Revolución de la IA generativa: comercio minorista frente a finanzas: ¡una explicación detallada de las diferencias en las estrategias tecnológicas que dominarán el futuro!

El camino para convertirse en creador de IA | Introducción del artículo: ¡Un hecho impactante! El comercio minorista está implementando la IA generativa el doble de rápido que el sector financiero. ¡Una explicación detallada de las razones y el futuro! ¡Descúbrelo ahora! #IAgenerativa #retailDX #financialDX

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¿Cómo cambiarán las compras y la gestión de activos en el futuro? ¡La IA generativa revolucionará los sectores minorista y financiero!

Hola, soy John, ¡un nombre familiar en el mundo de la IA! Recientemente, el término "IA generativa" ha aparecido con frecuencia en las noticias e internet. Puede que a muchos les parezca difícil, pero en realidad es una tecnología muy emocionante con el potencial de cambiar nuestras vidas. En particular, el uso de la IA generativa está progresando rápidamente en el sector minorista, donde hacemos nuestras compras diarias, y en el sector financiero, donde gestionamos nuestro dinero. Sin embargo, parece que estos dos sectores tienen enfoques ligeramente diferentes respecto a la IA generativa. Hoy explicaré de forma sencilla para principiantes cómo se utiliza la IA generativa en el comercio minorista y las finanzas, qué futuro promete y las diferencias entre ambos enfoques.

Conceptos básicos: ¿Qué es la IA generativa y cuál es su papel en el comercio minorista y las finanzas?

Primero, repasemos brevemente qué es la "IA generativa". Se trata de una IA que puede generar texto, imágenes, música e incluso código de programación, al igual que los humanos. Aprende grandes cantidades de datos, capta sus patrones y características, y crea contenido original basado en ellos. Por ejemplo, el poder de la IA generativa permite a los chatbots mantener conversaciones naturales y generar automáticamente artículos de blog a partir de palabras clave.

Entonces, ¿qué problemas resuelve esta IA generativa en el comercio minorista y las finanzas, y cuáles son sus características únicas?

• Funciones en el comercio minorista:
  • Personalización definitiva: Según las preferencias y el historial de compras de cada cliente, sugeriremos productos recomendados y emitiremos cupones especiales, brindando una experiencia que se siente como tener un vendedor dedicado con usted.
  • Automatizar y mejorar la atención al cliente: Nuestros chatbots 24 horas al día, 365 días a la semana responden consultas de manera rápida y precisa, lo que permite que los agentes humanos se concentren en problemas más complejos.
  • Genere automáticamente descripciones de productos atractivas: La IA creará eslóganes y descripciones atractivos para nuevos productos, transmitiendo el atractivo de los productos a más clientes.
  • Precisión mejorada en la previsión de la demanda: Analice datos históricos y tendencias para predecir los productos más vendidos del futuro, optimizar la gestión del inventario y reducir el desperdicio.
• Roles en la industria financiera:
  • Asesoramiento financiero personalizado: Proponen estrategias de inversión óptimas y productos de seguros adaptados a la situación patrimonial y al plan de vida de cada individuo (aunque esto se hace con cautela debido a las estrictas regulaciones).
  • Análisis y pronóstico de tendencias del mercado: Analizamos grandes cantidades de datos del mercado para predecir futuras fluctuaciones de precios y riesgos, ayudándole a tomar decisiones de inversión más inteligentes.
  • Detección mejorada de fraude: La IA detecta patrones de fraude sofisticados que los sistemas tradicionales tienden a pasar por alto, mejorando la seguridad.
  • Mejora significativa en la eficiencia empresarial: Automatice tareas rutinarias que consumen mucho tiempo, como la generación de informes, el análisis de datos de clientes y los controles de cumplimiento.

Según una encuesta reciente, el sector minorista es más proactivo y rápido en la introducción de la IA generativa en sus servicios, mientras que el sector financiero es más cauteloso y tiende a tomarse su tiempo en la fase experimental. Según un análisis de un proveedor de seguridad de IA, las empresas minoristas están incorporando la IA generativa en sus sistemas 2.1 veces más rápido que las empresas de servicios financieros. Más adelante analizaremos con más detalle el origen de esta diferencia.

