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Perfeccionamiento en IA: Yuliya Kazakevich explica cómo activar las tres capas fundamentales de la IA en las decisiones sobre riesgo y cumplimiento
Yuliya Kazakevich es una figura de gran prestigio en el ámbito del riesgo y el cumplimiento normativo, desde su labor al frente de equipos en Apple hasta ocupar puestos de alto nivel en instituciones financieras como Adyen y Cash App. Ahora, Yuliya aporta más de 15 años de experiencia en estrategia de riesgo, relaciones con las autoridades reguladoras y modernización de los controles a Lithic como jefa de Riesgos y Cumplimiento.
En una conversación con Maximilian Eber, cofundador y director de tecnología (CPTO) de Taktile, Yuliya revela por qué la capacitación en IA en el sector de servicios financieros es fundamental para el crecimiento empresarial y el éxito de los clientes. Ella comparte cómo la industria está dejando de ver a la IA como una simple herramienta, por qué la automatización con IA es solo el comienzo y cómo el papel de los profesionales del riesgo se está transformando de manera fundamental en tiempo real.
Un análisis detallado: Las tres capas de la IA y dónde tienen un impacto
«La mayoría de la gente piensa que la IA es solo una herramienta», dice Yuliya. Ella explica que, en realidad, cuenta con tres capas distintas, cada una de las cuales cumple una función específica en los flujos de trabajo de gestión de riesgos.
La primera capa es el aprendizaje automático, el motor predictivo. Es capaz de analizar el comportamiento de los clientes, detectar anomalías y calificar el riesgo mediante un reconocimiento de patrones de gran precisión, aprendiendo constantemente de los datos para distinguir lo que es normal de lo que no lo es.
Luego están los modelos de lenguaje a gran escala, o los «intérpretes». Yuliya describe su función con claridad: «Si necesitas entender algo —como qué vende un comerciante, cuál es su política de envíos o si necesitas analizar sus documentos—, usaré un modelo de lenguaje para eso. Se encarga de mucha complejidad y crea estructura y contexto muy bien».
La tercera capa, y la más reciente , es la IA agentiva, o el «ejecutor». Como dice Yuliya, los agentes de IA pueden ayudarnos a tomar medidas, como redactar resúmenes para que los equipos que trabajan manualmente no tengan que dedicar tiempo a tareas repetitivas.
Para explicarlo con más claridad, Yuliya comenta: «Quizás quiera poner en pausa a un comerciante porque estoy detectando algo realmente extraño, o necesite verificar el registro de la empresa consultando listas de sanciones y cosas por el estilo. Para eso usaré la IA agentiva».
Comprender estas diferentes capas y saber cómo coordinarlas de manera eficaz es el primer paso para transformar la forma en que tu equipo toma decisiones con la IA.
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Acelera los procesos con IA: cómo el equipo de Yuliya redujo el KYB y el tiempo de tramitación de los casos en un 70 %
Cuando Yuliya pone en práctica estas tres etapas, los resultados son innegables.
En una de las situaciones que se describen en Cash App, Yuliya habla sobre su trabajo con comerciantes que administraban un extenso mercado en línea, donde vendían de todo, desde suplementos vitamínicos y productos electrónicos hasta accesorios para teléfonos y cigarrillos electrónicos.
Algunos productos requieren licencias especiales en ciertos estados, mientras que otros se encuentran en zonas grises desde el punto de vista normativo. Yuliya señala que un analista humano podría pasar horas revisando minuciosamente el sitio web, cotejando las regulaciones e intentando clasificar con precisión cada artículo.
La IA está diseñada precisamente para este tipo de complejidad.
Yuliya explica el enfoque de su equipo: «Los modelos de lenguaje grande (LLM) hacen un trabajo increíble al señalar aspectos que podrían requerir verificaciones adicionales de licencias [...] y al crear un resumen de riesgos que ofrece indicaciones muy claras sobre qué aspectos necesitan una revisión más detallada».
«Además de eso», continúa Yuliya, «puedes contar con un agente que se encargue de realizar verificaciones de las entidades comerciales, obtenga los datos de las licencias del producto que realmente requiera licencia en ciertos estados y genere un informe ya prellenado para el equipo de operaciones».
Al aprovechar tanto los modelos de lenguaje grande (LLM) como la IA agentiva en esta estrategia de intérprete-ejecutor, el equipo de Yuliya en Cash App redujo el tiempo de tramitación de los casos de KYB en aproximadamente un 70 %. Estas mejoras en la eficiencia demuestran lo que se puede lograr cuando los equipos de riesgo implementan la IA en sus estrategias de toma de decisiones.
La capacitación en IA como ventaja competitiva en los servicios financieros
El uso de la inteligencia artificial para automatizar el trabajo manual permite a los equipos dedicar más recursos a los casos más críticos.
Para Yuliya, esto representa una oportunidad única: el papel de los líderes en gestión de riesgos está evolucionando rápidamente más allá de las expectativas tradicionales, y exige un conjunto de habilidades completamente nuevo.
«La alfabetización en IA es clave».
