¡El sector financiero está en un punto de inflexión! La presión por innovar, ofrecer experiencias más rápidas y personalizadas a los clientes y, además, 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 surge como uno de los principales facilitadores para la integración de datos, escalabilidad de operaciones y es crucial para la adopción de la inteligencia artificial (IA). Este proceso, sin embargo, presenta desafíos significativos y sigue siendo uno de los dolores latentes de las instituciones que no nacieron digitales.
Al permitir a las empresas escalar sus operaciones e integrar grandes volúmenes de datos, la nube se convierte en la base sobre la que se pueden construir 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 precisas. Pero, para ello, es imprescindible 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 su operación.
La migración de sistemas legados a la nube, sin embargo, presenta una serie de obstáculos. Muchas instituciones financieras, especialmente aquellas con infraestructura más tradicional, aún operan en sistemas locales desarrollados en décadas pasadas. Esos, aunque robustos para sus funciones originales, no fueron diseñados para manejar la flexibilidad y conectividad requeridas por las plataformas modernas.
La reestructuración a un entorno de nube implica no sólo ajustes tecnológicos, sino también una transformación profunda en los procesos de negocio, garantizando que los datos migren de forma segura y que las operaciones diarias no se interrumpan.
Además, la preparación de los datos para su uso en soluciones de IA requiere más que simplemente transferirlos a la nube. Los sistemas heredados, a menudo, almacenan información de manera fragmentada o de difícil acceso, lo que imposibilita su disponibilidad para un análisis inteligente. La transformación de datos, de brutos a estructurados, requiere una serie de etapas de limpieza, normalización y estandarización — y cualquier fallo en este proceso puede comprometer la eficacia de los algoritmos de IA.
La fuerza competitiva de las nuevas instituciones digitales
Para las empresas que ya nacieron en el entorno digital y en la nube, el escenario es bastante diferente. 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 esta infraestructura y los modelos de IA en la estrategia central, como parte del negocio principal y de la entrega de valor que ofrecen, lo cual a menudo puede estar relacionado con 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 actores 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 manera más gradual y controlada. Enfoques incrementales, como la modernización modular de sistemas heredados, permiten a las empresas realizar actualizaciones en pequeñas etapas, reduciendo el riesgo de fallos críticos e interrupciones en el servicio. En cada actualización, las empresas pueden probar y ajustar la integración con nuevas tecnologías, garantizando una transición más suave y eficaz.
Estos enfoques a pequeña escala consisten en la selección de procesos críticos de negocio que potencialmente pueden beneficiarse de soluciones basadas en IA, remodelarlos y mantenerlos en paralelo a los procesos tradicionales, de manera que ambos se desafíen y generen evidencias sobre la viabilidad y el 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. Lo que es aún más importante, 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 sea para empresas tradicionales en proceso de modernización o para startups digitales, la migración a la nube dejó de ser una tendencia y se convirtió 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.
