Capacitación en IA: Yuliya Kazakevich sobre cómo activar las tres capas centrales de la IA en decisiones de KYB
Punto de vista, Onboarding11 feb 2026
Yuliya Kazakevich es una referente comprobada en riesgo y compliance, desde liderar equipos en Apple hasta ocupar posiciones de primer nivel en instituciones financieras como Adyen y Cash App. Ahora, Yuliya aporta más de 15 años de experiencia en estrategia de riesgo, relación con los reguladores y modernización de controles a Lithic como Head of Risk and Compliance.
En una conversación con Maximilian Eber, cofundador y CPTO de Taktile, Yuliya explica por qué la capacitación en IA en los servicios financieros es fundamental para el crecimiento del negocio y el éxito de los clientes. Comparte cómo la industria está dejando de ver la IA como una sola herramienta, por qué automatizar con IA es solo el comienzo y cómo el rol de los profesionales de riesgo se está transformando por completo en tiempo real.
Paso a paso: las tres capas de la IA y dónde generan impacto
“La mayoría de las personas piensa en la IA como una sola herramienta”, dice Yuliya. Explica que en realidad tiene tres capas distintas, cada una con un propósito propio en los flujos de trabajo de gestión de riesgo.
La primera capa es el machine learning, el motor predictivo. Puede analizar el comportamiento de los clientes, señalar anomalías y calificar el riesgo mediante un reconocimiento de patrones muy preciso, aprendiendo constantemente de los datos para distinguir qué es normal y qué no.
Luego vienen los modelos de lenguaje de gran tamaño, o los “intérpretes”. Yuliya describe su función con claridad: “Si necesita entender algo, como qué vende un comercio, cuál es su política de cumplimiento de envíos, o necesita analizar sus documentos, uso un modelo de lenguaje para eso. Toma mucha complejidad y genera estructura y contexto muy bien.”
La tercera capa, la más reciente, es la IA agéntica, o el “ejecutor”. Como lo plantea Yuliya, los agentes de IA pueden ayudarnos a actuar, por ejemplo redactando resúmenes para que los equipos manuales no tengan que dedicar tiempo a trabajo repetitivo.
Para ilustrarlo mejor, Yuliya comparte: “Quizá quiero pausar un comercio porque estoy encontrando algo realmente extraño, o necesito verificar el registro de la empresa consultando listas de sanciones y cosas por el estilo. Ahí uso IA agéntica.”
Entender estas capas y saber orquestarlas de forma eficaz es el primer paso para transformar la manera en que su equipo toma decisiones con IA.
Ganar velocidad con IA: cómo el equipo de Yuliya redujo en un 70% el tiempo de KYB y de casos
Cuando Yuliya pone estas tres capas a trabajar, los resultados son innegables.
En un caso en Cash App, Yuliya habla de trabajar con comercios que operaban un enorme marketplace 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 caen en zonas grises regulatorias. Yuliya señala que un analista humano podría pasar horas revisando el sitio web, cruzando regulaciones e intentando categorizar con precisión cada artículo.
La IA está hecha precisamente para este tipo de complejidad.
Yuliya explica el enfoque de su equipo: “Los LLM hacen un trabajo asombroso al señalar cosas que pueden requerir verificaciones de licencia adicionales [...] y al crear un resumen de riesgo que da señales muy claras sobre qué necesita una debida diligencia adicional.”
“Además de eso”, continúa Yuliya, “puede haber un agente que tome el relevo y ejecute las verificaciones de la entidad comercial, obtenga los datos de licencias del producto que efectivamente requiere licencia en ciertos estados y genere una narrativa prellenada para el equipo de operaciones.”
Al aprovechar tanto los LLM como la IA agéntica en esta estrategia de intérprete y ejecutor, el equipo de Yuliya en Cash App redujo el tiempo de los casos de KYB en aproximadamente un 70%. Estas mejoras de eficiencia demuestran lo que es posible cuando los equipos de riesgo incorporan la IA en sus estrategias de decisión.
La capacitación en IA como ventaja competitiva en los servicios financieros
Usar la IA para automatizar el trabajo manual permite a los equipos dedicar más recursos a sus casos más críticos.
Para Yuliya, esto representa una oportunidad única: el rol de los líderes de riesgo está evolucionando rápidamente más allá de las expectativas tradicionales y exige un conjunto de habilidades completamente nuevo.
“La alfabetización en IA es clave.”
