Arnaud Misset, Chief Digital Officer de CACEIS, analiza el uso de la IA en el sector de la gestión de activos, desde la notoriedad y los temores que suscita hasta la eficiencia operativa y las consideraciones relativas al personal. Esta nueva y emocionante tecnología podría revolucionar el sector o simplemente ayudar a aumentar la eficiencia: este artículo trata de explicar las realidades prácticas de aprovechar esta extraordinaria tecnología.
La IA, y en especial su primo cercano, el aprendizaje automático, se aplica desde hace tiempo en ámbitos específicos del mundo de las finanzas. Ha ayudado al sector a mejorar la eficiencia operativa, a ofrecer chatbots sencillos y a clasificar grandes volúmenes de datos para identificar tendencias, informar sobre el rendimiento y descubrir fraudes. Sin embargo, hoy en día, la IA vuelve a estar en el centro del debate mediático, con la IA Generativa y GPT como las nuevas palabras de moda de la tecnología. La inteligencia artificial generativa consiste en algoritmos que pueden utilizarse para crear nuevos contenidos, y un transformador generativo preentrenado (GPT) es un tipo de modelo especializado en generar texto. El bombo publicitario suele llevar a prometer demasiado y no cumplir lo prometido, por lo que es esencial analizar en profundidad las capacidades de la tecnología en el mundo real e identificar los casos de uso práctico. Aunque las posibilidades de la IA generativa parecen infinitas, nuestro sector, basado en la precisión de los procedimientos, la rapidez de las operaciones y los enormes volúmenes de transacciones, puede ser más adecuado para la IA tradicional o discriminativa que para la generativa. El componente clave tanto de la IA tradicional como de la generativa son sin duda los conjuntos de datos a los que tiene acceso. El concepto ya clásico de «basura que entra - basura que sale» sigue siendo totalmente válido en la era de la IA, en la que los algoritmos autónomos y listos para usar requieren datos de calidad en una cantidad que permita un entrenamiento y una evaluación precisos. Por lo tanto, una buena gestión de los datos, por aburrido que pueda parecer, sigue estando en el centro de toda la revolución de la IA que acapara titulares.
Todas las empresas de nuestro sector tendrán acceso a los mismos algoritmos estándar de IA «en blanco» promovidos por las empresas tecnológicas. Esto significa que el factor diferenciador para las empresas que buscan aprovechar la tecnología de IA no está tanto en el algoritmo adquirido como en los conjuntos de datos disponibles, los métodos de formación y el dominio de las preguntas o consultas. Sin embargo, hay una enorme variedad de algoritmos de IA disponibles, por lo que el proceso de selección es muy complejo, especialmente porque cada uno de ellos debe probarse rigurosamente para tareas específicas utilizando un gran conjunto de datos de entrenamiento de calidad. Esto puede llevar mucho tiempo y puede [...]
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