Velocidad de desarrollo y asignación de recursos: Comercio minorista y finanzas, circunstancias diferentes

Naturalmente, la introducción de una nueva tecnología como la IA generativa requiere recursos de desarrollo (recursos humanos, fondos, tiempo, etc.). Hay algunas diferencias interesantes entre las industrias minoristas y financieras en cómo se asignan estos recursos y cómo se lleva a cabo el desarrollo.

Según el informe de un proveedor de IA mencionado anteriormente, aproximadamente el 61 % de los proyectos relacionados con la IA generativa en el sector minorista se encuentran en desarrollo activo (con un alto nivel de actualizaciones de programas y participación de los desarrolladores), mientras que en el sector de servicios financieros la cifra es solo del 22 %. Esto sugiere que, mientras que el sector minorista avanza rápidamente para aplicar la IA generativa a las empresas reales, el sector financiero está dedicando más tiempo a la experimentación y la verificación.

¿Por qué hay tanta diferencia?

• Motivaciones de la industria minorista:
  • Impacto directo en el resultado final: Las recomendaciones personalizadas y el soporte al cliente eficiente que brinda la IA generativa pueden generar de inmediato un aumento de las ventas y un ahorro de costos, lo que facilita que la gerencia respalde una adopción rápida.
  • Bucle de retroalimentación corto: Cuando lanza una nueva función, puede obtener comentarios inmediatos de sus clientes, lo que le permite acelerar el ciclo de mejora y perfeccionar su servicio al siguiente nivel.
  • Creciente competencia: Ser el primero en ofrecer experiencias atractivas al cliente es crucial para establecer una ventaja competitiva.
• Industria financiera:
  • Regulación estricta y cumplimiento: La industria financiera está sujeta a regulaciones extremadamente estrictas porque maneja activos de clientes, por lo que una verificación cuidadosa es esencial al introducir nueva tecnología desde las perspectivas de seguridad y cumplimiento.
  • Magnitud del riesgo: Dado que un error en el juicio de la IA podría provocar pérdidas significativas para los clientes, es necesario tomar todas las medidas posibles para garantizar la confiabilidad del sistema.
  • Complejidad de los sistemas existentes: La integración con sistemas financieros grandes y complejos que se han construido durante muchos años también puede ser un obstáculo para la adopción.
  • Una visión a largo plazo de la innovación: Las instituciones financieras también tienden a utilizar la IA generativa para iniciativas innovadoras a largo plazo, como el desarrollo de nuevos productos y servicios financieros en el futuro, en lugar de buscar beneficios a corto plazo. Esto puede conllevar plazos de desarrollo más largos. De hecho, la antigüedad media de los repositorios de código relacionados con la IA generativa (ubicaciones de almacenamiento de programas) en las instituciones financieras es de 688 días, mientras que en las empresas minoristas es de 453 días. Esto sugiere que el sector financiero inició la investigación y el desarrollo antes, pero está tardando más en ponerlos en práctica.

De esta manera, las diferentes características y prioridades de cada industria están generando diferencias en cómo abordan la IA generativa.

La tecnología detrás de esto: ¿Cómo funciona la IA generativa en el comercio minorista y las finanzas?

Entonces, ¿cómo resuelve exactamente la IA generativa los problemas en los sectores minorista y financiero? Analicemos su mecanismo básico y las formas específicas en que se utiliza en cada sector.

En el corazón de la IA generativa se encuentran modelos de IA como los "modelos de lenguaje a gran escala" (LLM) y los "modelos de difusión" que aprenden de grandes cantidades de datos de texto e imágenes de Internet para adquirir la capacidad de comprender los matices del habla humana y generar contenido nuevo basado en instrucciones.

• Fase de aprendizaje: En primer lugar, la IA lee una gran cantidad de datos de libros de texto (por ejemplo, descripciones de productos, registros de conversaciones con clientes, noticias del mercado, etc.). Durante el proceso, aprende estadísticamente las asociaciones entre palabras, características de las imágenes, contexto, etc.
• Fase de generación: Una vez entrenada, la IA genera nuevos resultados basados ​​en instrucciones de humanos (llamadas "indicaciones"). Por ejemplo, si le indica que "elabore un texto atractivo para este nuevo producto", sugerirá varias ideas basadas en los datos de entrenamiento.