Afirma: “[Los líderes de riesgo] deben ser en parte constructores, en parte operadores y en parte traductores. Ya no basta con entender las regulaciones. Realmente hay que entender muy bien los flujos de producto. Hay que entender la experiencia del cliente y cómo se comportan sus sistemas a escala. Hay que poder depurar un flujo de trabajo, cuestionar los resultados de los modelos y diseñar salvaguardas que evolucionen con el negocio.”
Para demostrar por qué los equipos deberían considerar mejorar sus habilidades, Yuliya recurre a un caso real: los cambios arancelarios de EE. UU. introducidos en 2025.
Antes, en la gestión de riesgo, este cambio macroeconómico podría haber desencadenado una cascada de investigaciones manuales solo para determinar un plan de acción.
En Cash App, en cambio, el equipo de Yuliya pudo usar IA para obtener al instante información crucial, como qué verticales de negocio se vieron afectadas por los aranceles o qué proveedores de servicios quedaron atrapados en el fuego cruzado. Más impresionante aún, su equipo pudo entrenar agentes de IA para recalcular los puntajes de exposición al riesgo crediticio de comercios que de repente necesitaron retrasar sus envíos y el cumplimiento de pedidos.
Yuliya lo resume en una verdad simple: “La alfabetización en IA es clave.”
Más que nunca, los equipos necesitan entender cómo funcionan las herramientas de IA, en qué destacan y dónde el criterio humano sigue siendo fundamental. Esto es esencial para construir estrategias de decisión flexibles y confiables en condiciones del mundo real.
Cómo Yuliya logra mejores experiencias de cliente con colaboración multifuncional
Por supuesto, ni siquiera el equipo con mayor alfabetización en IA puede tener éxito de forma aislada. Yuliya ha aprendido que la estructura organizacional es tan importante como la capacidad técnica.
“Los profesionales de riesgo no son solo un freno. En realidad, pueden aportar muchísima información útil.”
A lo largo de su carrera, Yuliya ha visto cómo el riesgo y el compliance se integran en los productos desde el primer día, con equipos de riesgo que comparten la responsabilidad junto con otras áreas. Lleva esta filosofía a cada equipo que lidera.
“Existe el entendimiento de que riesgo y producto no pueden operar en silos”, subraya Yuliya. “Hace poco estuve trabajando en [un proyecto] en el que nos asociamos con producto para posponer ciertas verificaciones a una etapa más baja del embudo. Por ejemplo, posponer las verificaciones de identidad o bancarias de los comercios de menor riesgo hasta que el comercio realice su primera transacción.”
Continúa: “Digamos que puede permitir que hasta el 70% de sus comercios fluyan de forma automática y se aprueben, pero, por otro lado, aún puede pensar en agregar fricción para los perfiles de alto riesgo.”
Crear una experiencia de cliente excepcional se convierte en la estrella polar compartida entre los equipos de riesgo y de producto. Con este enfoque, el equipo de Yuliya logró un aumento del 1% en la conversión sin ningún incremento en las pérdidas por fraude.
“Espero que las empresas de todo el universo empiecen a darse cuenta de que los profesionales de riesgo no son solo un freno. En realidad, pueden aportar muchísima información útil.”
Las tres conclusiones clave de Yuliya para quienes adoptan IA en los servicios financieros
Para cerrar la conversación, Yuliya condensa sus ideas en tres principios accionables.
Primero, replantee cómo encaja el riesgo en el desarrollo de producto. “Incorpore el riesgo en su proceso de desarrollo de producto desde el primer día. Los equipos necesitan un tablero compartido, resultados compartidos y responsabilidad compartida, especialmente en conversión, fraude y experiencia de usuario.”
Segundo, sea estratégico en el despliegue de la IA. Para los equipos que recién comienzan su camino con la IA, Yuliya ofrece un consejo práctico: “Creo que no es necesario automatizarlo todo. Empiece donde sienta más dolor, donde esté afectando la experiencia de sus clientes.”
Tercero, invierta en su equipo. “Hoy los analistas de riesgo necesitan hacer mucho más que escribir reglas. [...] Cuanto más técnico y más consciente del producto sea su equipo, más rápido avanzará.”
Implementadas con criterio, estas estrategias pueden convertir a los equipos de riesgo en verdaderos motores de crecimiento: fuerzas que impulsan el éxito del negocio mientras protegen a los clientes.
Líderes como Yuliya están reescribiendo lo que significa gestionar el riesgo en los servicios financieros. Nos entusiasma ver cómo ella y otros siguen ampliando los límites con estrategias impulsadas por IA.