IA Empresarial aplicada

Recientemente comencé mis estudios de Máster en ENEB — Escuela de Negocios Europea de Barcelona en el máster doble de Máster en Big Data y Business Intelligence + Máster en IA Empresarial.

El primer bloque que decidí tomar fue el de IA Empresarial ya que como muchos saben tengo especial interés (ver mis publicaciones en Medium). Cada bloque viene con lecturas, cuestionarios y un trabajo final. En este trabajo final se pedía analizar un mercado (finanzas en mi caso), descubrir qué necesidades hay y proveer soluciones, todo esto usando Inteligencia Artificial.

Diario de Proceso

Comencé con un análisis del problema a solucionar. Para esto utilicé Perplexity AI utilizando el siguiente prompt:

Eres un consultor en IA empresarial para el sector financiero, debes seleccionar un top 3 de problemas comunes en dicho sector e Investiga si ya existen intentos previos, con o sin el uso de IA. 
Debes entregar un informe detallado que describa el problema seleccionado, su relevancia en el sector, un análisis crítico de las soluciones existentes.

Una vez elegido el problema comencé a indagar en las fuentes para corroborar la veracidad y vigencia de la información, pidiendo a la IA que descarte información que tenga más de tres años, así como también que utilice al menos dos fuentes para corroborar cada afirmación.

Al meterme más y más en el problema comencé a repreguntar a la IA tratando de entender las razones de sus afirmaciones, usando la capacidad de chat que tiene la herramienta. Esto me llevó a editar varias secciones al descartar alucinaciones o incoherencias.

Luego de cada fase y utilizando ChatGPT descargaba el documento para su revisión: citas correctas, gramática y chequeo de posible plagio. Hice esta validación cruzada entre dos herramientas para evitar que Perplexity recuerde lo que ya venía chateando.

A continuación podemos ver parte de los resultados de la investigación y una posible solución ante los problemas del mercado financiero para centroamerica.

Fase 1: Investigación

En Centroamérica una gran parte de la población se encuentra en situación de pobreza, muchos operan en el sector informal y muchos otros no tienen acceso a la banca por encontrarse lejos de una oficina comercial. El acceso a créditos supone un problema ya que esta limitante desestimula el crecimiento económico lo que desemboca en una mayor brecha en la distribución de la riqueza. En Puerto Rico se puede ver el impacto de esta brecha en otros sectores como el de la salud: “Casi el 13 por ciento de los puertorriqueños reportaron no contar con seguro médico y casi uno de cada cinco de ellos, reportó haber omitido tratamiento médico por causa del costo”. (López Marmolejo, A., & Ruiz Arranz, M. (2023). Hacia una mayor inclusión financiera para el desarrollo. Banco Interamericano de Desarrollo. Recuperado de https://www.consumerfinance.gov/about-us/blog/las-dificultades-financieras-son-mas-duras-en-puerto-rico-que-en-el-resto-del-pais)

Según el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), se estima que aproximadamente el 50% de la población adulta en la región no tiene acceso a servicios financieros formales, lo que limita sus oportunidades de inversión y crecimiento económico. Las altas tasas de interés y los requisitos estrictos para obtener préstamos son barreras adicionales que enfrentan tanto individuos como pequeñas y medianas empresas (PYMES) en su búsqueda de financiamiento. International Monetary Fund. (2023, October 10). Higher-for-longer interest rate environment is squeezing more borrowers. https://www.imf.org/es/Blogs/Articles/2023/10/10/higher-for-longer-interest-rate-environment-is-squeezing-more-borrowers

¿A qué se deben estas altas tasas? Según el estudio del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), el crédito a PYMES en América Latina se caracteriza por tener tasas que son el doble que las de las grandes empresas. Esto se debe a la percepción de riesgo más alta asociada con el sector PYMES, que tiene una morosidad mayor. Esta situación crea un freno a la inversión y al crecimiento económico, ya que muchas PYMES no pueden asumir los altos costos del crédito. “…las instituciones financieras tradicionales a alejarse de sus enfoques convencionales de gestión de riesgos”, lo que lleva a que “…las personas que trabajan en la economía informal, que representan más del 60% de la población ocupada en Centroamérica, la opción más accesible sigue siendo recurrir a prestamistas informales”. Hernández, J.D. (2023). “Microcréditos y Banca Inclusiva en Centroamérica: un camino por recorrer”. Open Hub News. https://openhubnews.com/lo-microcredito-inclusion/

Soluciones Existentes

“Gracias a las capacidades avanzadas de análisis de datos y modelado predictivo, la IA permite a las empresas anticiparse con mayor precisión a sus necesidades de liquidez, optimizando así la planificación financiera.”. Embat. (2024). IA en tesorería: previsión de caja y predicción de cobros. https://www.embat.io/blog/ia-en-tesoreria-prevision-de-caja-y-prediccion-de-cobros. El uso de IA para modelar escenarios económicos y prever necesidades de liquidez está emergiendo como una solución potencial, aunque su implementación aún está en etapas iniciales en muchas instituciones. Además, la falta de un marco regulatorio sólido puede limitar la efectividad de estas herramientas.