Las industrias minoristas y financieras han creado herramientas y sistemas que aplican este mismo mecanismo básico, pero cada uno tiene un enfoque diferente.

Enfoques tecnológicos en el comercio minorista:

En el sector minorista, la IA generativa se utiliza en funciones que mejoran directamente la experiencia del cliente. Por ejemplo,Motores recomendadosanaliza el historial de compras anterior de un cliente, su historial de navegación e incluso el contenido de su carrito actual en tiempo real y sugiere instantáneamente productos que podrían interesarle al cliente a continuación.Chatbot de respuesta automáticaEstos sistemas responden a las consultas de los clientes en lenguaje natural, como si estuvieran conversando con una persona. Estos sistemas necesitan tener acceso directo a los datos del cliente y procesar la información en tiempo real, por lo que la velocidad de respuesta y la potencia de procesamiento son clave.

Las herramientas que se utilizan incluyen el SDK (kit de desarrollo de software) de Python, proporcionado por OpenAI y LiteLLM, que facilita el manejo de diversos modelos de IA, cada vez más comunes. Esto probablemente se deba al énfasis en acelerar el desarrollo y comercializar los servicios más rápidamente, centrándose en herramientas potentes y específicas. La estrategia del sector minorista es desarrollar rápidamente funciones que tengan un gran impacto en los clientes utilizando un número reducido de herramientas cuidadosamente seleccionadas.

Enfoques técnicos en la industria financiera:

Por otro lado, la industria financiera es más cautelosa en el uso de IA generativa, centrándose en sistemas que impactan directamente a los clientes en lugar de sistemas que impactan directamente a los clientes.Mejorar la eficiencia empresarial internaやAnálisis avanzado de datosPor ejemplo, se utilizan como herramienta auxiliar para que los analistas financieros preparen informes de mercado recopilando y resumiendo información relevante, y como sistemas de gestión de riesgos para detectar señales de fraude a partir de enormes cantidades de datos de transacciones pasadas.

En el sector financiero, existe una tendencia a probar una gama más diversa de herramientas, como OpenAI Client, LangChain (un marco para crear aplicaciones complejas mediante la combinación de diversos modelos de IA y fuentes de datos) y LiteLLM. Esto se debe a que valoran la flexibilidad para gestionar una amplia gama de modelos y formatos de datos que se adapten a diversos casos de uso. Sin embargo, el uso de diversas herramientas también presenta desventajas, como la complejidad de las conexiones entre ellas y el aumento del número de objetivos de gestión de seguridad. Algunos expertos han criticado duramente, afirmando: «Incluso si se utilizan 20 tipos de herramientas de IA generativa, no se puede considerar innovador. Al contrario, solo conducirá a una falta de control».

Además, también existen casos de proyectos de IA generativa en instituciones financieras que se encuentran inactivos. Esto sugiere que existen proyectos que comenzaron en etapas experimentales tempranas, pero que no han progresado hasta su desarrollo a gran escala debido a la dificultad de cumplir con las regulaciones o a no lograr los resultados esperados. Otra cuestión es qué hacer con estos proyectos en el futuro (reestructurarlos o cancelarlos formalmente).

Iniciativas de la industria y perspectivas de expertos: ¿Por qué los enfoques son diferentes?

Las diferencias en cómo las industrias minoristas y financieras abordan la IA generativa tienen su raíz en las características de cada industria, el entorno en el que operan y sus "culturas de ingeniería".

Jason Andersen, analista principal de una firma de investigación, comentó sobre la antigüedad promedio de los repositorios de IA generativa en el sector minorista, de 453 días, diciendo: «Es más largo de lo que pensaba. Pensé que sería más corto». Esto se debe a que, en su opinión, creía que el sector minorista apenas había comenzado a tomarse en serio este tema recientemente. Por otro lado, afirmó que la antigüedad promedio de los repositorios de 688 días (hace unos dos años) en el sector financiero tiene sentido, ya que coincide con el inicio de la aparición de muchos de los primeros modelos de IA generativa. El sector financiero ha sido históricamente experto en el uso de datos y tiende a responder con rapidez a las nuevas tecnologías.

