M\u00e1s tarde, R. Kurzweil y P. Diamandis ampliaron la Ley Moore estableciendo la teor\u00eda de que la tecnolog\u00eda crece mediante una retroalimentaci\u00f3n positiva, aumentando la velocidad de los procesos innovadores, de manera que la utilidad y el rendimiento de la tecnolog\u00eda se agranda respecto a la anterior etapa. Surgi\u00f3 as\u00ed su \u201cLey de rendimientos acelerados<\/a>\u201d que incorpor\u00f3 el concepto de incremento exponencial de los recursos aplicados, cuya tasa corre paralela al crecimiento tecnol\u00f3gico. Ambos modelos de crecimiento terminar\u00e1n anticipando la denominada \u201cSingularidad tecnol\u00f3gica<\/a>\u201d, momento en el cual se producir\u00e1 un hito trascendental en la evoluci\u00f3n humana al superar una m\u00e1quina todas las capacidades cognitivas y volumen de conocimientos de la humanidad. Ser\u00e1 \u00e9ste un instante crucial de consecuencias imprevisibles, tanto a nivel social como empresarial y cultural.<\/p>\n Normalmente, en cualquier industria o sector, los cambios se producen de manera lineal, sobre todo en la forma en la que se gestionan las empresas y se realizan negocios. No obstante, en la situaci\u00f3n actual, las estrategias a corto plazo hay que realizarlas teniendo en cuenta las continuas disrupciones que con seguridad se van a producir, cuyas variables son poco predecibles y cuyas consecuencias a futuro son inciertas.<\/p>\n El mundo financiero no escapa a esta situaci\u00f3n, en general. Y, en particular, en los sistemas de pago digitales, la aplicaci\u00f3n de la inteligencia artificial est\u00e1 redefiniendo la experiencia de usuario de una manera crucial, incluso incorporando la estricta regulaci\u00f3n que garantiza la seguridad de las transacciones y la protecci\u00f3n de los usuarios, muchas veces vista como un punto de fricci\u00f3n en los m\u00e9todos de pago.<\/p>\n La integraci\u00f3n de la IA en los sistemas de pago digitales ha conllevado una mejora significativa en la eficiencia, la seguridad y la personalizaci\u00f3n de las transacciones financieras mediante su capacidad para la recopilaci\u00f3n y an\u00e1lisis en tiempo real de inmensas cantidades de datos, usando algoritmos avanzados que detectan patrones, previenen fraudes y mejoran la precisi\u00f3n en la toma de decisiones.<\/p>\n Sin duda, uno de los aspectos m\u00e1s destacados es la mejora de los par\u00e1metros de seguridad m\u00e1s all\u00e1 de la identificaci\u00f3n del usuario por procedimientos reforzados. La tipificaci\u00f3n de patrones de comportamiento para detectar fraudes, el an\u00e1lisis de autenticidad de las transacciones revelando si una operaci\u00f3n la ha hecho un robot o la prevenci\u00f3n de robo de identidad, son metodolog\u00edas que protegen a los usuarios finales y fortalecen la confianza en los sistemas y esquemas de pago.<\/p>\n De igual modo, la IA puede agilizarlos, haci\u00e9ndolos m\u00e1s r\u00e1pidos y eficientes mediante algoritmos predictivos que precipiten el proceso de decisi\u00f3n anticipando las preferencias del consumidor, facilitando la selecci\u00f3n del m\u00e9todo de pago m\u00e1s confiable para \u00e9ste, automatizando tareas repetitivas para reducir el tiempo de procesamiento y, en definitiva, simplificando la experiencia de usuario. De manera resumida, las principales aplicaciones de la IA en los sistemas de pago (por el momento) podemos concretarlas en:<\/p>\n Desde el punto de vista de los consumidores, tal como indica el Informe de tendencias CX<\/a> de Zendesk, la IA no est\u00e1 vista por estos con recelo, sino que, dada su constatada presencia actual, la perciben como sistemas necesarios para facilitar las relaciones financieras, fundamentalmente las referidas a los servicios de atenci\u00f3n al cliente. Una infrautilizaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda o una inadecuaci\u00f3n de su aplicaci\u00f3n en este \u00e1mbito puede suponer un impacto negativo, de consecuencias dif\u00edciles de amortiguar ya que habr\u00eda que gestionar la frustraci\u00f3n del usuario, cuando no su evidente molestia por sentirse cognitiva o emocionalmente presionado o menospreciado. Hechos estos que da\u00f1ar\u00e1n la imagen de una empresa, sobre todo las del \u00e1mbito financiero, cuya reputaci\u00f3n puede estar en riesgo en proporci\u00f3n directa a las vulnerabilidades de la IA que se haya aplicado.<\/p>\n Por ello, a pesar de la eficiencia de la IA, parece todav\u00eda necesaria la supervisi\u00f3n humana para garantizar la precisi\u00f3n de los procesos, la agilidad en la resoluci\u00f3n de incidencias y proteger el respeto de las pr\u00e1cticas \u00e9ticas y el cumplimiento de la normativa vigente. Encontrar el equilibrio entre la autonom\u00eda de los sistemas basados en IA y la intervenci\u00f3n humana en el ecosistema de pagos, es realmente el reto crucial en el que debe poner el foco la industria de pagos.<\/p>\n <\/p>\n CMO\u00a0MOMO Group<\/a><\/strong><\/p>\n Articulo publicado en IT Digital Magazine de\u00a0ITUser, n\u00ba 11<\/a>, p\u00e1ginas\u00a0120-123<\/a><\/p>\n![\"Qu\u00e9](\"https:\/\/blogthinkbig.com\/wp-content\/uploads\/sites\/4\/2014\/10\/singularidad-tecnol%C3%B3gica1.jpg?fit=780%2C439\")
<\/p>\n![\"La](\"https:\/\/www.retailactual.com\/media\/uploads\/noticias\/inteligencia-artificial-pagos-retailactual.jpg\")
<\/p>\n\n