A primeros de enero, para estrenar el nuevo año, Joshua Browder lanzó en su perfil de Twitter un mensaje retador en forma de propuesta aparentemente descabellada: “DoNotPay pagará a cualquier persona o abogado un millón de dólares si acepta usar unos “airpods” y repetir lo que su abogado-robot le vaya argumentando en un caso frente a la Corte Suprema de Estados Unidos”. La idea que plantea es tener la oportunidad, en un juicio real, de demostrar que su aplicación basada en la API GPT-3, de OpenAI, puede llevar a cabo la defensa jurídica de una persona en un acto de impugnación de una multa de estacionamiento y, para ello, necesita la participación de un abogado real que acceda a repetir literalmente ante el tribunal los argumentos que le vaya dictando, en tiempo real, el abogado-robot mediante el uso de unos auriculares.

El caso que propone inicialmente es bastante simple para su aplicación GPT, ya que su objetivo es demostrar públicamente que la inteligencia artificial que ha desarrollado sirve para ayudar a los consumidores a luchar contra las grandes corporaciones o la administración pública, y resolver sus problemas en pequeños o grandes litigios, de manera autónoma. Una vez demostrada su capacidad de acceso en milisegundos a toda la jurisprudencia disponible para elaborar argumentos de defensa o de acusación concretos, tanto para asuntos sencillos como complejos, ¿qué papel desempeñarán los abogados? ¿y los jueces? No es una cuestión fácil de responder, tampoco de formular de manera correcta.

En la actualidad estamos observando una explosión de aplicaciones de la Inteligencia Artificial y sus “variantes” (desde Machine Learning, Deep Learning,… hasta la Teoría de la Mente -en desarrollo-), que están generando cierta preocupación en mucho ámbitos de la sociedad por el temor a que las máquinas substituyan a las personas en muchas tareas que aparentemente estaban reservadas al intelecto humano; en otros está provocando entusiasmo al permitir la creación de potenciales vías de negocio o para ayudar a crear procesos más eficientes o estructuras más productivas; y en otros está suscitando inquietud por sus implicaciones éticas cuando a los algoritmos se les pueden programar respuestas que afectan a la moral o a la conducta social.

En todo caso, como argumenta el dilema de Collindridge: siempre que nos enfrentamos a la implantación de un nuevo avance tecnológico, no somos capaces de evaluar las consecuencias sociales que puede llegar a tener; y cuando detectamos posibles efectos negativos, su uso está tan arraigado que es complejo controlarlo o impedirlo. Por ello, es importante coordinar la evolución de la tecnología y de la sociedad bajo un marco de gobernanza de la innovación para que, por una parte, los avances tecnológicos no causen perjuicio a los individuos ni, por otro lado, las capacidades de desarrollo informático no se vean coartadas por una legislación excesivamente controladora.

Principios como el de proporcionalidad y el de precaución deberían aplicarse en el tránsito hacia una sociedad extremadamente digitalizada para prevenir el surgimiento de paradigmas impredecibles al amparo de estructuras económicas que dan más trascendencia y dedican más esfuerzos presupuestarios a perfeccionar la inteligencia artificial que a cuidar, mejorar y expandir la humana. Una cuestión es, como ha hecho Ford, crear “gemelos digitales” para reproducir en entornos virtuales exactamente lo que sucede en sus fábricas de automóviles físicas para controlar la producción en tiempo real, lo cual favorece la productividad y la detección inmediata de errores, y otra muy distinta es la popularización de servicios como ChatGPT para la creación de todo tipo de contenidos, orillando la creatividad y las habilidades de investigación y documentación de los individuos. Esto da pie para otra tribuna.

Disrupciones tecnológicas surgen cada día con el teórico propósito de mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, pero a la mayoría le es cada vez más difícil seguir ese ritmo. Unos por falta de preparación o de interés, otros por carencia de recursos, también están los que reaccionan negativamente ante la deshumanización de los procesos y, cada vez más, los que reniegan del exceso de tecnología; en todo caso, es evidente que se está produciendo una brecha tecnológica y social importante, con grupos que evolucionan a diferente velocidad y cuyas realidades están cada vez más distanciadas. Lo cual se traduce también en una clara divergencia económica y de clases: desigualdades salariales, diferentes oportunidades de acceso laboral, pérdida de puestos de trabajo, bloqueo de las carreras profesionales, exclusión financiera…

En el sector financiero, el dilema entre el uso del dinero efectivo frente al electrónico, el aparente caos en el mercado de criptoactivos, la potencial confrontación entre la moneda fiat y la digital (CBDC), la contracción de la red de oficinas bancarias y la imposición de la banca digital, el desmedido interés por desviar el ahorro de los depósitos tradicionales hacia complejas estructuras de inversión, las diferencias filosóficas entre la banca convencional y los neobancos, la irrupción de las redes sociales como plataformas de pago en competencia con los proveedores de servicios de pago regulados, la difícil conciliación entre la obtención de beneficios empresariales y crear valor para las personas… son cuestiones que no se pueden resolver con algoritmos (aunque ayuden en algunos casos) y en las que sí hay que aplicar una lógica humana.

