Además de abordar el estado actual del sector financiero (FSI) en el país, inmerso en un contexto de nuevas regulaciones y normas, elevados niveles de competencia y constante presión por satisfacer las demandas de los usuarios, los especialistas de Red Hat dieron a conocer las soluciones y caminos que ofrece el líder mundial de código abierto.
En la cita participaron, entre otros, especialistas como: Rafael Marins, Líder de FSI para Latam; Victoria Martínez, Líder de IA y Machine Learning para Latam; Jorge Hansen, Líder de Automatización, región SOLA; Andrea Castellanos, Gerente de Arquitectura de Soluciones, región SOLA; y Juan Roa, Cybersecurity Advisor de Cibernex.
La tecnología en el sector financiero
La próxima generación de inteligencia artificial tendrá un gran impacto en el futuro de los servicios financieros. Según una investigación de Felabran con Deloitte en 2024, el 96 % de los bancos encuestados tienen iniciativas de inteligencia artificial (IA).
Reducir el costo y la complejidad del entrenamiento de la inteligencia artificial y su conversión e integración en productos y servicios será fundamental para las empresas, ya que buscarán aprovechar al máximo la influencia de esta tecnología en sus negocios. Con las Red Hat AI, las empresas de servicios financieros pueden agilizar y ampliar la distribución de productos y la prestación de servicios en la empresa, al tiempo que mejoran la seguridad y el cumplimiento normativo.
La inteligencia artificial generativa (gen AI) ofrece diferentes posibilidades de uso para generar valor a las entidades financieras, que pueden aprovechar la capacidad de procesamiento de datos de la IA para mejorar tanto la experiencia del cliente como la eficiencia operativa. En América Latina, según un informe de IBM, sus principales aplicaciones involucran la interacción con el cliente, seguida del control de riesgos, operaciones de cumplimiento y seguridad, recursos humanos, marketing y compras, y el ciclo de vida de desarrollo de TI.
“Los modelos de machine learning ya se aplicaban en la industria financiera desde hace tiempo. Lo nuevo es el giro hacia lo generativo, cuyos primeros experimentos comenzaron en 2022 y que entre 2023 y 2024 pasaron de pruebas de concepto a producción”, dijo Victoria Martínez. “Hoy, la banca es una de las industrias con mayor madurez en la implementación de IA. Busca principalmente tres objetivos: mejorar la eficiencia operativa, generar nuevas fuentes de ingreso y aumentar utilidades. La IA generativa, especialmente con agentes integrados a fuentes de datos, permite automatizar procesos como la evaluación crediticia, consultas de compliance o el onboarding digital. La combinación de modelos de machine learning, generativos y de lenguaje ofrece a la banca una oportunidad de reinvención”.
“Estamos ampliando nuestro ecosistema de partners para incluir especialistas en agentes, computer vision o procesamiento de datos. Es como en medicina: hay un médico general, pero también especialistas según la necesidad. Buscamos esa experiencia para implementaciones en banca, telecomunicaciones o cualquier industria”.
Victoria Martínez, líder de IA y Machine learning para Latam de Red Hat.
Además, la gen AI es fundamental para generar personalización, promover la inclusión financiera y ampliar el acceso al crédito, contribuyendo a un ecosistema financiero más justo y accesible. El sector financiero está evolucionando hacia un modelo más predictivo y proactivo, anticipándose a las necesidades de los clientes y ofreciéndoles productos y servicios más personalizados. Así, también logra mejorar la calidad de las ofertas y el alcance de las entregas para generar un ecosistema más justo, con acceso equitativo.
Al ser consultada sobre qué tipo de soluciones y procesos puede potenciar la inteligencia artificial, la especialista de red Hat sostuvo que “hay grandes avances en mejora de la atención al cliente, por ejemplo, con scorings más personalizados o detección de fraude más precisa. Las antiguas reglas se están complementando con IA y machine learning para adaptarse a nuevas formas de ciberataque”. Y añadió que “también hay un foco en la automatización de operaciones del núcleo bancario. Primero se implementa inteligencia aumentada —agentes que asisten al equipo humano— y luego se avanza hacia agentes autónomos que toman decisiones por sí mismos, generando ahorros, nuevos modelos de negocio y servicios a terceros. Esto no se limita a la banca: también lo estamos viendo en retail y telecomunicaciones”, señaló.
Por su parte, Rafael Marins analizó cómo Red Hat puede contribuir o ayudar a clientes y actores del sector de servicios financieros: “Lo más importante es que Red Hat acompaña a sus clientes y socios en cualquier etapa de su viaje hacia la nube híbrida. Tenemos clientes que aún trabajan principalmente en sus data centers, con control completo sobre sus entornos, y otros que ya están experimentando con servicios en la nube para aplicaciones específicas. También hay quienes están más avanzados y aprovechan la agilidad e innovación que ofrece la nube, pero con la flexibilidad de elegir dónde ejecutar sus operaciones críticas, sin depender de un solo proveedor. Nuestra contribución es garantizar que esas operaciones críticas tengan resiliencia y se beneficien de un entorno de innovación sólido”, explicó.
“Red Hat está en su mejor rol cuando cocrea soluciones junto con partners y clientes. Trabajamos con integradores especializados en soluciones de negocio y tecnología para bancos, aseguradoras y bolsas de valores; y proveedores de software como cores bancarios, soluciones de pagos y plataformas de finanzas abiertas, que ya estén certificados y alineados con nuestra plataforma OpenShift”.
Rafael Marins, Líder de Industria Financiera para Latinoamérica en Red Hat.
El ejecutivo dijo además que, tradicionalmente, los servicios de TI se gestionaban con servidores físicos, sobre los que se desplegaban los sistemas operativos y aplicaciones. Luego, durante las últimas tres décadas, vino la virtualización, que permitió optimizar y consolidar operaciones de TI. “Hoy, con la computación en la nube, la forma de gestionar estos entornos ha cambiado radicalmente. Ya no es eficiente hacerlo de manera manual o puramente procedural. Los clientes están evolucionando hacia plataformas modernas de virtualización que pueden desplegar tanto en su propio data center como en la nube”, afirmó. “Un paso importante es OpenShift Virtualization, que permite gestionar de la misma manera entornos virtualizados y aplicaciones en contenedores. Esto habilita arquitecturas más avanzadas, como microservicios, y una gestión totalmente automatizada”.
Mensajes clave
La integración de la IA con la nube y otras tecnologías, como la automatización, no solo reduce los costos operativos en el sector sino que también crea nuevas oportunidades de negocio, permitiendo a las empresas financieras ser más ágiles y efectivas a la hora de personalizar los servicios y mitigar riesgos.
A medida que la transformación digital conquista el sector de servicios financieros (FSI), las empresas bancarias y de seguros, entre otras, adoptan la automatización para simplificar los procesos, reducir los costos y mejorar la seguridad.
Un modelo de lenguaje pequeño (SLM) es un modelo que se puede personalizar o ajustar con tus propios datos en un plazo de tiempo razonable con el hardware del cual ya se dispone.
Las organizaciones deberían tener en cuenta una solución compuesta de modelos específicos; se trata de modelos diseñados específicamente con una baja tasa de error que les permite funcionar sin supervisión y en un ámbito en el que los usuarios pueden lograr grandes ahorros de costos.
Los casos especializados y con márgenes de error reducidos en la industria de servicios financieros, como la atención al cliente, la hiper personalización, la detección de fraudes y el tratamiento de documentos, son candidatos naturales para los modelos de “engranajes” específicos y especializados.
Durante el evento de presentaron los siguientes casos de éxito:
Banorte (Méx) y Banestes (Bra)
