Si bien los beneficios potenciales son enormes, los desafíos de la implementación de la IA generativa son complejos y variados, y requieren una navegación cuidadosa y un enfoque estructurado. Dado el alto gasto previsto en esta tecnología, es crucial lograr un retorno de la inversión. Muchos bancos esperan que IA generativa genere ahorros a largo plazo mediante la automatización de las tareas de IT, la mejora de la eficiencia operativa y la creación de ventajas competitivas, pero es importante tener en cuenta que lograr un ROI significativo requiere una estrategia clara, una implementación personalizada y una gobernanza sólida al mismo tiempo".

Daniel Fuster, socio responsable de Banca en NTT DATA, ha destacado que “la IA generativa es ya una realidad y una tecnología que cambia por completo la dinámica de las entidades financieras. Es importante destacar que, en España, el 57% de las entidades ya han adoptado e integrado esta tecnología en su operativa, pero nuestra visión apoyada también en este informe es que en los próximos años vamos a ver cambios estructurales y operativos en la forma en que operan los bancos, con profundas transformaciones en la forma de relacionarse con los clientes, mejorando el asesoramiento, creando productos inteligentes o incorporando nuevas técnicas de prevención de fraude como ejemplos de pilares estratégicos”, ha asegurado Fuster.

Las limitaciones financieras aumentan la presión sobre el retorno de la inversión

El retorno de la inversión y aumento de la productividad se ha convertido en una prioridad para implementar la IA Generativa, y aunque esta tecnología está preparada para ofrecer una solución, sólo la mitad de los líderes bancarios (50%) así lo ven. Por otro lado, poco menos de la mitad (49%) busca reducir los presupuestos de IT en consecuencia.

Esta disparidad también se pone de manifiesto a escala global. Por ejemplo, el 59% de los bancos estadounidenses están dispuestos a reducir los presupuestos de IT, frente al 43% de los europeos. En lo que respecta al recorte de los presupuestos de operaciones, son los americanos quienes muestran mayor interés, el 47% versus 36% de los europeos. Mientras tanto, la productividad se erige como el factor más importante para los bancos de Europa (46%), Estados Unidos y APAC.

A continuación, se muestran los indicadores clave de rendimiento (KPI) que las instituciones financieras están utilizando o planean utilizar para evaluar el éxito de sus iniciativas de IA generativa:

Diferentes estrategias en diferentes regiones

Las estrategias para obtener estos beneficios de la IA Generativa también difieren enormemente entre las organizaciones. Mientras que el 51% de las organizaciones se centran en la colaboración entre humanos e IA y el 47% en un enfoque híbrido con los sistemas existentes, el 28% de los bancos esperan automatizar completamente las tareas y eliminar la intervención humana. La automatización completa de tareas es un área que también divide opiniones. Mientras en el Reino Unido y Europa son el 25% y 24%, respectivamente quienes tienen este objetivo, en el caso de las Américas y Japón con el 32% y 35%.

A este respecto, Robb Rasmussen, Marketing y Global Communications Director de NTT DATA, indica: "Está claro que la capacidad de equilibrar la innovación con la responsabilidad fiscal definirá el éxito de los bancos. Sin embargo, muchos bancos carecen de madurez en lo que respecta a esta tecnología y no están seguros de por dónde empezar. Asociarse con integradores de sistemas puede ser un buen punto de partida, ya que les permite acceder a los conocimientos más recientes y garantizar el cumplimiento de las regulaciones de la industria. Al trabajar con proveedores especializados, los bancos pueden garantizar que las implementaciones de GenAI puedan ofrecer el retorno de la inversión deseado, al tiempo que mantienen sólidas medidas de protección de datos y cumplen con los estándares de seguridad internos y los requisitos regulatorios".