El escalado de la IA en los servicios financieros comienza con la gobernanza y la arquitectura

El verdadero desafío de escalar la IA en los servicios financieros radica en el fundamento de datos subyacente. Las organizaciones luchan por unificar datos fragmentados, imponer una gobernanza rigurosa y mantener la observabilidad en todos los sistemas heredados que han empleado durante décadas..

Thomas Mathew, director senior de la nube para la industria de servicios financieros en Microsoft, lo expresa claramente: "La mayoría de las organizaciones están fracasando en el ámbito de la IA no porque les falten datos, sino porque no pueden confiar e interpretar adecuadamente los datos que ya tienen".

La mala calidad de los datos no solo produce salidas inexactas. Destruye la confianza de los usuarios, invita a un escrutinio regulatorio y hace que toda la inversión en IA sea difícil de justificar. Para los CIO, CTO y CDO que navegan por un entorno muy regulado, ese es un riesgo inaceptable.

La primera ola de adopción de IA en los servicios financieros se centró en gran medida en las aplicaciones orientadas al cliente: chatbots, personalización y asistentes digitales. Las organizaciones descubrieron rápidamente que desplegar estas herramientas sin una arquitectura de backend sólida conduce a alucinaciones, incumplimientos y costos crecientes.

El enfoque ha cambiado desde entonces. Los datos de IDC lo confirman: las empresas ahora están priorizando la infraestructura, los datos y la gobernanza sobre la innovación en operaciones de atención al cliente. La experiencia del cliente, que ocupaba el último lugar en inmunidad presupuestaria hace solo un año, ha aumentado, pero solo después de que las organizaciones reconocieron que primero necesitaban arreglar el backend.

Jerry Silva, vicepresidente de información financiera de IDC, lo plantea como un imperativo estratégico: "Tratar la IA como una capacidad empresarial, no como una tecnología. Asegúrate de que todo el marco de gobernanza esté bien establecido y, luego, busca a los expertos que puedan ayudarte a sacar el máximo provecho del valor comercial que ofrece la IA".

Este es el punto clave que distingue a las organizaciones que logran avances reales de aquellas que siguen haciendo experimentos aislados.

Las compañías de servicios financieros tienen grandes cantidades de información, pero a menudo está en silos, desestructurada o desactualizada. Para resolver esta situación, una plataforma unificada debe hacer la ingesta de y organizar la información de toda la empresa.

Cuando las organizaciones implementan funciones de búsqueda sólidas,como la búsqueda semántica, sus modelos pueden basarse en fuentes precisas, relevantes y actualizadas. Esto transforma los registros y documentos sin procesar en información útil.

En entornos regulados, no se puede tratar la gobernanza como algo secundario. Tu arquitectura debe aplicar automáticamente las normas relativas a la soberanía de los datos, los controles de acceso y la privacidad. Una gobernanza eficaz de la IA requiere controles de acceso basados en roles y registros de auditoría completos. Este control protege a la organización y permite una innovación segura.

La fragmentación es el enemigo de la escala. Cuando diferentes equipos usan herramientas separadas, surgen puntos ciegos y la investigación de fraudes o las fallas del sistema se convierten en un proceso lento y manual. Unificar métricas, logs y trazas en una sola plataforma ayuda a los equipos a desarrollar modelos de previsión de integridad y detección de anomalías.

Por ejemplo, una de las mayores aseguradoras de seguros patrimoniales y de daños en Estados Unidos se asoció con Kyndryl, Elastic y Microsoft para implementar este enfoque unificado. Los resultados fueron impresionantes: redujeron los incidentes en unos 5,000 al año y descubrieron que el 90 % de sus fallos pasados podrían haberse prevenido.

La estrategia de IA de servicios financieros está cambiando de sistemas generativos a sistemas agénticos. Estos agentes autónomos no solo responden preguntas; observan, razonan y ejecutan flujos de trabajo complejos, como automatizar reclamos o investigar amenazas de seguridad.

