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La IA aplicada al riesgo en acción: cómo los equipos de riesgo están desarrollando agentes de IA para generar un impacto en el mundo real
Los equipos de fraude, crédito y cumplimiento normativo han dependido durante mucho tiempo de modelos basados en inteligencia artificial (IA) para calificar el crédito, detectar fraudes y evaluar patrones de riesgo. Pero hemos llegado a un punto de inflexión: la IA ya no se limita a hacer predicciones. Con el auge de la IA generativa (GenAI) —impulsada por los grandes modelos de lenguaje (LLM)—, los equipos de riesgo ahora tienen la capacidad de replantear, reconstruir y optimizar los productos financieros con más flexibilidad, rapidez e inteligencia que nunca.
Sin embargo, para aprovechar verdaderamente todo el potencial de la IA en todas sus formas, los equipos necesitan las herramientas adecuadas para ponerla en práctica de manera efectiva. En esta primera entrega de «Risk AI in Action», exploramos cómo el Agentic AI Workbench de Taktile está permitiendo a las organizaciones ampliar la toma de decisiones impulsada por la IA, minimizando el riesgo, abriendo nuevas oportunidades y, lo más importante, convirtiendo la IA en un valor comercial real.
Puntos clave
- Cómo convertir la IA de una moda pasajera en una ventaja competitiva: Para aprovechar su verdadero valor en entornos de alto riesgo, la IA debe ser adaptable, sensible al contexto y totalmente auditable, y estar diseñada a la medida de los productos, clientes y procesos únicos de su organización.
- El entorno de trabajo de IA de Agentic para equipos de gestión de riesgos: la plataforma de toma de decisiones de Taktile ofrece un entorno de trabajo centralizado en el que los equipos de crédito, cumplimiento normativo y prevención de fraudes pueden experimentar de manera segura con la IA, monitorear el desempeño en tiempo real e integrar sin problemas diversas capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial en un entorno controlado.
- Los agentes de IA personalizados impulsan la eficiencia y el crecimiento: Una de las principales fortalezas de AI Workbench es su capacidad para permitir que los equipos desarrollen e implementen «agentes de IA para el manejo de riesgos». Al aprovechar el nodo de IA integrado de Taktile, los equipos pueden crear agentes de IA personalizados que ejecutan de manera autónoma acciones basadas en el riesgo —como ajustar los límites de crédito—, lo que aumenta la eficiencia operativa, mejora la precisión y abre nuevas oportunidades de crecimiento.
Del bombo publicitario en torno a la IA al impacto en el mundo real
Sin las herramientas y la infraestructura adecuadas, la IA no pasa de ser un experimento, en lugar de una ventaja competitiva. Para ser verdaderamente eficaz en entornos de alto riesgo, la IA debe:
1. Personalizables y precisas: las herramientas de IA deben estar altamente personalizadas, ya que las instituciones financieras difieren significativamente en sus estrategias, segmentos de clientes objetivo y procesos internos. La única forma de garantizar que la IA se adapte a la perfección es mediante una personalización precisa.
2. Sensible al contexto e integrado: las decisiones que tomas a lo largo del ciclo de vida de un cliente dependen en gran medida de información no pública. Para garantizar la precisión, debes integrar datos de alta calidad procedentes de sistemas internos y proveedores externos, al tiempo que mantienes las decisiones vinculadas a tu infraestructura de riesgo más amplia.
3. Controladas y auditables: las decisiones basadas en la inteligencia artificial deben estar bien probadas, ser transparentes, trazables y cumplir con las normas para generar confianza y rendir cuentas.
La necesidad de que los equipos tengan acceso a una IA personalizable, integrada y bien controlada en el sector de los servicios financieros nos llevó a lanzar un conjunto de funcionalidades que transforman la Plataforma de Decisiones de Taktile en un entorno de trabajo de IA basada en agentes.
El Agentic AI Workbench
Un «AI Workbench» es más que una plataforma: es un centro de control de misiones que ofrece:
- Un entorno centralizado para la experimentación segura, que permite a los equipos probar modelos de riesgo basados en inteligencia artificial, realizar iteraciones con confianza y perfeccionar los modelos antes de su implementación.
- La capacidad de combinar múltiples funciones de inteligencia artificial, como el análisis de documentos y la calificación de riesgos, en un solo flujo de trabajo.
