La inteligencia artificial (IA) agéntica va más allá de la inteligencia artificial generativa (IA generativa) al permitir la toma de decisiones autónoma, la colaboración y el aprendizaje para revolucionar los servicios financieros.
Aunque ofrece eficiencia e innovación, la IA agéntica suscita preocupación por la disrupción laboral, la privacidad, la volatilidad del mercado y la gobernanza, por lo que requiere una supervisión sólida y marcos éticos.
La IA agéntica promete impulsar el acceso a los servicios financieros en comunidades desatendidas, aunque es necesario abordar las disparidades mundiales en materia de recursos y los desafíos de gobernanza para evitar la desigualdad.
A medida que se acelera la IA, el sector financiero se enfrenta a una era de transformación definida por la IA agéntica.
A diferencia de los modelos actuales de IA generativa, que responden a indicaciones humanas específicas, la IA agéntica puede percibir de forma independiente, razonar, actuar y aprender sin una orientación humana constante.
Una investigación del Cambridge Centre for Alternative Finance y el Foro Económico Mundial realizada en 2020 destacó la creciente influencia de la IA en las finanzas. Sobre la base de los avances en IA generativa, la IA agéntica está preparada para profundizar este impacto en los servicios financieros.
Este avance puede mejorar las finanzas al procesar datos con rapidez, aumentar la precisión de las decisiones, personalizar las interacciones con los clientes y adaptarse a condiciones de mercado complejas, acercando las finanzas a la autonomía de los procesos.
La IA agéntica y un enfoque «similar al humano»
La IA agéntica es ahora posible porque las computadoras se han vuelto mucho mejores que los seres humanosa la hora de reconocer imágenes y comprender el lenguaje. Este progreso, impulsado en gran medida por tecnologías avanzadas basadas en transformadores, se destacó en el AI Index de Stanford de 2024.
Los modelos de IA generativa se entrenan con enormes conjuntos de textos, imágenes, audio, video y números. Ahora pueden realizar una amplia variedad de tareas, como resumir información, traducir idiomas, responder preguntas, editar imágenes, crear sonidos y transcribir voz.
Sin embargo, estos modelos no son verdaderamente autónomos: necesitan indicaciones o instrucciones específicas para producir resultados.
La IA agéntica supone un nuevo avance en la IA. Al igual que los expertos humanos asumen funciones y responsabilidades específicas, la IA agéntica crea grupos de agentes de IA independientes. Estos agentes trabajan juntos mediante capacidades avanzadas de razonamiento y planificación para resolver problemas complejos de varios pasos, con modelos de lenguaje grandes que actúan como su «cerebro» para tomar decisiones.
La IA agéntica está diseñada para funcionar de forma más parecida a los seres humanos: realiza tareas de manera independiente, colabora en equipo, reflexiona sobre los avances y mejora mediante la repetición.
En cambio, la IA generativa depende de las instrucciones humanas y no puede realizar de forma independiente razonamientos complejos de varios pasos ni tareas de coordinación. Por su parte, la IA agéntica utiliza redes de agentes que aprenden, se adaptan y trabajan juntos, tomando decisiones y mejorando continuamente, de manera muy similar a los seres humanos.
La IA agéntica en los servicios financieros
Imaginemos un agente de IA para operaciones bursátiles que analiza datos del mercado y supervisa de forma autónoma las tendencias, descifra señales de negociación, ajusta estrategias y mitiga riesgos en tiempo real. La IA agéntica hará que esto sea cada vez más posible, integrando herramientas mediante API, sensores y razonamiento avanzado para responder a nueva información y nuevos datos, así como automatizar y mejorar las tareas financieras más allá de las capacidades de la IA generativa.
La mayor autonomía de la IA agéntica con respecto a la IA generativa le permite gestionar procesos repetitivos con gran volumen de datos. Esto aumenta la capacidad de las instituciones financieras y los participantes del mercado para optimizar los flujos de trabajo, mejorar el cumplimiento y perfeccionar la toma de decisiones, transformando la forma en que los servicios financieros operan e interactúan con los clientes en la era de la IA agéntica.
Como muestra la figura siguiente sobre los casos de uso de la IA agéntica en los servicios financieros, estas aplicaciones podrían impulsar el sector al ofrecer soluciones autónomas, adaptables y proactivas.
En materia de cumplimiento, podría perfeccionar las evaluaciones de riesgos en tiempo real y responder dinámicamente a amenazas y anomalías emergentes. En la interacción con los clientes, podría convertir modelos de asesoramiento estáticos en orientación financiera dinámica y adaptada a los comportamientos individuales. Aunque aún está en una etapa incipiente, la IA agéntica promete mejorar la productividad, la precisión y la toma de decisiones, y conducir los servicios financieros hacia una mayor autonomía de los procesos.