No cabe duda de que la tecnología ayuda a mejorar la eficiencia de muchos procesos, los financieros también; la paradoja radica en que siempre estará lista para ser implantada sin esperar a que la sociedad, en su conjunto, esté preparada para adoptarla ya que, en muchos casos, requerirá de un cambio de mentalidad y de adquisición de conocimientos que lo posibiliten, más que del uso de determinadas herramientas o la mejora de las infraestructuras de redes. Y, sobre todo, será necesario cambiar radicalmente el foco, de la innovación tecnológica “per se” hacia las personas y sus valores como punto de partida para construir las soluciones que realmente proporcionarán mejoras en la calidad de vida y la erradicación de cualquier tipo de exclusión.

El sector financiero no escapa a esta dinámica en la medida que ha tenido que adaptar sus estructuras y sistemas a una realidad liderada por nuevos actores (nacidos como Fintech), impulsada por las demandas de confianza del mercado tras la crisis financiera del 2008-2012, reinventada como mecanismo de defensa durante el confinamiento del 2020 y confrontada al surgimiento de una economía paralela gestada a “golpe de tokens”. La transformación del sector en la última década ha ido más allá de la substitución de los centros de datos por el almacenamiento y procesamiento en la “nube”, adaptando los productos y servicios a un nuevo modelo de banca digital y reconfigurando sus canales de distribución para, en teoría, hacer una oferta más atractiva y alineada con las expectativas de sus clientes.

No obstante, en esta transformación han descuidado varios factores importantes: apostar por la innovación en la cartera de productos y servicios (se han limitado a darles “forma digital”); reajustar la remuneración de los depósitos y reformular su persistente recomendación de activos de riesgo para ajustar la oferta a las necesidades reales de los clientes; crear programas de educación financiera realmente eficaces, no como respuesta a las políticas corporativas de RSC, sino como mecanismo de ayuda real a la sociedad en la toma de decisiones financieras; repensar la estructura y el mantenimiento de los canales de distribución en función del perfil de cada segmento de clientes, para evitar las incoherencias operativas denunciadas por el sector de población de más edad. En definitiva, deberían elevar la mirada sobre el horizonte tecnológico y dotar de las mejores soluciones que den respuesta a estos factores con independencia de los desarrollos que la tecnología pueda aportar para garantizar la seguridad económica de cada individuo.

La educación financiera, por ejemplo, es algo que se quiere promover desde Europa a través del plan de competencias para adultos, pero en España se está haciendo tímidamente y no de manera igualitaria al no llegar a los sectores más desfavorecidos (también son los menos digitalizados). Por tanto, fomentar la relación entre formación y la digitalización del servicio financiero amplia aún más la brecha por segmentos, de manera que unos sabrán gestionar sus posiciones sin dificultad y otros no llegarán a comprender cómo analizar el flujo de sus ingresos y gastos o cómo planificar el ahorro.

Es cierto que las entidades financieras están haciendo un gran esfuerzo en ordenar, simplificar y categorizar la información que proveen a cada uno de sus clientes para que les sea más fácil monitorizar en tiempo real su situación financiera. Igualmente, la obtención de infinidad de datos de conducta de consumo les permite personalizar su oferta en base al perfil de cada cliente, aplicando modelos de inteligencia comercial que se van perfeccionando incrementalmente al mismo ritmo que la recopilación de aquellos datos. Las iniciativas para mejorar la experiencia de cliente pasan por el uso de algoritmos que automaticen muchos procesos para simplificar y personalizar las interacciones del cliente en todos los canales y dispositivos, incluso con la intervención de chatbots realistas encargados de la atención al cliente.

La precipitada aceleración en la aplicación de inteligencia artificial a la economía y las finanzas, en substitución de los tradicionales métodos de econometría e inferencia estadística, puede acarrear mejoras relevantes y, también probablemente, ciertas situaciones críticas por la complejidad para interpretar los resultados dado que no se ha llegado al grado de madurez necesario para aceptar estos con la fiabilidad suficiente en función de los diferentes contextos que se pueden presentar. Tanto los métodos tradicionales como las innovaciones tecnológicas aplicadas a este sector precisan complementarse en función de los objetivos de cada proyecto, de la información disponible, de la previsión de las consecuencias y, principalmente, del aprovechamiento real que los clientes pueden hacer de sus aplicaciones.

José Manuel Navarro Llena

CMO MOMO Group

Articulo publicado en IT Digital Magazine de ITUser, nº 1, páginas 82-85

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