- Un marco de implementación seguro, con pruebas A/B integradas, monitoreo en tiempo real y supervisión para garantizar que la IA siga siendo explicable y auditable; por ejemplo:
Pero lo que realmente distingue a AI Workbench es su capacidad para implementar agentes de IA: sistemas autónomos que no solo analizan el riesgo, sino que también toman medidas en tiempo real.
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un sistema que toma decisiones y realiza acciones por sí mismo, adaptándose a diferentes situaciones. Por ejemplo, puede enviar alertas a los investigadores humanos o bloquear temporalmente una tarjeta de crédito si detecta actividad sospechosa. A diferencia de los modelos tradicionales de IA, que simplemente ofrecen predicciones para procesos fijos, los agentes de IA desglosan tareas complejas, eligen las herramientas adecuadas para cada paso y actúan de manera independiente según el escenario específico.
Según nuestra experiencia, los agentes eficaces suelen combinar varios componentes:
- Modelos de lenguaje a gran escala para interpretar información y razonar.
- Lógica e instrucciones para garantizar que los resultados estén estructurados y respeten los límites clave.
- Conectividad con información sobre riesgos, sistemas internos y proveedores de datos externos.
La capacidad de crear e implementar agentes en el AI Workbench de Taktile es posible gracias al AI Node. Esta función integrada sirve de enlace entre los modelos de IA y la toma de decisiones en el mundo real, lo que permite a los equipos de riesgo integrar la inteligencia avanzada de los modelos en sus flujos de trabajo.
El Nodo de IA se conecta con todas las partes de la Plataforma Taktile, lo que permite a los agentes de IA acceder a los datos de la plataforma, interactuar con sistemas externos e internos, y aprovechar los cuadros de mando y los modelos de aprendizaje automático. A diferencia de los proveedores externos de modelos de lenguaje grande (LLM), Taktile aloja los modelos dentro de su propia infraestructura segura, lo que garantiza la seguridad de todos los datos y evita que terceros puedan acceder a ellos.
La importancia de crear tus propios «agentes de IA para el manejo de riesgos»
En la gestión de riesgos, el verdadero valor de la IA no radica en los modelos individuales, las predicciones o las soluciones puntuales, sino en cómo se combinan y aplican dentro de los flujos de trabajo de tus productos y clientes. La simple integración de modelos de IA independientes o el uso de agentes de IA listos para usar sin personalización rara vez funciona, ya que los procesos, las estructuras de datos y las preferencias varían mucho de una organización a otra.
La verdadera ventaja radica en crear un agente de IA para la gestión de riesgos adaptado a tus necesidades, en el que puedas aprovechar las mejores herramientas de IA para tu producto y segmento, al tiempo que automatizas las tareas manuales y repetitivas para liberar a tu equipo. Todos tienen acceso a los modelos de lenguaje grande (LLM). La clave está en estructurar y dar forma a las decisiones impulsadas por la IA para que se adapten a tu negocio y a tu función.
Ejemplo de caso de uso: ajustes del límite de crédito impulsados por IA
A modo de ejemplo, pensemos en un agente de IA que automatiza los ajustes de los límites de crédito. Hoy en día, este proceso suele ser manual y, por lo general, implica los siguientes pasos:
Paso 1: El cliente solicita un aumento del límite de crédito a través de diversos canales, como el chat de la aplicación, los tickets de soporte, el correo electrónico o Slack.
Paso 2: La institución financiera revisa manualmente la solicitud, interpretando los mensajes no estructurados de los clientes para decidir si aprueba el aumento.
Paso 3: Si se aprueba, la institución financiera procesa y aplica el nuevo límite de crédito.
¿Cómo se vería este proceso si se llevara a cabo mediante un agente de IA para el manejo de riesgos?
