El sector financiero está en un punto de inflexión! La presión por innovar, proporcionar experiencias más rápidas y personalizadas a los clientes y, todavía, garantizar la eficiencia nunca ha sido tan alta. En este escenario, para las empresas que aún mantienen parte de sus operaciones en tecnologías heredadas, la migración a la nube emerge como uno de los principales facilitadores para la integración de datos, escalabilidad de operaciones y es crucial para la adopción de la inteligencia artificial (IA). Este proceso, sin embargo, trae desafíos significativos y sigue siendo uno de los dolores latentes de las instituciones que no nacieron digitales
Al permitir que las empresas escalen sus operaciones e integren grandes volúmenes de datos, la nube se convierte en la base sobre la cual se pueden construir las soluciones de IAPara la concesión de crédito, por ejemplo, el análisis del comportamiento de los clientes se ha convertido en una herramienta crucial, posibilitada por el acceso a datos masivos en tiempo real. La IA permite identificar patrones, prever riesgos y ofrecer decisiones más asertivas. Pero, para eso, es indispensable que los datos estén accesibles y organizados en una infraestructura flexible y escalable, características que la nube ofrece de manera adaptable a cada fase del proceso, cómo el entrenamiento de modelos y la operación de los mismos.
La migración de sistemas heredados a la nube, sin embargo, presenta una serie de obstáculos. Muchas instituciones financieras, especialmente aquellas con infraestructura más tradicional, aún operan en sistemas locales desarrollados en décadas pasadas. Esos, aunque robustos para sus funciones originales, no fueron diseñados para manejar la flexibilidad y conectividad exigidas por las plataformas modernas.
La reestructuración para un entorno de nube implica no solo ajustes tecnológicos, sino también una transformación profunda en los procesos de negocio, garantizando que los datos migren de forma segura y que la operación diaria no se interrumpa
Además de eso, la preparación de los datos para su uso en soluciones de IA requiere más que simplemente transferirlos a la nube. Sistemas heredados, muchas veces, almacenan información de manera fragmentada o difícil de acceder,lo que imposibilita la disponibilidad para un análisis inteligente. La transformación de datos, de brutos a estructurados, exige una serie de etapas de limpieza, normalização e padronização — e qualquer falha nesse processo pode comprometer a eficácia dos algoritmos de IA
La fuerza competitiva de las nuevas instituciones digitales
Para las empresas que ya nacieron en el entorno digital y en la nube, el escenario es bastante diferente. Startups financieras y fintechs, muchas veces, evitan los desafíos enfrentados por los bancos tradicionales, aprovechando desde el inicio las ventajas de una infraestructura moderna. Estas empresas se concentran en utilizar esta infraestructura y los modelos de IA en la estrategia central, como parte del core business y de la entrega de valor que ofrecen – lo que muchas veces puede estar relacionado con valores como agilidad y economía. Además de eso, la competitividad de estas instituciones se traduce en una mayor capacidad de ofrecer servicios personalizados e innovadores, como análisis predictivo para la concesión de crédito, con una eficiencia que desafía a los grandes actores del mercado
Las instituciones tradicionales, por otro lado, poseen cantidades mucho mayores de datos, que no siempre están accesibles, pero que tiene el potencial de fundamentar análisis más robustos.
Aunque la migración completa a la nube puede parecer una tarea monumental para estas grandes instituciones, hay estrategias que pueden facilitar este proceso de forma más gradual y controlada. Enfoques incrementales, cómo la modernización modular de sistemas heredados, permiten que las empresas hagan actualizaciones en pequeñas etapas, reduciendo el riesgo de fallos críticos e interrupciones en el servicio. A cada actualización, las empresas pueden probar y ajustar la integración con nuevas tecnologías , garantizando una transición más suave y eficaz
Estas abordagens a pequeña escala consisten en la elección de procesos críticos de negocio que pueden, potencialmente, beneficiarse de soluciones basadas en IA, remodelarlos y mantenerlos en paralelo a los procesos tradicionales, de forma que ambos se desafíen y generen evidencias sobre la viabilidad y el impacto de las nuevas soluciones..
Este método, además de ser financieramente más viable, permite que las empresas mantengan la continuidad de los servicios y protejan la integridad de los datos. Más importante aún, él crea una base sólida para que, en el futuro, la empresa pueda aprovechar al máximo la nube y la IA, sin la presión de una transformación radical e inmediata. Implementar IA no es hacer una revolución de una sola vez.
Sea para empresas tradicionales en proceso de modernización o para startups digitales, la migración a la nube dejó de ser una tendencia y se convirtió en una exigencia práctica. La competitividad en el sector financiero, impulsada por la Inteligencia Artificial, depende directamente de la capacidad de integrar y gestionar datos a gran escala, con eficiencia y seguridad. Ignorar este cambio puede limitar el potencial de innovación y restringir el crecimiento en un entorno cada vez más digital y competitivo