Buscamos entonces minimizar riesgos para las financieras y a la vez lograr una inclusión financiera estratégica que permita el crecimiento económico de la sociedad a través de la digitalización y automatización de la banca, sin dejar de tener en cuenta macro estrategias para lograr este cometido.

Estrategias Nacionales de Inclusión Financiera

Varios países (entre ellos Guatemala, El Salvador y Honduras) han implementado o están en proceso de implementar Estrategias Nacionales de Inclusión Financiera (ENIF) para abordar las disparidades en el acceso al crédito. Estas estrategias buscan mejorar la educación financiera, reducir las tasas de interés y fomentar un ambiente competitivo. Sin embargo, el impacto ha sido limitado; aunque ha habido avances en la captación de ahorros, no se ha observado un cambio significativo en la oferta de productos crediticios.

La educación financiera es esencial para empoderar a los consumidores y facilitar un uso responsable del crédito. Aunque se han desarrollado programas educativos, su alcance es limitado y no siempre abordan las necesidades específicas de las comunidades vulnerables. MAPFRE. (n.d.). ¿Por qué la educación financiera es importante para todos? Recuperado de https://www.mapfre.com/actualidad/sostenibilidad/educacion-financiera-importante-para-todos/

Fintechs y Microfinanzas

Las instituciones microfinancieras han jugado un papel importante en proporcionar acceso al crédito a grupos vulnerables. Sin embargo, a menudo enfrentan críticas por sus altas tasas de interés y su enfoque limitado. Aunque han logrado llegar a algunos segmentos desatendidos, su capacidad para escalar y ofrecer montos significativos sigue siendo restringida.

“Estas startups, respaldadas por la innovación tecnológica, redujeron los costos operativos, amplían su alcance y utilizan datos alternativos para evaluar el riesgo crediticio de las personas que, debido a la falta de documentación, habían sido excluidas del sistema financiero formal”. Hernández, J.D. (2023). “Microcréditos y Banca Inclusiva en Centroamérica: un camino por recorrer”. Open Hub News. https://openhubnews.com/lo-microcredito-inclusion. Las fintech están emergiendo como una solución innovadora para mejorar el acceso al crédito (o microcréditos). Utilizan tecnología para ofrecer productos financieros más accesibles y eficientes. Sin embargo, la regulación en muchos países aún no está adaptada a estos nuevos modelos, lo que puede limitar su expansión y efectividad. La falta de confianza del consumidor en estas plataformas también representa un desafío.

Fase 2: Diseño de la Solución

CrediYa! aborda el problema del acceso limitado al crédito en Centroamérica, especialmente para sectores vulnerables y en crecimiento, como las microempresas y los consumidores de bajos ingresos. La solución se centra en proporcionar créditos accesibles y competitivos mediante una plataforma automatizada que reduce costos operativos y reduce el riesgo de moras a través del uso de IA, permitiendo así tasas de interés más bajas.

Propuesta de Valor

• Acceso rápido y sencillo al crédito.
• Tasas de interés competitivas.
• Bajos costes operativos gracias a la automatización de procesos.
• Fomento del crecimiento económico.

Fase 3: Consideración de Aspectos Éticos y Sociales

Evaluación de Beneficios y Riesgos

La implementación de CrediYa! tiene el potencial de generar un impacto social positivo significativo al facilitar el acceso al crédito a sectores vulnerables.

Beneficios

1. Inclusión financiera: CrediYa! facilita el acceso al crédito para grupos que tradicionalmente han sido excluidos del sistema financiero. Esto puede empoderar a microempresas y emprendedores, fomentando el crecimiento económico local.
2. Tasas de interés competitivas: Gracias a la automatización de procesos y el uso de IA, CrediYa! puede ofrecer tasas de interés más bajas. Al minimizar el personal humano, el costo operativo se centraría en el consumo de la plataforma, cubierto por las tasas de interés. En caso de tener poco uso, el costo debería ser mínimo, si crece el costo aumenta.
3. Educación financiera: La plataforma incluye programas de educación financiera que ayudan a los usuarios a tomar decisiones informadas sobre el uso del crédito, promoviendo un manejo responsable de las finanzas.
4. Mejora en la evaluación del riesgo: El uso de IA para la evaluación crediticia permite una mejor identificación de riesgos, lo que puede reducir las tasas de morosidad y mejorar la sostenibilidad del negocio.

