KPMG, en su reciente informe “Global Economic Outlook”, advierte de la incertidumbre que se cierne sobre la economía mundial al constatarse ya el estancamiento de los principales motores del crecimiento global, caracterizado éste por una inflación persistente y una política monetaria estricta y no siempre acertada. En este contexto, el desajuste de los salarios respecto del encarecimiento de los precios de los productos de consumo, las dificultades para la creación de empleo, el incremento excesivo de la deuda y el déficit público de muchos países y los conflictos bélicos en Europa y Oriente Próximo, están condicionando la toma de decisiones estratégicas de muchas compañías de gran tamaño y, para las medianas y pequeñas, la supervivencia está suponiendo un reto diario.
Todo ello ha formado parte, entre otros, de los argumentos planteados en el World Economic Forum celebrado en Davos el pasado mes de enero, que justifican la voluntad de los intervinientes de plantear una apuesta por “reconstruir la confianza” (lema de la 54ª reunión) del mercado mediante la defensa de la seguridad y la cooperación entre países, empresas y sociedad civil en un mundo cada vez más fragmentado y enfrentado en conflictos bélicos y, también, en polarizaciones ideológicas cada vez más irreconciliables.
El crecimiento de la economía y del empleo son dos cuestiones claves en momentos críticos en los que, además, el imparable avance de las innovaciones tecnológicas, reforzadas por la inteligencia artificial y el “machine learning”, proponen nuevos desafíos para la adaptación de los trabajadores y de los consumidores a nuevos ecosistemas totalmente digitalizados. No se trata de que el talento y las habilidades de estos dos colectivos se ajusten a la aplicación de las nuevas tecnologías a los procesos y procedimientos laborales y comerciales, donde ya se constata la realidad en cómo se enfrentan las poblaciones de más edad a la oferta financiera (por ejemplo) o en cómo determinadas tareas están siendo asumidas por máquinas, sino de la brecha social que se está abriendo entre los desarrolladores de aplicaciones y sus usuarios más avanzados respecto de los grupos menos preparados o con menores oportunidades de acceso a la formación o a los recursos digitales. Si a esto unimos el descenso de las tasas de natalidad y la mayor esperanza de vida en occidente, los gobiernos tendrán que aplicar imaginación para resolver un escenario complejo en lo social/laboral e incierto en lo económico.
Una de las sugerencias para afrontar esta situación la aporta la OCDE en su estudio sobre diversidad de edades y productividad en el que plantea los efectos de la inclusión de trabajadores de todas las edades (plantillas multigeneracionales) en las empresas para favorecer un marco de intercambio de ideas y experiencias que mejorará la capacidad productiva de aquéllas. Lo que la OCDE ha constatado a nivel internacional es lo que, desde hace unos años y en algunos foros, se viene defendiendo como la importancia de atender las aportaciones del talento senior.
Nadie pone en duda que el futuro del empleo vendrá condicionado por los avances en Inteligencia Artificial, la cual incidirá en la creación de millones de nuevos puestos de trabajo y podrá suponer un impulso para el crecimiento económico y social; pero, al mismo tiempo, afectará a otros muchos millones de trabajadores cuyas tareas serán automatizadas por “bots” y que difícilmente podrán acceder a una ocupación alternativa, por falta de habilidades o “exceso de edad”. Esta revolución tecnológica replicará, salvando las distancias, las consecuencias de la gran revolución industrial del siglo XVIII-XIX en cuanto a los cambios en la forma de trabajar, la aparición de nuevas clases sociales, la redefinición de los sistemas de gestión empresarial y la reordenación de las relaciones geopolíticas. De ahí que sea preciso acelerar la implantación de normas armonizadas a nivel global para evitar desigualdades sociales, la vulneración en el uso de datos personales, las prácticas irresponsables o no éticas, la manipulación de la información y la inseguridad en los procesos comerciales (sobre todo en los de pago). La propuesta de reglamento europeo de inteligencia artificial recientemente aprobada será el marco regulatorio que vigile las condiciones de desarrollo y uso de las nuevas tecnologías. Aun así, se ha de ver cómo se compatibiliza desarrollo y legislación de manera que no se ralentice la evolución tecnológica ni la legislación que deba adecuarse a ella.
Uno de los sectores que se ha enfrentado a cambios radicales, obligados a restructurarse tras la crisis financiera y a adaptar sus organizaciones para afrontar la digitalización de sus procesos y la urgente acomodación de metodologías y aplicaciones heredadas, ha sido el financiero. Presionados también por la aparición y rápido crecimiento de las denominadas Fintech y por las demandas de innovación del mercado, la banca convencional ha sufrido en las últimas décadas una transformación sin precedentes que, ahora, se verá nuevamente impulsada por las oportunidades que aporta la inteligencia artificial. Muchos expertos predicen un incremento de la economía mundial de casi el 10% como consecuencia de la implementación de las diversas herramientas basadas en inteligencia artificial, “machine learning” y “deep learning”. El procesamiento natural del lenguaje ayudará al crecimiento de la productividad en un 1,5% y la IA generativa podrá crear valor para el sector financiero por encima del cuarto de millón de dólares al año.