Sin embargo, la autonomía introduce nuevos riesgos. Los sistemas agénticos necesitan contexto en tiempo real, límites estrictos y un escalado con intervención humana para las decisiones de alto riesgo. Pocas implementaciones de sistemas agénticos en el sector de servicios financieros funcionan sin supervisión humana, sobre todo cuando hay datos confidenciales de los clientes, riesgo de pérdidas económicas, decisiones crediticias importantes o requisitos normativos de justificación.

Tim Brophy, arquitecto principal de soluciones de Elastic, aconseja un punto de partida pragmático: "Piensa en pequeño. Comencemos con un proyecto pequeño y un caso de uso pequeño e iteremos hasta que se vuelva grande... porque el caso de uso es tan fuerte como el contexto que se le proporciona".

Una arquitectura de IA muy observable, que rastree cómo los agentes toman decisiones y a qué datos acceden, es esencial para un despliegue seguro a gran escala.

Search AI Lake de Elastic reúne datos de toda la empresa. Utiliza el machine learning para acelerar el análisis de la causa raíz y encontrar patrones que los humanos podrían pasar por alto. Cuando toda la telemetría está en un solo lugar, la IA puede detectar anomalías antes de que causen fallos o incidentes de seguridad importantes.

Este enfoque unificado también admite diferentes casos de uso. Como explica Brophy, una vez que los datos se consolidan para la observabilidad, la misma base puede dar soporte a la analítica de seguridad, la detección de fraudes y la búsqueda asistida por IA. Esto elimina la necesidad de reconstruir completamente la arquitectura.

Escalar la IA en los servicios financieros no es solo una iniciativa de TI; exige colaboración entre los equipos de negocio, datos, seguridad y cumplimiento. Los proyectos aislados suelen fracasar porque no tienen en cuenta las necesidades del resto de la organización.

Niloy Sengupta, vicepresidente y líder de modernización de servicios financieros en Kyndryl, lo explica así: "Si solo una parte de la empresa intenta hacer algo, las posibilidades de que se adopte en toda la organización son menores que si todos se unen para hacerlo".

Las empresas exitosas crean entornos en los que los equipos desarrollan soluciones de forma conjunta. Mediante el uso de plataformas compartidas, eliminan los silos y se aseguran de que los proyectos de IA se ajusten a los objetivos empresariales y a los requisitos normativos.

La complejidad de las arquitecturas financieras modernas significa que muy pocas organizaciones pueden construir todo internamente. El ritmo del cambio, desde nuevos protocolos agente a agente hasta marcos regulatorios en evolución, requiere una experiencia especializada que resulta difícil e innecesariamente costosa de mantener internamente.

La colaboración entre proveedores de software, proveedores de servicios de nube e integradores de sistemas es fundamental. Plataformas como Elastic que se ejecutan en Microsoft Azure y administradas por Kyndryl ofrecen integraciones preconstruidas, arquitecturas de referencia comprobadas y soporte de nivel empresarial. Estas alianzas reducen los riesgos de implementación y aceleran el tiempo de creación de valor.

Las compañías de servicios financieros que tengan éxito en la próxima era de la IA serán las que prioricen sus fundamentos de datos ahora. Al invertir en búsqueda unificada, observabilidad completa y gobernanza rigurosa de la IA financiera, construyen la arquitectura resistente requerida para los sistemas autónomos. Este enfoque reduce el riesgo, mejora la eficiencia operativa y genera resultados comerciales cuantificables.

El camino desde la experimentación hasta la ejecución requiere una estrategia clara y una coordinación entre los distintos equipos. Requiere tratar a la IA como una capacidad empresarial central, respaldada por la tecnología adecuada y los socios adecuados.

Las organizaciones que realmente avanzan no están esperando un plan perfecto. Empiezan poco a poco, gobiernan con cuidado y construyen desde una base en la que puedan confiar.