Desde hace varios años, la inteligencia artificial ha sido un tema candente en el sector tecnológico, pero también ha visto su cuota de fracasos. En este contexto, un experto en el área de análisis de datos y aprendizaje automático, quien ha dedicado su carrera a la construcción de infraestructuras para el manejo de datos, ha compartido su experiencia reciente en Phenom, una empresa fintech dedicada a ofrecer soluciones bancarias para pequeñas y medianas empresas en Europa.
El profesional, que ha estado involucrado en una diversidad de proyectos de aprendizaje automático, destaca que la clave del éxito en su campo no radica únicamente en las características llamativas de la inteligencia artificial generativa, sino en establecer una sólida plataforma de datos. En su actual rol, ha convencido a la alta dirección de que, aunque la inteligencia artificial es prometedora, contar con una base de datos robusta es crucial para cumplir con las regulaciones y realizar decisiones informadas en los negocios.
Phenom, como empresa B2B, enfrenta la presión de mantener una comunicación y operativa impecable, donde cada cliente es primordial. La industria fintech, además, está normada por diversas regulaciones que obligan a las empresas a alinearse con estándares que impiden innovaciones que no cumplan con las leyes.
La empresa ha implementado dos pilares fundamentales en su enfoque hacia la inteligencia artificial. Primero, la importancia de una infraestructura de datos sólida sobre proyectos de IA efímeros. Segundo, el establecimiento de directrices claras sobre cuándo y cómo utilizar cada tipo de tecnología, priorizando la estabilidad con modelos de aprendizaje automático tradicionales en situaciones de alto riesgo, como el fraude financiero, y reservando la IA generativa para análisis de datos más caóticos, como las reseñas de clientes.
Este enfoque metódico ha permitido a Phenom hacer pruebas y aplicarlo de manera efectiva en diversas áreas, asegurando que la tecnología respalde sus operaciones sin arriesgar la integridad de sus procesos o sus regulaciones. Al enfatizar en la colaboración entre humanos y máquinas en situaciones críticas, la empresa ha podido mantener la innovación bajo control, asegurando tanto la efectividad como el cumplimiento normativo en su actividad diaria.
vía: AI Accelerator Institute
