La banca digital está en un momento bisagra, innovando y tratando de que la experiencia sea cada día mejor para atraer, retener y fidelizar. Y para los clientes como yo, la app del banco es indispensable. El día que me di cuenta de que podía hacer mis trámites a cualquier hora en piyama desde mi casa marcó un antes y un después en mi vida.
Pero ¿cómo fue su evolución y hacia dónde llegará con la inteligencia artificial?
La banca digital dio a los bancos la oportunidad de sumar ventas, disminuir costos o ambas cosas a la vez. Con la digitalización, se acercaron más a los clientes para brindarles una solución más eficiente. Al principio eran sólo unos pocos trámites disponibles, a finales de los años '90, pero hoy cubre casi todas las necesidades y sus clientes usan la app cada vez con más frecuencia.
¿El resultado? Aumentó el número de transacciones y operaciones y, con este, los ingresos de los bancos.
La aplicación de la IA con el cliente en el centro
En un mercado muy competitivo, los bancos líderes están comenzando a aceptar y acelerar el uso de software con inteligencia artificial (IA) y la tecnología de nube, dos elementos que hoy impulsan su crecimiento y colaboran con su intento de brindar experiencias personalizadas y omnicanales a sus clientes.
El IA, ya lo sabemos, no robotiza los servicios bancarios; al frente de los procesos están las personas que diseñan la aplicación y la alimentan cuidadosamente con datos y procesos que resulten naturalmente fluidos, eliminando todos los obstáculos que se interpongan entre el usuario y su objetivo. Luego si viene la inteligencia artificial que aprende en base a la experiencia de los usuarios, las palabras claves que utiliza, la utilidad de sus propias respuestas y mejora en cada interacción, la experiencia total.
Lo interesante es que el machine learning espera que estas soluciones interpreten y reaccionen acorde a la información que reciben para lo cual usarán una amplia gama de datos, no sólo de las operaciones y transacciones del banco, sino también de todas las fuentes externas disponibles o su comportamiento on-line. Esto, en paralelo, permite a las plataformas armar un perfil mucho más detallado de sus clientes, sus necesidades y sus preferencias y brinda una mejor idea de lo que busca resolver e incluso predecir necesidades futuras.
La mayoría de las aplicaciones de IA disponibles hoy conectan y coordinan datos, estadísticas y resultados inteligentes de las funciones operativas, plataformas y canales de comunicación del banco con sus clientes. Toda esa inteligencia conectada proporciona información y análisis en tiempo real que permiten tomar mejores decisiones o cambios sobre la marcha. A su vez, esto redunda en mayor satisfacción del cliente y su productividad mejorando los resultados y el vínculo entre el banco y sus clientes.
Con la IA, los bancos cambian la programación para realizar tareas específicas –y, muchas veces, sin conexión entre sí– por sistemas autónomos que pueden aprender por su cuenta, o sea, ajustarse automáticamente sin intervención humana. Esta es una rama de la IA llamada tecnología KEEL –extracción de conocimiento basado en aprendizaje evolutivo, por sus siglas en inglés–, un sistema programado para interpretar la información que recopila y analiza y reacciona devolviendo su propia interpretación.
Mitos versus realidad: ¿cómo la IA nos puede desplazar?
¿Será porque recuerdan a HAL, la computadora de la película "2001: Odisea del espacio", que cobraba vida propia? Desarrolladores de inteligencia artificial como Oracle, IBM, HubSpot y tantas otras, ya están trabajando en la próxima etapa de los análisis comerciales, que combinará datos con el conocimiento y las experiencias humanas.
Esto ya está funcionando en muchos ámbitos: vehículos autónomos, asistentes virtuales como Alexa, software de gestión, de facturación, de logística, etc.. y hasta ahora podemos decir que se están aplicando con éxito. Hay puntos a mejorar y la evolución pareciera que será veloz y de mucho más impacto que la imaginada, con la aparición de chatGPT y la Gen AI o la inteligencia artificial generativa. La gran mayoría de la comunidad de desarrolladores reconoce que las máquinas nunca van a reemplazar completamente el factor humano por detrás de la fijación de criterios o la ética, negando así la posibilidad de que nos domine un HAL, pero la discusión está instalada.
Claro está, no todos los bancos pueden adecuar rápidamente su estructura tecnológica sin ayuda de expertos: su infraestructura, la seguridad, los procesos de negocios, no son fáciles de cambiar. Pero hoy el consumidor tiene la expectativa de un servicio personalizado y omnicanal y la gratificación instantánea. La innovación urgente no es una opción.
Los clientes como yo que aprendimos a resolver operaciones y trámites en piyama, no vamos a vestirnos para hacer una fila, no es una opción. Y creo que la discusión no es si los bancos tienen que adoptar la IA: los clientes ya la adoptaron y no planean volver atrás.
Lo único que queda por resolver es qué tan rápidamente podemos explotar los datos y la tecnología para acercarnos más a nuestros clientes.
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