Los gigantes de la computación en nube están invirtiendo mucho en la creación de modelos de inteligencia artificial generativa y de grandes lenguajes, centrándose en sus clientes de servicios financieros, que se encuentran principalmente en la fase de prueba y aprendizaje. Los tres principales proveedores de cloud computing, Amazon Web Services, Google y Microsoft, han dedicado importantes recursos a impulsar la IA generativa. Microsof ha realizado una inversión de 13. 000 millones de dólares en OpenAI, creador del motor de búsqueda de IA generativa de uso generalizado ChatGPT. AW acaba de anunciar una inversión de 100 millones de dólares en un centro de innovación de IA generativa, mientras que se calcula que Google ha invertido unos 300 millones de dólares en startups de IA. Estos proveedores de servicios en la nube ofrecen una serie de tecnologías propias diseñadas para que desarrolladores, científicos de datos y no expertos puedan crear e implantar modelos de IA generativa y de grandes lenguajes. El potencial de la IA generativa para transformar diversas aplicaciones, industrias y negocios ha captado la atención y la imaginación de los líderes del sector. Aunque la IA generativa ha existido durante algún tiempo, ahora ha alcanzado su punto álgido, según Swami Sivasubramanian, vicepresidente de bases de datos, análisis y aprendizaje automático de AWS. Las instituciones financieras, que son clientes importantes de estos proveedores en nube, también están reconociendo el potencial transformador de la IA generativa. Aunque la mayoría de los bancos todavía se encuentran en las primeras fases de exploración, debido a las preocupaciones sobre los errores y las alucinaciones en esta forma avanzada de la IA, están probando de forma activa diferentes casos de uso. Las organizaciones de servicios financieros quieren evitar quedarse rezagadas e informarse sobre la IA generativa en sus conversaciones con sus proveedores. Mientras que algunos bancos, como SynchronyFinancial y SouthStateBank, están permitiendo a sus empleados experimentar con las versiones empresariales de tecnologías de IA generativa comoChatGPT de Microsoft% 2FOpenAI, muchos bancos están abordando la opción de la IA generativa con cautela. Creen que limitar el acceso a la tecnología a individuos que conozcan su potencia y sus riesgos potenciales es una forma de evitar consecuencias no deseadas. Los bancos tienen razón al adoptar la IA generativa de forma lenta y cautelosa, mientras que los proveedores de tecnología están invirtiendo mucho en ella para su crecimiento futuro, afirma Sumeet Chabria, Consejero Delegado de ThhoughtLinks.

Sin embargo, los bancos pueden verse sometidos a una presión cada vez mayor por parte de los consumidores, que se irán acostumbrando cada vez más a la tecnología a medida que ésta se integre de forma generalizada en diversos productos. Esto incluye que los proveedores dediquen tiempo a conocer a fondo las preocupaciones de la banca responsable, incluida la ciberseguridad, y que los bancos estén dispuestos a asociarse en casos de uso de bajo riesgo para seguir avanzando en la tecnología y formar a sus equipos sobre sus riesgos y posibilidades. Ya existen casos de uso en los que la IA generativa podría ayudar a mitigar el riesgo en la banca, como la predicción de incidentes tecnológicos, aunque la probabilidad de precisión sea baja. La escala alcanzada por los grandes modelos lingüísticos, como GFT- 4 o Titan, permite analizar grandes cantidades de datos y documentos, mientras que la IA generativa permite generar texto y código a partir de conjuntos de datos más amplios. Los principales casos de uso de la inteligencia artificial generativa en los bancos, según Bill Borden, vicepresidente corporativo del sector de servicios financieros de Microsoft, son la creación de contenidos, la búsqueda semántica y la generación de códigos. Por su parte, la generación de código ayuda a los desarrolladores a reducir el tiempo que dedican a escribir código, lo que les permite centrarse en el diseño de nuevos modelos estadísticos y herramientas matemáticas para los retos actuariales. Según Yolande Piazza, Vicepresidenta de Servicios Financieros de Google, la Inteligencia Artificial Generativa atrae a los clientes de servicios financieros por su potencial para reducir los costes operativos y transformar las interacciones con los clientes. La automatización de las funciones de control manual y la posibilidad de ser más predictivo en la presentación de informes a los reguladores son algunas de las oportunidades que se vislumbran en el sector. Este nivel de control garantiza la seguridad de los datos y evita las fugas de IP o la posibilidad de acceder a información de la competencia. Estos resultados de búsqueda deBard son auditables, ya que todas las fuentes aparecen en la lista, lo que ofrece a los usuarios la posibilidad de validar la información. Si bien la idea de la Inteligencia Artificial Generativa está despertando el interés de los clientes de servicios financieros por los métodos tradicionales de Inteligencia Artificial, como el aprendizaje automático, es importante señalar que la Inteligencia Artificial Generativa no es una moda pasajera, según John Kain, Director de Desarrollo del Mercado de Servicios Financieros de AWS.