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¿Por qué la integridad de los datos es clave para el futuro de la inteligencia artificial y las finanzas globales?
El valor de los datos no se mide solo por su cantidad, sino por su integridad y confiabilidad. Datos de baja calidad pueden conducir a resultados poco fiables, además de riesgos como alucinaciones y sesgos en los modelos de IA. Esto es especialmente crítico en el sistema de las finanzas globales, donde la precisión y la confianza en los datos son fundamentales para evitar consecuencias económicas graves.
Más de un siglo atrás, los rollos de cinta de tíker representaban la tecnología más avanzada para transmitir datos en tiempo real. Hoy, los datos digitales son el sistema circulatorio de la economía global. Sin embargo, sin garantías de transparencia, seguridad e integridad, este recurso esencial podría convertirse en una fuente de problemas.
Transformación impulsada por IA y la creciente demanda de datos
La IA está revolucionando las finanzas globales al mejorar la productividad, la eficiencia en los flujos de trabajo y la experiencia del cliente. Tal y como lo explica un articulo del World Economic Forum, en empresas como el London Stock Exchange Group (LSEG), se procesan diariamente 300 mil millones de mensajes de datos en 190 mercados, incluyendo 7,3 millones de actualizaciones de precios por segundo. Este apetito por datos sigue creciendo, con un aumento anual del 40% en la demanda desde 2019.
Pero aquí radica un desafío: incluso los mejores algoritmos pueden fallar si los datos son de mala calidad. Este problema aumenta los riesgos de alucinaciones de IA, desviación de modelos y sesgos no intencionados. Además, la creciente complejidad en la gestión de contratos y derechos digitales plantea riesgos de incumplimientos legales.
Estrategias para garantizar la integridad de los datos
Para aprovechar el potencial de la IA, las organizaciones deben priorizar la calidad de los datos. En este contexto, surgen dos capas fundamentales:
- Integridad y relevancia de los datos: Los modelos de lenguaje como GPT necesitan conjuntos de datos “listos para GPT”, es decir, curados y validados por proveedores confiables. Estos datos actúan como una red de seguridad para garantizar resultados precisos y útiles.
- Gestión de derechos digitales: Las empresas esperan soluciones que verifiquen la legitimidad de las fuentes de datos, protejan contra infracciones de propiedad intelectual y regulen el uso responsable de la IA.
Transparencia y confianza: pilares de la innovación financiera
Construir confianza en los datos requiere un enfoque basado en tres principios: transparencia, seguridad e integridad. Por ejemplo, la “marca de agua” en los datos financieros permite rastrear su origen y asegurar su conformidad con las normativas. Esto no solo aumenta la confianza del cliente, sino que también garantiza decisiones informadas y responsables.
Sin embargo, alcanzar este nivel de confianza exige una mayor estandarización, coordinación y un entorno regulatorio estable. La armonización de definiciones y principios éticos sobre el uso de la IA es esencial para facilitar la innovación global.
Un marco ético para la regulación global
Iniciativas como la Ley de IA de la Unión Europea o el marco de gestión de riesgos de IA del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos sirven como puntos de partida. Estas normativas subrayan la importancia de la rendición de cuentas, la preparación y la gobernanza en servicios financieros.
Pero el camino hacia la regulación global de la IA no será sencillo. Las normativas deben ser lo suficientemente flexibles para adaptarse a distintos casos de uso y alinearse con otras jurisdicciones. Esto permitirá a las empresas tecnológicas y financieras escalar sus operaciones sin trabas regulatorias excesivas.
El futuro de la IA está en los datos confiables
Para que la IA alcance su potencial en abordar los mayores desafíos del mundo, debemos confiar en la calidad de los datos que la alimentan. Esto exige un esfuerzo conjunto de empresas, reguladores y consumidores para establecer estándares éticos y tecnológicos.
La pregunta es: ¿estamos listos para priorizar la integridad de los datos en un mundo cada vez más digitalizado? Solo el tiempo lo dirá, pero las decisiones que se tomen hoy definirán el futuro de las finanzas y la IA.
