Migración a la nube: el inicio de la revolución de la IA en el sector financiero

El sector financiero está en un punto de inflexión. La presión por innovar, ofrecer experiencias más rápidas y personalizadas a los clientes, y garantizar la eficiencia nunca ha sido tan alta. En este escenario, para las empresas que aún mantienen parte de sus operaciones en tecnologías heredadas, la migración a la nube emerge como uno de los principales facilitadores para la integración de datos, la escalabilidad de las operaciones y es crucial para la adopción de la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, este proceso presenta desafíos significativos y sigue siendo uno de los dolores latentes de las instituciones que no nacieron digitales.

Al permitir que las empresas escalen sus operaciones e integren grandes volúmenes de datos, la nube se convierte en la base sobre la que se pueden construir las soluciones de IA. Para la concesión de crédito, por ejemplo, el análisis del comportamiento de los clientes se ha convertido en una herramienta crucial, posibilitada por el acceso a datos masivos en tiempo real. La IA permite identificar patrones, predecir riesgos y ofrecer decisiones más acertadas. Pero, para ello, es indispensable que los datos estén accesibles y organizados en una infraestructura flexible y escalable, características que la nube ofrece de manera adaptable a cada fase del proceso, como el entrenamiento de modelos y la operación de los mismos. 

La migración de sistemas heredados a la nube, sin embargo, presenta una serie de obstáculos. Muchas instituciones financieras, especialmente aquellas con infraestructura más tradicional, aún operan con sistemas locales desarrollados en décadas pasadas. Estos, aunque robustos para sus funciones originales, no fueron diseñados para manejar la flexibilidad y conectividad exigidas por las plataformas modernas. 

La reestructuración para un entorno en la nube implica no solo ajustes tecnológicos, sino también una profunda transformación de los procesos de negocio, asegurando que los datos migren de forma segura y que la operación diaria no se vea interrumpida.

Además, la preparación de los datos para su uso en soluciones de IA requiere más que simplemente transferirlos a la nube. Los sistemas legados, a menudo, almacenan la información de forma fragmentada o de difícil acceso, lo que impide su disponibilidad para un análisis inteligente. La transformación de los datos, de estado bruto a estructurados, exige una serie de pasos de limpieza, normalización y estandarización, y cualquier falla en este proceso puede afectar la eficacia de los algoritmos de IA.

La fuerza competitiva de las nuevas instituciones digitales

Para las empresas que nacieron en el ambiente digital y en la nube, el panorama es bastante diferente. Las startups financieras y fintechs, a menudo, evitan los desafíos que enfrentan los bancos tradicionales, aprovechando desde el principio las ventajas de una infraestructura moderna. Estas empresas se concentran en utilizar esa infraestructura y los modelos de IA en su estrategia central, como parte del negocio principal y de la entrega de valor que ofrecen, lo que a menudo puede estar ligado a valores como agilidad y economía. Además, la competitividad de estas instituciones se traduce en una mayor capacidad para ofrecer servicios personalizados e innovadores, como análisis predictivo para la concesión de crédito, con una eficiencia que desafía a los grandes jugadores del mercado.

Las instituciones tradicionales, por otro lado, poseen cantidades mucho mayores de datos, que no siempre están accesibles, pero que tienen el potencial de fundamentar análisis más robustos.   

Aunque la migración completa a la nube pueda parecer una tarea monumental para estas grandes instituciones, existen estrategias que pueden facilitar este proceso de forma más gradual y controlada. Enfoques incrementales, como la modernización modular de sistemas heredados, permiten a las empresas realizar actualizaciones en pequeños pasos, reduciendo el riesgo de fallas críticas e interrupciones en el servicio. Con cada actualización, las empresas pueden probar y ajustar la integración con las nuevas tecnologías, garantizando una transición más fluida y eficaz.

Estas aproximaciones a pequeña escala consisten en seleccionar procesos críticos del negocio que podrían, potencialmente, beneficiarse de soluciones basadas en IA, remodelarlos y mantenerlos en paralelo con los procesos tradicionales, de forma que ambos se desafíen y generen evidencia sobre la viabilidad e impacto de las nuevas soluciones. 

Este método, además de ser financieramente más viable, permite que las empresas mantengan la continuidad de los servicios y protejan la integridad de los datos. Más importante aún, crea una base sólida para que, en el futuro, la empresa pueda aprovechar al máximo la nube y la IA, sin la presión de una transformación radical e inmediata. Implementar IA no es hacer una revolución de una sola vez. 

Ya sean empresas tradicionales en proceso de modernización o startups digitales, la migración a la nube ha dejado de ser una tendencia y se ha convertido en una exigencia práctica. La competitividad en el sector financiero, impulsada por la Inteligencia Artificial, depende directamente de la capacidad de integrar y gestionar datos a gran escala, con eficiencia y seguridad. Ignorar este cambio puede limitar el potencial de innovación y restringir el crecimiento en un entorno cada vez más digital y competitivo.