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2024

Inteligencia artificial

Radiografía de una revolución en marcha

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El objetivo principal del informe es recabar datos que proporcionen una perspectiva lo más precisa posible sobre el estado actual y el nivel de madurez deseado de organizaciones públicas y privadas, en relación a la Inteligencia Artificial. Buscamos mostrar la realidad de las organizaciones en su viaje hacia la Inteligencia Artificial: su nivel de preparación y adopción, sus motivaciones y barreras.

Participación

Porcentaje de organizaciones participantes que sostienen

Grandes hallazgos

Motivación

01

Se analizan los factores estratégicos que influyen en las empresas participantes a la hora de aplicar la Inteligencia Artificial. Asimismo, se revisan también las barreras que encuentran estas organizaciones a la hora de iniciar o intensificar el uso de la Inteligencia Artificial.

Conclusiones

Banca
Principales motivaciones

El 80% de las empresas participantes destaca la eficiencia y optimización de los procesos internos como la principal motivación en la adopción de la IA en las organizaciones. Adicionalmente, el 48% de las compañías entrevistadas destaca también la mejora del conocimiento y relación con el cliente final.

Principales barreras

La falta de claridad en la regulación se ha convertido en una de las principales barreras de adopción para las empresas que han participado en este informe. Además, el 36% de ellas afirma que la tecnología actual no está aún preparada para los retos que presenta la IA.

Aplicación

02

Se han evaluado los casos de uso de Inteligencia Artificial a lo largo de la cadena de valor de las empresas, identificando prioridades y madurez de adopción en las diferentes áreas de foco de la Inteligencia Artificial.

Conclusiones

Banca
Ámbito de foco de la IA dentro de la cadena de valor

Este apartado permite evaluar los casos de uso de Inteligencia Artificial del sector, identificando los casos de uso que están aplicando las empresas y hacer una comparativa con el global de las empresas de otros sectores. Las empresas del sector Banca centran sus esfuerzos en casos de uso específicos del sector, la gestión de riesgos y ciberseguridad, el área de Marketing, el área de Sistemas, en la mejora de la experiencia de cliente y en el área Comercial.

Tipos de caso de uso de la IA

Los casos de uso donde las empresas van a centrar sus esfuerzos son: la mejora del procesamiento de las transacciones; la gestión de riesgos y la ciberseguridad; el diseño y la personalización de las campañas; y el área de Gestión de Riesgos y Cumplimiento.

Sofisticación

03

Se ha analizado el grado de madurez de las compañías en función de la complejidad de las técnicas empleadas para captar datos y aplicar Inteligencia Artificial, así como la escala alcanzada en su adopción.

Conclusiones

Banca
Fuentes y tipos de datos

Son menos de la mitad de las empresas entrevistadas las que captan datos desestructurados y estructurados. Sólo el 13% es capaz de captar datos en tiempo real, mientras que el 86% los capta en diferido o en batch.

Capacidad de la IA

En la mayoría casos de uso existentes en el sector, la IA es capaz de analizar, extraer algún tipo de conclusión e identificar patrones. El 13% de las empresas participantes en el informe tienen soluciones de terceros que permiten crear contenido a través de la IA Generativa.

Escala de despliegue

En la mayoría de las empresas entrevistadas el grado de intervención humana alrededor de los modelos de IA es máximo. Es un sector que lleva tiempo implantando casos de uso, pero la toma de decisión aún sigue siendo responsabilidad del ser humano.

Habilitadores

04

Se trata de una serie de factores clave que deben ser tenidos en cuenta a la hora de utilizar la Inteligencia Artificial por parte de las compañías, analizando la visión estratégica de las empresas, las capacidades en cuanto al talento y los recursos disponibles, la innovación y la tecnología, y por último y no menos importante, la ética, la seguridad y la gestión del dato.

Conclusiones

Banca
Estrategia

La irrupción de nuevos players digitales en el sector ha cambiado el modelo de banca tradicional, incluida la relación con el cliente. Sin embargo, las entidades financieras están reaccionando y revisando el enfoque de su estrategia fomentando la adopción de la Inteligencia Artificial.

Organización e innovación

Si bien existe una estructura organizacional que favorece la orientación a la Inteligencia Artificial, los bancos necesitan reforzar el gobierno del dato y, especialmente, construir su gobierno de la inteligencia. En el sector destaca que, el 67% de las organizaciones, tiene claro cuál es el plan de negocio de sus iniciativas y trata de medir el retorno de la inversión.

Tecnología

Un 34% de las entidades financieras aún está alojando sus casos de uso relacionados con la Inteligencia Artificial en infraestructuras on premise. Un 27% de las entidades financieras está explorando las posibilidades que ofrece realizar casos de uso con el metaverso.

Ética, seguridad y gestión del dato

La banca ha invertido recursos para asegurar el anonimato de los datos que manejan sus modelos de Inteligencia Artificial, si bien puede extraer más provecho de la Inteligencia Artificial como medio de protección de su negocio.

Estrategia de IA
Organización e innovación
Tecnología
Ética, seguridad y gestión del dato

Agradecimientos

Desde Minsait queremos dar las gracias tanto a las organizaciones privadas y públicas que han participado en esta iniciativa, como a las personas que han dedicado su tiempo a entrevistarse con nuestro equipo.

Si tienes cualquier duda o pregunta sobre el informe, ponte en contacto con nosotros y nuestro equipo te atenderá a la mayor brevedad posible.

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Inteligencia Artificial

La periodista Arancha Morales (Tele 5) fue la encargada de presentar el evento.

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Luis Abril (Director General de Minsait)

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Evento de presentación del informe.

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Juan Carlos Rodríguez Manzaneque (Global Head of Markets and Verticals)

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Natalia Clavero (Global Head of IA)

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Centralización y curación del dato clínico mediante IA en la gestión sanitaria

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El uso de la IA para la protección del medio ambiente

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Evento de presentación del informe.

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Optimización de la gestión del dato e incremento del valor del negocio con la IAGen

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La IA para comprender la planificación financiera de clientes

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Evento de presentación del informe.

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Mejora de la relación entre el ciudadano y la Administración Pública gracias a la IA

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Mesa debate / Implicaciones éticas, regulatorias y transformadoras de la IA

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Inteligencia Artificial

Sebastian Bamonde (Global Head of Offering and Operations)

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Evento de presentación del informe.

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La IA para combatir el contenido multimedia “fake”

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La IA como palanca para generar conocimiento

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Inteligencia Artificial

Ponentes del evento de presentación

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Evento de presentación del informe.

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