Áreas como la gestión de riesgos, la prevención del fraude y el blanqueo de capitales, la inteligencia de negocio, los medios de pago o la atención al cliente se verán muy mejoradas por la aplicación de aquellas herramientas y, en general, significará la creación de nuevos modelos de negocio, más competitivos y eficientes. Sobre el papel, todo parece indicar que el potencial de la IA hará realidad esas predicciones, aunque habrá que acompasar muy bien la integración de las nuevas aplicaciones inteligentes con el despliegue regulatorio desde las autoridades centrales y, sobre todo, con la adopción natural de los usuarios de las nuevas soluciones financieras y su fácil acceso a ellas por cualquier canal.
Otra cuestión será considerar las implicaciones que podrá tener sobre la ejecución de determinadas tareas por parte de la IA en substitución de trabajadores cualificados. Cuando la inversión en tecnología en este ámbito es superior a la que se hace en el entrenamiento de habilidades y formación de los trabajadores, y cuando la bolsa de contratación es mayor en desarrolladores que en expertos financieros, el escenario que se espera a corto plazo estará caracterizado por una importante diferenciación de habilidades entre tecnólogos y profesionales de banca.
Siendo cierto que la tecnología ha ayudado históricamente a perfeccionar los procesos financieros, desde el cálculo de la capacidad crediticia de los clientes hasta la detección de patrones de conducta que puedan anticipar un posible fraude, la rápida evolución de la inteligencia artificial ha desencadenado una imparable cascada de innovaciones que pueden dejar atrás a los clientes menos avezados, con dificultades de acceso a entornos digitales seguros o que desconfían de sistemas de atención automatizados (“chatbots”). En cambio, cuando se trata de asesorar a importantes inversores para optimizar su patrimonio o para recomendar la suscripción de activos, el sector sigue prefiriendo la gestión personal, aunque el análisis y selección de las mejores carteras alineadas con el perfil de tolerancia al riesgo del cliente lo haya hecho una aplicación de IA. Esta pequeña reticencia de dejar esta función de banca privada completamente en manos de la IA es reflejo de la aún persistente desconfianza, por parte de los clientes y de los ejecutivos, en dejar que determinadas operaciones las resuelva una máquina al 100%.
Incluso, esta desconfianza se extiende al futuro de la estabilidad financiera cuando todo el sistema pueda estar gestionado por aplicaciones de inteligencia artificial cuya regulación recae sobre las instituciones pero no sobre los desarrolladores de algoritmos autónomos con capacidad para estructurar el encadenamiento de operaciones a escala global, para agregar infinidad de datos de diversas procedencias y mercados, para alterar o sortear las reglas de diligencia debida contra el blanqueo de capitales o para predecir el valor de cualquier posición de derivados financieros de manera independiente. Cualquier fallo de programación en estas y otras áreas puede llevar a la agregación de errores que, en un momento dado, impliquen situaciones críticas de consecuencias imprevisibles.
De ahí que se haga necesaria la implementación de medidas encaminadas a identificar y monitorizar riesgos y resolver posibles fallos en cualquiera de los procesos financieros; especialmente en aquellos que tengan implicaciones a nivel global. La trascendencia de la supervisión de estos posibles riesgos recae en los organismos reguladores, quienes tendrán que, a su vez, usar herramientas de IA para facilitar el examen y control de la presentación rutinaria de informes y la verificación de la correcta ejecución de los procesos sujetos a la normativa financiera. La pregunta que surge es… ¿y quién supervisa los algoritmos que usen los supervisores?
La verificación del cumplimiento de la legislación por parte de la industria financiera, hasta ahora, ha seguido el curso de la evolución tecnológica con cierta normalidad, ya que ha supuesto la conversión de procesos manuales en digitales; pero la aparición de la IA exigirá un mayor esfuerzo y, seguramente, la regulación de los desarrollos informáticos necesarios para poner límites a la autonomía de los algoritmos que usan mecanismos de aprendizaje para crear nuevas pautas de gestión y relación con los clientes. La Comisión Europea y el Banco Central Europeo han puesto en marcha iniciativas para la supervisión del cumplimiento normativo de las herramientas impulsadas por IA. Lo que hay que esperar es que la implementación de estas medidas sea más rápida que la evolución de las aplicaciones financieras inteligentes y que la agilidad de los ciberdelincuentes para sortear las reglas de prevención que aplican las entidades financieras. Pero también sería deseable prever que esas iniciativas tengan en cuenta los mecanismos de supervisión de los organismos reguladores soportados en IA.
José Manuel Navarro Llena
CMO MOMO Group
Articulo publicado en IT Digital Magazine de ITUser, nº 13, páginas 71-74
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