Las entidades financieras generan ingentes volúmenes de información cada día. Sin embargo, gran parte de esos datos permanece inaccesible y fragmentado, oculto en contratos, correos electrónicos y sistemas heredados.
En lugar de centrarse únicamente en entrenar modelos cada vez más complejos, la verdadera oportunidad radica en desbloquear y estructurar esos datos. Solo así la IA podrá ofrecer resultados precisos y confiables en un entorno tan regulado como el financiero.
El desafío oculto: billones atrapados en datos no estructurados
Se estima que entre el 80% y el 90% de la información de los bancos y aseguradoras no está organizada en bases de datos tradicionales. Está enterrada en correos, informes, notas de auditoría y cláusulas contractuales.
Esta dispersión impide que los algoritmos de IA obtengan el contexto necesario para generar conclusiones sólidas. Sin una fuente de datos limpia y contextualizada, los modelos corren el riesgo de producir resultados imprecisos o ambiguos.
Presión regulatoria y el peligro de acelerar la IA
Los reguladores han intensificado la vigilancia sobre el uso de IA en finanzas debido a riesgos como las alucinaciones y la falta de transparencia en las decisiones automatizadas. Esto aumenta la preocupación por posibles sesgos o errores que puedan desencadenar sanciones.
Más del 80% de las instituciones citan la fiabilidad de datos y la explicabilidad como barreras clave. Ante este escenario, avanzar con soluciones genéricas sin asegurar la calidad de la información puede retrasar proyectos o agravar riesgos.
Hacia una IA centrada en datos específicos y del sector
La innovación real proviene de una aproximación data-first, donde el foco está en extraer, estructurar y contextualizar la información propia de cada organización. No se trata de un nuevo modelo, sino de adaptar la IA al lenguaje y las particularidades financieras.
Al procesar datos no estructurados con herramientas diseñadas para el sector, las firmas pueden convertir documentos dispersos en inteligencia accionable. Esto facilita la automatización de procesos y aporta claridad en las auditorías y revisiones regulatorias.
IA generando resultados tangibles en finanzas
Algunos de los mayores bancos ya utilizan soluciones de extracción de datos para identificar cláusulas clave en contratos o detectar riesgos de cumplimiento en segundos, algo que antes tomaba días.
Un análisis fundamental de estados financieros, tradicionalmente manual y lento, puede reducirse en un 60% con asistentes basados en IA. El personal se enfoca en aportar insights estratégicos, mientras la tecnología realiza el trabajo repetitivo.
Conclusión
En un sector tan regulado y dependiente de la precisión, la clave para el éxito de la IA no está en perseguir la novedad, sino en dominar los datos que ya se poseen. Desbloquear la información oculta fomenta proyectos más seguros, transparentes y ajustados a la normativa.
Quienes apuesten por una gestión de datos centrada en el dominio financiero estarán mejor preparados para equilibrar innovación y control. El futuro de la IA en finanzas no lo definirán los modelos más grandes, sino quienes mejor aprovechen sus propios datos.