Riesgos, políticas y regulaciones

Al implementar políticas adecuadas y regulaciones efectivas, es posible minimizar riesgos y convertirlos en oportunidades para que CrediYa! no solo sea una herramienta financiera eficiente, sino también una fuerza positiva para el desarrollo social y económico en la región.

1. Privacidad y seguridad de datos: Para el correcto funcionamiento de la plataforma es necesaria la recopilación y análisis de datos personales, lo cual puede plantear preocupaciones sobre la privacidad. Es esencial proteger la información sensible contra accesos no autorizados e informar al usuario sobre qué datos se están utilizando y por qué. Esto incluye cumplir con normativas internacionales como el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos).
2. Discriminación algorítmica: Existe el riesgo de que los algoritmos utilizados para evaluar el riesgo crediticio perpetúen sesgos existentes, afectando negativamente a ciertos grupos demográficos. Una revisión o auditoría periódica es importante para mitigar este riesgo.
3. Endeudamiento excesivo: Si bien se busca facilitar el acceso al crédito, existe el riesgo de que algunos clientes asuman más deuda de la que pueden manejar. Retroalimentar el sistema de análisis de riesgo es más que necesario para mitigar este problema que puede llevar a una falta de liquidez de la solución, estableciendo un límite claro sobre la cantidad máxima. En paralelo educar a los clientes de la solución de forma contínua.

Exclusión digital: La dependencia de plataformas digitales puede excluir a aquellos sin acceso a tecnología o habilidades digitales adecuadas, perpetuando desigualdades existentes. Este riesgo puede ser en primeras iteraciones un riesgo asumido o aceptado, a futuro es posible buscar otros medios o canales para llevar el producto a más personas.

Reflexión Final

Hace ya dos años vengo utilizando Inteligencia artificial para facilitar día a día, sin embargo descubrí Perplexity, lo cual me ayudó en el análisis de un problema complejo de una industria que aún no domino. Si hubiera tenido que navegar toda la información disponible, me habría llevado tanto tiempo que probablemente habría desistido o entregado un informe de menor calidad.

Algunos desafíos con los que me topé se dieron por mi falta de educación financiera de la industria, lo cual me llevó a investigar más ante cada afirmación que da la IA, sin embargo cambiando el tipo de pregunta y armando los prompts correctamente fue posible determinar la credibilidad de la información proporcionada, permitiendome armar un informe en pocos días, algo que podría haberme llevado semanas.

El uso de Inteligencia Artificial en la solución es algo que ya se viene haciendo en la industria financiera, sin embargo la aplicación de esta en el consumo masivo para microcréditos puede ser beneficioso para la economía y una mayor inclusión financiera. Por otro lado, el uso de IA en el proceso de ideación de este informe ha reducido a horas algo que usualmente toma semanas.

Fuentes

Entre las fuentes sugeridas por Perplexity durante la investigación se encuentran:

• López Marmolejo, A., & Ruiz Arranz, M. (2023). Hacia una mayor inclusión financiera para el desarrollo. Banco Interamericano de Desarrollo. Recuperado el 27/12/2024 de https://www.consumerfinance.gov/about-us/blog/las-dificultades-financieras-son-mas-duras-en-puerto-rico-que-en-el-resto-del-pais/
• PiiC. (2024). Mapeo y perspectivas de la inversión de impacto en Centroamérica. Recuperado el 27/12/2024 de https://www.plataformaiic.org/wp-content/uploads/2024/11/PiiC-Dalberg-reporte-inversiondeimpacto.pdf
• González Díaz, C. A., & Gutiérrez, R. (2023). Análisis financiero de las medidas adoptadas como impulso económico por el sector bancario de Centroamérica en época de pandemia. Universidad de Panamá. Recuperado el 27/12/2024 de https://portal.amelica.org/ameli/journal/228/2283848004/html/
• Hernández, J.D. (2023). “Microcréditos y Banca Inclusiva en Centroamérica: un camino por recorrer”. Open Hub News. Recuperado el 27/12/2024 de https://openhubnews.com/lo-microcredito-inclusion/
• Embat. (2024). IA en tesorería: previsión de caja y predicción de cobros. Recuperado el 27/12/2024 de https://www.embat.io/blog/ia-en-tesoreria-prevision-de-caja-y-prediccion-de-cobros
• International Monetary Fund. (2023, October 10). Higher-for-longer interest rate environment is squeezing more borrowers. Recuperado el 27/12/2024 de https://www.imf.org/es/Blogs/Articles/2023/10/10/higher-for-longer-interest-rate-environment-is-squeezing-more-borrowers