Según Andersen, el sector financiero cuenta con amplios recursos financieros y una cultura de "ensayo y error con prototipos beta", por lo que es fácil adoptar un enfoque experimental para nuevas tecnologías como la IA generativa. Suelen considerar la IA generativa desde la perspectiva de la innovación: "¿Cómo podemos crear nuevos productos y servicios financieros?".

En contraste, Andersen señala que los departamentos de TI del sector minorista tradicionalmente han abordado las tecnologías de automatización desde la perspectiva de "¿Cómo puede esto mejorar nuestros márgenes de beneficio?". La IA generativa es una extensión de ese mismo enfoque, centrándose en los aspectos pragmáticos de cómo puede mejorar la satisfacción del cliente, aumentar las ventas y reducir los costes.

Un informe del proveedor de seguridad de IA Apiiro también explica la diferencia en cuanto a la naturaleza de las tareas. Los equipos minoristas utilizan IA generativa para funciones de atención al cliente en tiempo real, como motores de recomendación y soporte automatizado, que tienen ciclos de retroalimentación cortos y un impacto directo en los ingresos, por lo que siempre existe un incentivo para comercializar rápidamente. Mientras tanto, las instituciones financieras están sujetas a un mayor escrutinio regulatorio, y la IA generativa suele limitarse a sistemas internos o escenarios de entrenamiento aislados de los datos de producción.

Maman Ibrahim, socio principal de la consultora Eugene Zonda, hizo un comentario duro pero acertado sobre la diversidad de herramientas en el sector financiero: «Introducir 20 herramientas de IA generativa diferentes no implica innovación. Simplemente crea una situación incontrolable». Señala que la búsqueda de flexibilidad puede conllevar una gestión compleja y mayores riesgos.

Las opiniones de estos expertos también destacan las diferencias en las estrategias de IA generativa de la industria minorista, que se centra en la velocidad y la practicidad, y la industria financiera, que se centra en la cautela y la innovación.

Casos de uso específicos y perspectivas futuras: ¿Cómo cambiarán nuestras vidas?

Entonces, ¿cómo exactamente se utilizará la IA generativa en las industrias minoristas y financieras, y cómo cambiará nuestro futuro?

Casos de uso del comercio minorista y el futuro

• Experiencia de compra personalizada:
  • Nombre: Cuando visitas la tienda online, la IA analiza tu historial de navegación y preferencias para sugerirte los mejores productos en la sección "Recomendados". Los chatbots responden preguntas sobre tallas y disponibilidad en tiempo real.
  • futuro: En las pruebas virtuales, un avatar idéntico a ti, generado por IA, usará la ropa. En las tiendas, espejos inteligentes con IA sugerirán conjuntos que te favorezcan. Podríamos ver la aparición de "conserjes de compras con IA" que puedan crear al instante la mejor lista de productos y el mejor plan de compra con solo decirle a la IA lo que deseas.
• Operaciones de tienda y cadena de suministro eficientes:
  • Nombre: La IA analiza datos de ventas anteriores, el clima, información de eventos, etc. para pronosticar la demanda con varias semanas de anticipación, manteniendo niveles óptimos de inventario y evitando desabastecimientos y excedentes.
  • futuro: La IA captará las tendencias de consumo en tiempo real y optimizará automáticamente toda la cadena de suministro, desde la fabricación hasta la entrega. La entrega sin conductor mediante drones y coches autónomos se generalizará, y los productos llegarán en pocas horas tras realizar el pedido.
• Marketing y publicidad atractivos:
  • Nombre: La IA genera múltiples diseños y textos publicitarios que resuenan con la base de clientes objetivo, maximizando la efectividad a través de pruebas AB.
  • futuro: La IA genera contenido publicitario completamente personalizado (incluidos videos y música) en tiempo real según gustos y preferencias individuales, lo que hace que parezca que los anuncios que recibe están hechos solo para usted.