En la Plataforma de Decisiones de Taktile, los equipos pueden crear un agente de IA para el manejo de riesgos personalizado utilizando bloques modulares que aprovechan múltiples modelos de lenguaje grande (LLM) dentro de un flujo de trabajo estructurado. Estos bloques funcionan en conjunto para automatizar tareas clave, entre las que se incluyen:
1. Identificación de solicitudes de aumento de límite
2. Obtener el contexto del cliente
3. Retirar el monto máximo solicitado
4. Realización de verificaciones de reevaluación
5. Aplicar la lógica de clasificación por categorías para determinar si la solicitud requiere una revisión manual
6. Aplicar el nuevo límite a los sistemas internos de registro e informar al cliente de la decisión
Recientemente, Credix, una innovadora empresa de tecnología financiera B2B, implementó un agente de inteligencia artificial para la gestión de riesgos personalizado en Taktile con el fin de optimizar sus ajustes de límites de crédito. Como resultado, Credix redujo el tiempo de intervención manual en más del 95 %, acortando los tiempos de decisión de horas a segundos y eliminando entre 50 y 100 revisiones manuales al día. Como explica Maxim Piessen, cofundador y director de tecnología:
"Con el AI Node de Taktile, hemos creado un agente de IA que agiliza de principio a fin nuestras solicitudes de aumento de límite. Cuando un cliente envía una solicitud en Slack, un modelo de lenguaje grande (LLM) interpreta automáticamente su intención y extrae los detalles clave. A continuación, el agente evalúa la solicitud utilizando nuestra lógica de toma de decisiones, tomando en cuenta las verificaciones de reevaluación y los umbrales de riesgo. Finalmente, el agente responde directamente en Slack con una decisión en lenguaje natural: ya sea aprobando la solicitud o marcándola para una revisión manual. Esta automatización le ahorra a nuestro equipo un tiempo valioso, al tiempo que garantiza una toma de decisiones consistente y controlada».
El futuro de la gestión de riesgos con agentes de IA
Los agentes de IA no solo automatizan tareas, sino que amplían el alcance de lo que los equipos de riesgo pueden hacer. Al tomar decisiones más rápidas, precisas y adaptables, reducen la exposición al riesgo, detectan más casos de fraude y abren nuevas oportunidades de crecimiento. Para los equipos de riesgo, el cambio no consiste en reemplazar a las personas, sino en escalar de manera más inteligente, trabajar más rápido y adelantarse a los riesgos emergentes.
Lecturas adicionales recomendadas
- Cómo los modelos de lenguaje grande (LLM) se están convirtiendo en socios de investigación en la detección de fraudes en el sector fintech
- De la calificación crediticia a la IA generativa: cómo ha evolucionado la toma de decisiones crediticias en la actualidad y qué nos depara el futuro
- Una nueva forma de tomar decisiones: AI Copilot abre nuevas posibilidades para los equipos de gestión de riesgos
- IA sin exageraciones: cómo sacar verdadero provecho de los modelos de lenguaje grande (LLM) sin distraerse
Preguntas frecuentes (FAQ)
P: ¿Cómo funciona la IA agentiva en los servicios financieros?
R: Los agentes son sistemas de IA que no solo predicen el riesgo, sino que también pueden tomar medidas en tiempo real, como ajustar los límites de crédito o señalar actividades sospechosas. A diferencia de los modelos tradicionales de aprendizaje automático, los agentes de IA combinan modelos de lenguaje grande (LLM), lógica e integraciones de datos para tomar decisiones automatizadas y más inteligentes.
P: ¿Cómo pueden los agentes de IA mejorar la detección de fraudes y el cumplimiento normativo?
R: Los agentes de IA mejoran la detección de fraudes al analizar señales de comportamiento en tiempo real y datos externos, al tiempo que automatizan las verificaciones de cumplimiento. Esto puede reducir los falsos positivos y las revisiones manuales, lo que brinda a los equipos de riesgo y cumplimiento mayor eficiencia y precisión.
P: ¿Qué papel desempeña la IA generativa en la gestión de riesgos?
R: La IA generativa (GenAI) permite a los equipos de riesgo interpretar datos no estructurados de manera más rápida y precisa, automatizar decisiones y crear modelos explicables y auditables. Con herramientas como AI Workbench de Taktile, la GenAI se vuelve práctica y segura para la toma de decisiones críticas.
P: ¿Por qué las instituciones financieras necesitan estrategias de toma de decisiones basadas en IA que se puedan personalizar?
R: Cada institución tiene procesos y segmentos de clientes únicos. La IA lista para usar a menudo no es suficiente, pero las estrategias de toma de decisiones con IA personalizables ayudan a los equipos a adaptar los agentes para el riesgo crediticio, la detección de fraudes o la incorporación de clientes.
P: ¿De qué manera la IA con capacidad de acción en la gestión de riesgos genera valor comercial?
R: Al automatizar las tareas manuales y mejorar la precisión en la toma de decisiones, la IA orientada a los agentes puede ayudar a reducir las pérdidas, agilizar las experiencias de los clientes y abrir nuevas oportunidades de crecimiento. Por ejemplo, los ajustes de límites de crédito impulsados por IA pueden reducir los tiempos de revisión de horas a segundos. Habla con nuestro equipo sobre cómo crear tus propios agentes de IA con Taktile.