Beneficios y nuevas interacciones con los clientes
La IA agéntica podría transformar los servicios financieros de varias maneras clave:
Agilizar las operaciones: Al automatizar tareas repetitivas como la entrada de datos, las comprobaciones de cumplimiento y el procesamiento de transacciones, la IA agéntica aumenta la productividad y reduce los errores humanos, lo que permite que los empleados se dediquen a labores más estratégicas.
Impulsar la innovación: Permite crear nuevas herramientas financieras, como roboasesores personalizados o sistemas adaptables de gestión de activos que ajustan sus estrategias en tiempo real según los cambios del mercado y las preferencias de los clientes.
Mejorar la interacción con los clientes: La IA agéntica aprovecha tendencias como la banca abierta y las finanzas integradas para ofrecer a los consumidores agentes de IA muy personalizados. Estos agentes pueden gestionar las finanzas, tomar decisiones optimizadas y adaptar las estrategias a los objetivos y niveles de riesgo de cada persona, empoderando a los usuarios como nunca antes.
Sigue siendo esencial un enfoque con «supervisión humana», en el que la IA complemente las capacidades humanas en lugar de reemplazar el criterio y la rendición de cuentas fundamentales para el sector.
Pawel Gmyrek, investigador sénior, Organización Internacional del Trabajo
Desafíos, riesgos e incertidumbres de la IA agéntica
Junto con los beneficios, también hay obstáculos. Por ejemplo:
Disrupción del mercado laboral: La IA agéntica puede reducir puestos de trabajo, por ejemplo, en la entrada de datos, el cumplimiento, la inversión, la gestión de activos y la auditoría. Este cambio requerirá iniciativas de mejora de las competencias y recapacitación, como se destaca en el informe de OpenAI de 2023 y en el informe del Foro Jobs of Tomorrow.
Supervisión humana: Pawel Gmyrek, de la Organización Internacional del Trabajo, señala: «Sigue siendo esencial un enfoque con “supervisión humana”, en el que la IA complemente las capacidades humanas en lugar de reemplazar el criterio y la rendición de cuentas fundamentales para el sector».
Privacidad y ciberseguridad: La dependencia de la IA agéntica de grandes cantidades de datos suscita preocupación por la privacidad. Es fundamental equilibrar la personalización con la privacidad, mientras que su autonomía introduce nuevos riesgos de ciberseguridad.
Volatilidad del mercado: Al reducir las barreras a las interacciones automatizadas en los mercados, la IA agéntica podría aumentar los riesgos sistémicos y la volatilidad del mercado. La sincronización de las decisiones impulsadas por la IA podría provocar un comportamiento gregario y fluctuaciones bruscas del mercado.
Gobernanza y regulación: La IA autónoma plantea desafíos de gobernanza específicos. Los marcos regulatorios actualizados deben garantizar la rendición de cuentas, la supervisión y las normas éticas para abordar los sesgos en la toma de decisiones (por ejemplo, en la evaluación de solicitudes de crédito). La transparencia es crucial para mantener la confianza.
Explicabilidad: Las partes interesadas necesitan información clara sobre la toma de decisiones de los agentes de IA, especialmente en ámbitos de alto riesgo. La Ley de IA de la Unión Europea ofrece un marco inicial para el despliegue responsable de la IA y destaca la importancia de definir la responsabilidad y la obligación de rendir cuentas.
Políticas fiscales y colaboración: El Fondo Monetario Internacional propone «impuestos a la automatización» para apoyar la adaptación de la fuerza laboral. La colaboración entre las instituciones financieras y los reguladores es esencial para un futuro seguro, inclusivo y sostenible de las finanzas.
IA agéntica, inclusión y empoderamiento financieros
Es fundamental comprender cómo la IA agéntica podría impulsar la inclusión financiera en las economías emergentes, donde la banca tradicional sigue siendo limitada. Aprovechando la IA agéntica, las empresas de tecnología financiera y los bancos podrían llegar a las comunidades desatendidas de forma rentable.
La IA agéntica podría evaluar de forma autónoma microcréditos para pequeños agricultores, utilizando datos locales para valorar el riesgo sin intervención humana directa. Asimismo, la banca móvil impulsada por IA agéntica podría ofrecer productos de microseguros personalizados y en tiempo real, basados en datos meteorológicos en tiempo real.
También promete un efecto de «salto tecnológico» impulsado por la IA, que permitiría a estas economías evitar infraestructuras costosas y acceder directamente a herramientas avanzadas.
Sin embargo, persisten los desafíos. Las grandes empresas del Norte Global poseen la mayoría de los recursos de IA, lo que entraña el riesgo de concentrar el mercado y dejar de lado a los actores locales.
Se necesitan marcos de gobernanza claros para proteger a las comunidades y alinearse con los objetivos de inclusión y empoderamiento financieros, de modo que la IA agéntica esté al servicio de las necesidades de muchos, no de unos pocos.