Casos de uso y futuro de la industria financiera

• Asesoramiento financiero avanzado y gestión de inversiones:
  • Nombre: El robo-asesor simplemente formula algunas preguntas y la IA propone una cartera. En las instituciones financieras, la IA analiza grandes cantidades de noticias e informes del mercado, lo que respalda el trabajo de los analistas.
  • futuro: La IA diseñará un plan financiero detallado y a lo largo de tu vida, adaptado a tus eventos (matrimonio, nacimiento de un hijo, jubilación, etc.) y valores. También te explicará las ventajas y desventajas de productos financieros complejos de forma sencilla. Sin embargo, la decisión final la tomarán las personas, y la IA desempeñará principalmente el papel de un firme apoyo.
• Detección de fraude y seguridad mejoradas:
  • Nombre: La IA monitorea las 24 horas del día para detectar patrones sospechosos de fraude con tarjetas de crédito y lavado de dinero.
  • futuro: La IA generativa puede predecir nuevos métodos de fraude y proponer medidas preventivas. En combinación con la autenticación biométrica, podrían generalizarse sistemas de verificación de identidad más robustos y fáciles de usar.
• Desarrollo de productos y servicios financieros innovadores:
  • Nombre: Han surgido nuevos índices que utilizan IA y fondos de inversión especializados en temas específicos.
  • futuro: Es posible que surjan servicios en los que la IA pueda generar productos financieros a demanda, basándose en la tolerancia al riesgo y la rentabilidad objetivo de cada individuo. Por ejemplo, un producto que satisfaga necesidades específicas, como una cartera de inversiones para una persona de treinta y tantos años interesada en cuestiones ambientales y que busca una rentabilidad estable, podría crearse instantáneamente.

Se espera que la IA generativa amplíe su ámbito de aplicación en la industria minorista, donde estará más cerca de los clientes, y en la industria financiera, donde se utilizará en áreas más fundamentales y especializadas.

Comercio minorista vs. finanzas: un análisis profundo de las estrategias de IA generativa

Como hemos visto, existen diferencias significativas en los enfoques de la IA generativa en los sectores minorista y financiero. Analicemos las estrategias de ambos sectores y expliquemos qué las sustenta.

Puntos de comparación	industria minorista	industria financiera
Velocidad de desarrollo y lanzamiento de producción	rápido.Promoción activa de la adopción en producción (por ejemplo, el 61 % de los repositorios están en desarrollo activo)	Lento y cuidadoso.Fase experimental larga con implementación gradual (p. ej., 22 % de repositorios en desarrollo activo)
Propósito/enfoque principal	Mejora de la experiencia del cliente, aumento de ventas, reducción de costes, etc.Impacto directo en los ingresosCapacidades de respuesta al cliente en tiempo real.	Eficiencia empresarial interna, gestión de riesgos,Innovación y desarrollo de nuevos productos(Perspectiva a largo plazo). Se priorizará su uso en sistemas internos y escenarios de abstracción de datos.
acceso a datos	Acceso directo a datos de clientes en tiempo realHay muchos sistemas que hacen esto (por ejemplo, los motores de recomendación).	El acceso a los datos de los clientes es mayorSiloizaciónMuy cauteloso, con pocas conexiones directas a datos de usuarios en vivo en producción.
Regulaciones y tolerancia al riesgo	Relativamente bajo (en comparación con el sector financiero). Sin embargo, la protección de la información personal es importante.	Muy alto.La normativa estricta y su cumplimiento son la máxima prioridad.
Pila de herramientas (tecnología utilizada)	Unos pocos selectos.OpenAI Python SDK, LiteLLM, etc., son populares. Se prioriza la rápida puesta en marcha.	Diverso.Estamos utilizando experimentalmente una amplia gama de herramientas, como OpenAI Client, LangChain y LiteLLM. Valoramos la flexibilidad, pero también existe el riesgo de complejidad.
Tiempo de desarrollo (antigüedad promedio del repositorio)	Aproximadamente 453 días. El objetivo es obtener resultados en un plazo relativamente corto.	Aproximadamente 688 días. Esto incluye investigación y desarrollo a largo plazo.
Puntos clave para la gestión de riesgos	Mapeo de datos, auditoría de control de acceso, análisis estático temprano (detección temprana de problemas de código).	Encuentre información confidencial (como contraseñas), organice dependencias y revise proyectos inactivos.

