En el de la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) en finanzas, se han identificado tres pilares fundamentales para garantizar su confiabilidad: gobernanza, auditoría y experiencia. Este consenso se desprende del panel 'IA en Finanzas', organizado por Mujeres en Finanzas (MEF) y CFA Society México en el marco de Moonlit 2026.
La moderadora Angélica Arana destacó la importancia de la gobernanza de los datos y su análisis e impacto, advirtiendo que a menudo sacrificamos el entendimiento y la calidad de los datos.
Arana, reconocida experta en tecnología y finanzas, también mencionó los procesos de De-skilling y Re-skilling en la era de la IA, es decir, cómo el avance tecnológico reduce la complejidad de un trabajo y luego requiere la recapacitación del empleado para no quedarse obsoleto.
Karla Galván, Stat & Tax Controller en Microsoft México, enfatizó la necesidad de buscar datos para su análisis y la importancia de la auditoría de la IA, es decir, confiar en ella pero exigir pruebas. Galván también destacó la relevancia de la actualización en el ámbito financiero y la utilidad de los datos sintéticos para entrenar modelos de IA.
Jorge Pérez, cofundador y Managing Partner de Business Data Scientists, abordó la paradoja de la explicabilidad de la IA, señalando que los modelos más complejos son menos explicables y, por tanto, más propensos a errores.
Pérez también recordó la creación de una brecha digital con la llegada del Internet y la actual brecha de Inteligencia Artificial, subrayando la importancia de la arquitectura CAG (Cognitive Augmented Generation), que prioriza la cognición humana para discernir qué puede ser automatizado.
Se discutió que los Agentes, que consolidan estos avances, serán la tecnología con mayor impacto en los próximos años, y se enfatizó la transición a sistemas de multiagentes y la importancia de la orquestación e interacción entre ellos. Se concluyó que el enfoque debe estar en la arquitectura de decisión y la gobernanza y auditoría de los algoritmos.
Etiquetas: Inteligencia Artificial, Finanzas, Gobernanza, Auditoría, Experiencia, Tecnología · IA general
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