Tres formas en que la inteligencia artificial ya se aplica en distintos sectores
Notipress.- La posibilidad de probar en laboratorio productos financieros sencillos, experimentar en segundos y ajustarlos a partir de información obtenida en tiempo real representa un cambio en la industria fintech. De acuerdo con Jaime Márquez Poo, socio y director ejecutivo de desarrollo de negocios de Sistema de Transferencias y Pagos (STP) señaló para NotiPress, que las herramientas de inteligencia artificial han contribuido a acelerar esos procesos. La charla se dio en el contexto de la conferencia de prensa México en su era contactless rumbo a 2030 el 9 de septiembre de 2026.
Márquez Poo distinguió esta transformación de las tareas relacionadas con prevención de fraude. En ese ámbito, explicó, las herramientas tecnológicas de las instituciones financieras se retroalimentan constantemente para reconocer patrones transaccionales, conocer a sus usuarios y ajustar sus mecanismos conforme cambian los comportamientos.
Según el directivo, el cambio de paradigma aparece con mayor claridad en el desarrollo de nuevos productos. La inteligencia artificial permite lanzar propuestas rápidas y sencillas, probarlas en periodos muy cortos y recopilar información para realizar ajustes sucesivos. La dinámica que describió consiste en lanzar, observar los resultados disponibles e iterar repetidamente.
Ese proceso responde también a una industria financiera en transformación constante. El jefe de desarrollo de negocios de STP indicó que continuamente aparecen nuevos productos y participantes, por lo que las empresas necesitan seguir esas tendencias y adaptar sus capacidades. Según la fintech, esto implica no solo mantener actualizados los mecanismos destinados a proteger a los usuarios, sino también aprovechar herramientas que permitan desarrollar nuevas soluciones con mayor agilidad.
Información en tiempo real
Para el ejecutivo, la información en tiempo real es una pieza de ese proceso porque permite conocer cómo responde el usuario ante una propuesta y utilizar esos datos para las siguientes iteraciones. La rapidez, por tanto, no se limita al lanzamiento inicial, sino que se extiende al ciclo de prueba y ajuste del producto.
En esa evolución también aparece la posibilidad de avanzar hacia productos financieros hiperpersonalizados. Si una institución conoce determinados patrones de consumo, alimentación, movilidad u otros comportamientos de una persona, puede utilizar ese conocimiento para generar un producto financiero específico para ella.
Por otro lado, la aplicación de inteligencia artificial también se confirma en otros procesos dentro de las instituciones financieras. Neri Tollado, CEO y fundador de Banco Plata, explicó durante la conferencia que la entidad utiliza estos sistemas para perfilar a los clientes y evaluar con mayor precisión si una transacción puede resultar sospechosa. Según el directivo, los modelos han registrado avances importantes durante los dos años recientes, dentro de una estrategia que busca fortalecer la seguridad sin generar bloqueos que deterioren la experiencia del usuario. También explicó que Banco Plata le apuesta a disminuir las fricciones con el usuario, por ejemplo en tener un balance entre alertas de fraudes y transacciones que podrían ser falsos positivos.
Así, la hiperpersonalización se conecta con la misma lógica de conocimiento del usuario que las instituciones aplican en otras áreas, aunque con una finalidad distinta. Mientras la prevención de fraude utiliza el análisis continuo para detectar comportamientos fuera de parámetros y proteger al cliente, el desarrollo de productos novedosos puede aprovechar información y herramientas de inteligencia artificial para probar nuevas propuestas, aprender de su uso e iterarlas con mayor velocidad, reduciendo la fricción.
