El análisis de grandes volúmenes de datos con inteligencia artificial puede estar atravesado por dificultades que atraviesan la toma de decisiones.
La inteligencia artificial en finanzas: cómo los sesgos impactan en las decisiones
El análisis de grandes volúmenes de datos con inteligencia artificial puede estar atravesado por dificultades que atraviesan la toma de decisiones.
La inteligencia artificial (IA) es una de las innovaciones con los que se comenzó una transición en la digitalización de diversas industrias, y las finanzas no son la excepción. A través de ella se ofrecen soluciones innovadoras, esta herramienta cambió la forma de la toma de decisiones, el análisis de riesgos y la personalización de servicios.
Pero también la integración de la IA en el sector financiero tiene también una gran preocupación, y son los sesgos de los algoritmos. Estos suelen ser o invisibles para los usuarios y pueden tener graves consecuencias que impactan en las decisiones financieras, siendo un riesgo tanto para las instituciones como para los clientes.
Los sesgos en la IA y sus consecuencias en las finanzas
La inteligencia artificial permite el análisis de grandes cantidades de datos, y en las finanzas esta utilidad se puede usar para conocer información histórica como transacciones pasadas, comportamientos financieros de los clientes y patrones de mercado.
Para el especialista financiero Fernando Boudourian, es de crucial importancia el análisis de tendencias económicas para la toma de decisiones estratégicas. Y la IA se utiliza para realizar este tipo de examen.
Para ello, los algoritmos de IA se entrenan utilizando estos datos para identificar patrones y hacer predicciones, que se utilizan para tomar próximas decisiones. Sin embargo, los datos no, sino que están atravesados por las decisiones y comportamientos humanos del pasado.
Teniendo en cuenta que estos datos reflejan prejuicios históricos, como discriminación racial, de género o socioeconómica, los algoritmos actúan y son aprendidos y amplificados por la IA, lo que puede levar a tomar decisiones teniendo en cuenta esto se pueden reforzar desigualdades.
Pese a que el algoritmo no tiene como base intenciones sesgadas, su aprendizaje con estos datos puede tener efectos discriminatorios, lo que pone en duda la equidad de las decisiones automáticas.
Por este motivo, se habla de los diversos impactos que los sesgos en la IA pueden generar en el sector financiero. Desde la evaluación del riesgo crediticio, la toma de decisiones automatizadas hasta la personalización de productos financieros, los algoritmos afectan las decisiones que, tradicionalmente, tomaban los humanos.
También los sesgos en la IA pueden generar una desconfianza generalizada en las instituciones financieras. Si los clientes conocen que los algoritmos que tienen acceso a servicios financieros son injustos o discriminatorios, esto podría dañar la relación entre los consumidores y las instituciones, afectando la reputación y la estabilidad.
Teniendo en cuenta el impacto negativo que pueden causar los sesgos, las instituciones financieras y los reguladores deben tomar medidas para minimizar los riesgos. Una de las soluciones más relevantes y necesarias es la transparencia en los algoritmos.
Por esto, los modelos de IA deben tener la capacidad de ser auditables, para que se puedan revisar cómo se toman las decisiones, qué datos se utilizan y cómo se previene la perpetuación de sesgos.
Además, las empresas deben trabajar para mejorar la calidad de los datos que ingresan a los sistemas de IA, para que puedan asegurar que los datos sean diversos, completos y representativos.
Ante este panorama, ganó gran popularidad el método denominado “desaprendizaje” de sesgos, con el cual los algoritmos son entrenados para reconocer y corregir los datos, de esta forma se busca minimizar riesgos.
En este sentido, la existencia de regulaciones con enfoque en la equidad es una necesidad ya que tiene la capacidad de reducir los impactos negativos de los sesgos y podría garantizar que las decisiones que se tomen sean las adecuadas.
Por ello, es de gran relevancia que tanto las instituciones financieras como los reguladores y los desarrolladores de tecnología trabajen en conjunto para garantizar que la IA se utilice de manera ética y equitativa.