Un reciente informe de Hitachi Vantara revela que solo el 4% de los responsables de tecnología en el sector financiero realiza pruebas de soluciones de inteligencia artificial (IA) en entornos controlados antes de su implementación.
Este hallazgo pone de manifiesto que muchas empresas están adoptando herramientas de IA sin la preparación adecuada, lo que genera preocupaciones sobre la gobernanza de datos y la infraestructura necesaria para soportar estas tecnologías.
El informe, titulado The State of Data Infrastructure Sustainability, destaca que las empresas de banca, servicios financieros y seguros (BFSI) están priorizando la seguridad de los datos por encima de su calidad. Esta tendencia ha creado una brecha entre el rendimiento de la IA y el retorno de inversión a largo plazo. El 48% de los encuestados señala la seguridad de los datos como su principal preocupación al implementar IA, lo que refleja la necesidad crítica de protegerse contra amenazas internas y externas. De hecho, el 84% admite que perder datos debido a un ataque o error sería catastrófico.
Sin embargo, el estudio también revela que ignorar la calidad de los datos tiene un costo significativo para las instituciones BFSI. En este sentido, se encontró que los datos solo están disponibles cuando y donde se necesitan el 25% de las veces, y la precisión de los modelos de IA es apenas del 21%. Además, el 36% de los encuestados expresa preocupación por el riesgo de violaciones de datos a causa de la IA interna, mientras que el 38% teme la incapacidad de recuperar datos debido a ataques de ransomware.
La adopción de la IA en el sector BFSI continúa acelerándose
A pesar de estos problemas de precisión, la adopción de la IA en el sector BFSI continúa acelerándose. Sin embargo, el 71% de los encuestados admite que está implementando IA en situaciones reales sin realizar pruebas adecuadas, lo que genera inquietudes sobre la calidad de los datos y la seguridad. Los líderes del sector reconocen que la calidad de los datos es fundamental para una implementación exitosa, pero las preocupaciones sobre la seguridad son demasiado urgentes como para ser ignoradas.
El estudio también resalta la importancia de construir una infraestructura más resistente y preparada para la IA. Para ello, se sugiere fomentar la experimentación responsable, integrar el pensamiento sostenible en las prácticas de datos y simplificar los sistemas para reducir la complejidad. Asimismo, se enfatiza la necesidad de planificar la resiliencia de los datos y utilizar la IA para identificar riesgos, lo que permitirá a las organizaciones del sector BFSI maximizar el potencial de la IA y prepararse para el futuro.
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