Ella afirma: «[Los líderes de riesgo] deben ser en parte desarrolladores, en parte operadores y en parte traductores. Ya no basta con solo entender las regulaciones. En realidad, es necesario comprender muy bien los flujos de productos. Hay que entender la experiencia del cliente y cómo se comportan los sistemas a gran escala. Hay que ser capaz de depurar un flujo de trabajo, cuestionar los resultados de los modelos y diseñar medidas de seguridad que evolucionen junto con el negocio».
Para demostrar por qué los equipos deberían plantearse mejorar sus habilidades, Yuliya pone como ejemplo una situación real: los cambios en los aranceles de EE. UU. introducidos en 2025.
Anteriormente, en el ámbito de la gestión de riesgos, este cambio en el entorno macroeconómico podría haber desencadenado una cascada de investigaciones manuales con el simple fin de definir un plan de acción.
En Cash App, sin embargo, el equipo de Yuliya pudo utilizar la IA para obtener información crucial al instante, como qué sectores comerciales se vieron afectados por los aranceles o qué proveedores de servicios quedaron atrapados en el fuego cruzado. Y lo que es aún más impresionante, su equipo pudo entrenar a agentes de IA para que recalcularan las calificaciones de exposición al riesgo crediticio de los comerciantes que, de repente, tuvieron que retrasar sus envíos y el cumplimiento de los pedidos.
Yuliya lo resume en una simple verdad: «La alfabetización en IA es clave».
Ahora más que nunca, los equipos deben comprender cómo funcionan las herramientas de IA, en qué aspectos se destacan y en cuáles el criterio humano sigue siendo fundamental. Esto es fundamental para desarrollar estrategias de toma de decisiones que sean flexibles y confiables en condiciones reales.
Cómo Yuliya logra ofrecer mejores experiencias al cliente gracias a la colaboración interfuncional
Por supuesto, ni siquiera el equipo con más conocimientos sobre IA puede tener éxito por sí solo. Yuliya ha aprendido que la estructura organizativa es tan importante como la capacidad técnica.
«Los profesionales del riesgo no son solo un obstáculo. De hecho, pueden aportar muchas ideas útiles».
A lo largo de su carrera, Yuliya ha visto cómo los aspectos de riesgo y cumplimiento se han integrado en los productos desde el primer día, con equipos de riesgo que comparten la responsabilidad junto con partes interesadas de diferentes áreas. Ella aplica esta filosofía en cada equipo que dirige.
«Existe el consenso de que los equipos de riesgo y de producto no pueden trabajar de manera aislada», destaca Yuliya. «Recientemente he estado trabajando en [un proyecto] en el que colaboramos con el equipo de producto para posponer ciertos controles hasta una etapa más avanzada del embudo de ventas. Por ejemplo, posponer las verificaciones de identidad o bancarias para los comerciantes de menor riesgo hasta que el comerciante realice su primera transacción».
Y continúa: «Digamos que puedes permitir que hasta el 70 % de tus comerciantes pasen el proceso automáticamente y sean aprobados, pero, por otro lado, aún puedes considerar la posibilidad de añadir obstáculos para los perfiles de alto riesgo».
Crear una experiencia excepcional para el cliente se convierte en el objetivo común que guía a los equipos de riesgo y de producto. Con este enfoque, el equipo de Yuliya logró un aumento del 1 % en la conversión sin que se registrara un incremento en las pérdidas por fraude.
«Espero que las empresas de todo el mundo empiecen a darse cuenta de que los profesionales del riesgo no son solo un obstáculo. De hecho, pueden aportar muchas ideas útiles».
Las tres ideas clave de Yuliya para todos los que adoptan la IA en el sector de servicios financieros
Para concluir la conversación, Yuliya resume sus ideas en tres principios prácticos.
En primer lugar, replantéate cómo encaja el riesgo en el desarrollo de productos. «Incorpora el riesgo en tu proceso de desarrollo de productos desde el primer día. Los equipos deben contar con un tablero de control compartido, resultados compartidos y responsabilidad compartida, especialmente en lo que respecta a la conversión, el fraude y la experiencia del usuario».
En segundo lugar, adopta un enfoque estratégico en la implementación de la IA. Para los equipos que recién comienzan su camino hacia la IA, Yuliya ofrece un consejo práctico: «Creo que no es necesario automatizarlo todo. Simplemente empieza por donde sientas más dificultades, donde esté afectando la experiencia de tus clientes».
En tercer lugar, invierte en tu equipo. «Hoy en día, los analistas de riesgo deben hacer mucho más que redactar reglas. [...] Cuanto más conocimientos técnicos tenga tu equipo y mejor conozca los productos, más rápido avanzarás».
Si se implementan con cuidado, estas estrategias pueden convertir a los equipos de gestión de riesgos en verdaderos motores de crecimiento: fuerzas que impulsan el éxito empresarial al tiempo que protegen a los clientes.
Líderes como Yuliya están redefiniendo el concepto de gestión de riesgos en el sector de servicios financieros. Nos emociona ver cómo ella y otros siguen ampliando los límites con estrategias impulsadas por la inteligencia artificial.