Como se desprende de esta comparación, el sector minorista intenta responder rápidamente a los cambios del mercado mediante el uso ofensivo de la IA, mientras que el sector financiero adopta una estrategia de fortalecimiento de las defensas a la vez que busca oportunidades para innovar mediante la IA. No se trata de cuál es mejor o peor, sino del resultado de que cada sector elija el enfoque óptimo que se adapte a sus características y objetivos.

Riesgos y precauciones: Ventajas y desventajas de la introducción de la IA generativa

La IA generativa es una tecnología increíblemente poderosa, pero su implementación también conlleva algunos riesgos y advertencias, y comprenderlos es esencial para maximizar los beneficios de la tecnología y evitar problemas antes de que surjan.

Riesgos generales de la IA generativa

• Alucinación (mentira plausible): La IA puede generar con seguridad información fácticamente infundada o incluso incorrecta y, si tomamos esta información al pie de la letra, podríamos cometer un gran error.
• Inclinación: La IA puede reflejar los sesgos contenidos en los datos de entrenamiento, lo que puede generar el riesgo de realizar juicios injustos contra personas con determinados atributos.
• Fuga de información y seguridad: Si se maneja incorrectamente información confidencial o personal durante el entrenamiento o la operación de los modelos de IA, podría provocar filtraciones de información. Además, el propio sistema de IA podría ser objeto de ataques maliciosos.
• Derechos de autor y derechos de propiedad intelectual: También se están debatiendo cuestiones legales, como quién posee los derechos de autor del contenido generado por la IA y si la IA infringe los derechos de autor del contenido utilizado como datos de entrenamiento.
• Posibles exploits: También existe la preocupación de que pueda utilizarse con fines maliciosos, como generar noticias falsas, crear correos electrónicos fraudulentos y generar código de malware (programa malicioso).

Riesgos y precauciones específicos de la industria minorista

• Manejo de datos del cliente: Dado que gestionamos grandes cantidades de datos de clientes para la personalización, debemos ser extremadamente cuidadosos con la protección de la privacidad y la seguridad de los datos. Si se produce una filtración de datos, dañará gravemente la confianza del cliente y la imagen de su marca.
• Abandono de clientes debido a recomendaciones incorrectas: Si las recomendaciones de productos generadas por IA no están relacionadas con el tema o resultan desagradables, los clientes las abandonarán.
• Respuestas incorrectas del chatbot: Si un chatbot de IA proporciona información inexacta o responde de manera grosera a las consultas de los clientes, podría dañar la reputación de una empresa.

Apiiro aconseja a la industria minorista que "el mapeo de datos (entender qué datos están dónde), las auditorías de control de acceso y el análisis de código estático (un método para detectar problemas en el programa de manera temprana) son importantes en las primeras etapas del desarrollo para detectar problemas antes de que se implementen en entornos de producción".

Riesgos y puntos de precaución específicos del sector financiero

• La complejidad del cumplimiento normativo: El sector financiero está particularmente regulado, y al introducir nuevas tecnologías, deben realizarse controles minuciosos para garantizar el cumplimiento de todas las leyes y regulaciones pertinentes. El incumplimiento puede conllevar multas cuantiosas y órdenes de suspensión de operaciones.
• El grave impacto de los errores del sistema: Los errores de juicio por parte de la IA en el comercio financiero o en los sistemas de gestión de riesgos no solo podrían causar pérdidas directas en los activos de los clientes, sino incluso podrían causar caos en todo el mercado.
• Garantizar la rendición de cuentas: Cuando una IA toma una decisión (por ejemplo, conceder o no un préstamo), los humanos deben ser capaces de comprender y explicar por qué ha llegado a esa conclusión. Esto ha impulsado la investigación en el campo de la IA Explicable (XAI).
• Declive de la gobernanza debido a la proliferación de herramientas: Como se mencionó anteriormente, la introducción de muchas herramientas de forma experimental corre el riesgo de complicar la gestión de la seguridad y la integración de cada herramienta, lo que dificulta mantener el control en toda la organización.
• Gestión de proyectos inactivos: Los proyectos de IA que quedan abandonados durante largos períodos de tiempo pueden desarrollar agujeros de seguridad o seguir siendo una tecnología obsoleta, por lo que requieren una revisión periódica y una eliminación adecuada (reestructuración o retiro).

