La IA generativa brinda a las empresas una asistencia de datos muy necesaria

transformación digital, tecnológicas IA

La inteligencia artificial no es un concepto nuevo. Según el Jefe de Producto de Mangopay, Kirk Donohoe, las manifestaciones de la IA y la IA predictiva forman parte del panorama tecnológico desde hace bastante tiempo.

Sin embargo, la evolución de la IA, en particular de la IA generativa, ha introducido un cambio transformador en su enfoque de los datos. Esta evolución se caracteriza por centrarse en los datos no estructurados, lo que marca un alejamiento de los enfoques del pasado centrados en los datos estructurados.


Banner_frasco-suscripcion-800x250

«El noventa por ciento de todo lo que tratamos a diario son datos no estructurados, y ahí es donde la IA de género ha pasado realmente a primer plano en los últimos 24 meses más o menos», dijo Donohoe a PYMNTS en una entrevista como parte de la serie «What’s Next in Payments: Payments and Gen AI».

En concreto, explicó que, en lugar de proporcionar un conjunto de datos y pedir un resultado previsto, como se hacía históricamente, la IA generativa ahora maneja y obtiene información de amplios conjuntos de datos no estructurados a través de consultas lingüísticas, lo que produce resultados nunca vistos en el espacio tradicional de la IA.

Destacó los avances en la prevención del fraude como ejemplo de las diversas aplicaciones facilitadas por el aprovechamiento del poder de los datos no estructurados con IA generativa, en particular la capacidad de supervisar los debates sobre marcas concretas en diversos foros y plataformas.

A través de un análisis matizado de los patrones de comunicación, la IA generativa puede discernir posibles intentos de explotar estas marcas, dijo Donohoe – un enfoque novedoso que va más allá de los flujos de trabajo convencionales basados en reglas y el aprendizaje automático tradicional y mejora las estrategias de prevención del fraude.

Ese impacto se extiende a la adquisición de pagos, así como a las iniciativas de atención al cliente y éxito, donde la IA generativa está agilizando los procesos de documentación y mejorando la atención al cliente.

«Ahora, la IA redacta las preguntas más frecuentes y ayuda a elaborar la documentación de una API», señala, localizando las respuestas pertinentes cuando alguien realiza una consulta.

Vea también: La lucha contra el greenwashing comienza con la IA, te explicamos por qué

Modularidad y flexibilidad

A medida que la noción de modularidad gana terreno en el sector de los pagos, con comerciantes cada vez más maduros y abiertos a este concepto, Donohoe afirma que Mangopay está adoptando esta tendencia y un enfoque modular similar en sus operaciones.

La estrategia, que según Donohoe hace hincapié en la flexibilidad tanto a nivel de pagos como de IA, permite a los comerciantes personalizar sus pilas y mejorar sus productos de forma segura.

«Tomemos [por ejemplo] un producto de pagos en el ecosistema Mangopay», dijo. «Si quiere algunas mejoras adicionales en el lado de la IA, se lo facilitaremos de forma contenida, protegiendo sus datos y ayudando a que ese producto sea más inteligente».

El objetivo, añadió, es lograr una fuerte interoperabilidad entre múltiples datos no estructurados, permitiendo que el motor de IA se vuelva «más inteligente» a medida que el producto se vuelve «más inteligente.»

Curva de aprendizaje reglamentario

Preguntado por la preparación y la educación del mercado respecto a los beneficios de las soluciones de pago basadas en IA, Donohoe reconoció la preocupación existente por los aspectos desconocidos de la tecnología, en particular sus posibles implicaciones para las empresas y la privacidad de los datos.

Entre las preocupaciones se incluyen cuestiones sobre dónde se almacenan los datos, quién tiene acceso a ellos para el entrenamiento de modelos y la necesidad de una normativa clara, una iniciativa que la Unión Europea está llevando a cabo a través de su legislación histórica sobre IA.

También reconoció la legítima preocupación por la posibilidad de que los marcos reguladores superen a la innovación, al tiempo que subrayó la importancia de que los agentes del sector y los órganos de gobierno fomenten un entorno normativo que favorezca la innovación y las prácticas éticas.

Basándose en la experiencia de Mangopay, una empresa de tecnología financiera regulada por el Regulador del Sector Financiero de Luxemburgo (CSSF) en Europa y la Autoridad de Conducta Financiera (FCA) en el Reino Unido, Donohoe destacó que participar en estos debates «es lo correcto», ya que los reguladores navegan por una curva de aprendizaje y encuentran su lugar en el cambiante panorama de la IA.