Apiiro recomienda que la industria de servicios financieros priorice "la detección de información confidencial (como claves API y contraseñas), el mantenimiento del estado de las dependencias del software y la reevaluación de proyectos de IA generativa inactivos para ver si deben reconstruirse o retirarse".

Gestionar adecuadamente estos riesgos y prestar mucha atención a las consideraciones éticas será clave para popularizar la IA generativa de un modo que beneficie a la sociedad.

Tendencias actuales y direcciones futuras

Las innovaciones tecnológicas en torno a la IA generativa evolucionan día a día, y tanto el sector minorista como el financiero están adoptando diversas medidas para adaptarse a esta nueva tendencia. Analicemos las tendencias actuales y lo que nos depara el futuro en los próximos años.

Tendencias del retail y el futuro

En el comercio minorista, la IA generativa"Más rápido y más profundo"La tendencia a incorporarlo a las experiencias del cliente se está acelerando. En particular,"Experiencia omnicanal"La IA generativa desempeñará un papel fundamental para que esto sea una realidad. Por ejemplo, es posible una experiencia de compra fluida, en la que el cliente elige un producto en línea mientras consulta con la IA y toma una decisión final tras ver a un avatar de IA probárselo en una tienda física. Además, las operaciones internas serán más eficientes y sofisticadas, incluyendo la optimización de la cadena de suministro y la fijación de precios dinámicos hiperpersonalizados (que modifican los precios según la demanda).

Tendencias y futuro de la industria financiera

El sector financiero sigue cauteloso, pero"Del experimento a la implementación"Estamos empezando a ver gradualmente el surgimiento de la IA. En particular, esperamos ver su aplicación práctica en áreas como las herramientas de apoyo empresarial para empleados bancarios (como la búsqueda de información y la creación de informes mediante asistentes de IA), la gestión de riesgos y las comprobaciones de cumplimiento normativo. En cuanto a la atención al cliente, se generalizarán herramientas más avanzadas de gestión de finanzas personales (GFP) y sistemas de prevención del fraude. A largo plazo, también prevemos el desarrollo de nuevos derivados financieros mediante IA generativa y la construcción de modelos de predicción de mercado más precisos, pero esto requerirá una estrecha colaboración con los reguladores y la formación de un consenso social.

Direcciones futuras comunes a ambas industrias

• Establecer la ética y la gobernanza de la IA: Será cada vez más importante garantizar la transparencia, la equidad y la rendición de cuentas de las decisiones sobre IA. Es probable que los grupos del sector y las autoridades reguladoras comiencen a formular directrices.
• Desarrollo de talento y reciclaje profesional: Para dominar la IA generativa y maximizar sus beneficios, es fundamental desarrollar recursos humanos con conocimientos y habilidades relacionados con la IA. La capacitación continua de los empleados actuales también será importante.
• Empiece poco a poco y continúe mejorando: En lugar de aspirar a un sistema perfecto desde el principio, el enfoque principal será empezar con una introducción a pequeña escala y luego ampliarlo gradualmente mientras se verifica su eficacia.
• Colaboración humana e IA: En lugar de que la IA reemplace todo el trabajo, se hará hincapié en un "modelo colaborativo" que combine áreas en las que los humanos se destacan (empatía, creatividad, toma de decisiones complejas, etc.) con áreas en las que la IA se destaca (procesamiento masivo de datos, reconocimiento de patrones, etc.) para utilizar las fortalezas de cada uno.

La IA generativa se está convirtiendo en una tecnología esencial para definir el futuro del comercio minorista y las finanzas. Su velocidad de evolución es notable, y en pocos años podríamos presenciar la aparición de servicios que ni siquiera podemos imaginar.

よ く あ る 質問 （Preguntas frecuentes）

P1: ¿Qué puede hacer exactamente la IA generativa?

A1: La IA generativa es una IA que puede aprender de grandes cantidades de datos y crear nuevos textos, imágenes, sonidos, códigos de programa, etc. Por ejemplo, puede responder preguntas en lenguaje natural, escribir historias, generar ideas de diseño, resumir datos complejos y realizar una amplia gama de tareas. Se está empezando a utilizar en el sector minorista para sugerir productos que se adapten a los clientes, y en el sector financiero para el análisis de mercado.

P2: ¿Cuáles son los beneficios de utilizar IA generativa en la industria minorista?

A2: La mayor ventaja es que podemos ofrecer servicios personalizados para cada cliente."Experiencias personalizadas"Por ejemplo, puedes ver productos recomendados especialmente para ti, y un chatbot con IA te responderá amablemente las 24 horas. Esto mejorará la satisfacción del cliente y generará un aumento de las ventas. Además, la eficiencia empresarial puede mejorarse considerablemente al crear automáticamente descripciones de productos y pronosticar la demanda.

P3: ¿Es segura la IA generativa en la industria financiera?

A3: La industria financiera maneja activos valiosos de los clientes, por lo que la introducción de la IA generativaMucho cuidadoLa seguridad, la fiabilidad y el cumplimiento de las leyes y normas son la máxima prioridad. Por lo tanto, se realizan pruebas y verificaciones exhaustivas para garantizar que la IA no tome decisiones incorrectas. En muchos casos, se implementa un sistema para que las personas verifiquen sus decisiones. La tecnología avanza día a día y el desarrollo de sistemas más seguros y fiables avanza.

P4: ¿Por qué el uso de IA generativa es diferente en el comercio minorista y las finanzas?

A4: Esto se debe a que cada industria tiene diferentes problemas, objetivos y normas que seguir. En el sector minorista, lo importante es satisfacer a los clientes y lograr que compren nuestros productos.Velocidad y experiencia del clientePor otro lado, la industria financiera está centrada en proteger los activos de los clientes y no cometer errores.Seguridad, fiabilidad y cumplimiento normativoEs por eso que, mientras que los minoristas se apresuran a probar nuevas funciones orientadas al cliente, las compañías financieras tienden a comenzar con implementaciones más cautelosas de funciones menos visibles, como la mejora de la eficiencia de las operaciones internas y la gestión de riesgos.

Resumen e información relacionada

En este artículo, explicamos cómo se utiliza la IA generativa en los sectores minorista y financiero, y cómo difieren los enfoques en cada uno. El sector minorista está adoptando rápidamente la IA para mejorar la experiencia del cliente y aumentar los ingresos, mientras que el sector financiero busca la innovación con una perspectiva cuidadosa y a largo plazo, considerando las regulaciones y los riesgos. Sin duda, ambos sectores están entrando en una era de grandes cambios gracias a la IA generativa.

Esta tecnología aún está en sus inicios y aún enfrenta muchos desafíos, pero sus posibilidades son infinitas. ¡Sigamos de cerca la evolución de la IA generativa y veamos cómo cambiará nuestras vidas y nuestra sociedad!

Enlaces relacionados (consejos para recopilar información)

• Ministerio de Economía, Comercio e Industria "Información sobre IA": Para aquellos que quieran conocer las políticas de IA de Japón e información relacionada.
• Asociación Japonesa de Aprendizaje Profundo (JDLA): si desea conocer las últimas tendencias en tecnología de IA e información de calificación.
• Sitios de noticias de la industria (por ejemplo, Nikkei Crosstech, ZDNet Japón, etc.): al buscar estudios de casos de empresas específicas o artículos de comentarios técnicos.
• Blogs corporativos de OpenAI, Google AI y otros: si desea conocer los últimos modelos de IA y resultados de investigación.

Este artículo no recomienda invertir en productos o servicios financieros específicos, ni en acciones de empresas individuales. La información sobre la tecnología de IA cambia a diario, así que consulte la información más reciente y tome decisiones prudentes.

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