Los líderes de la Reserva Federal de EE. UU. destacan el potencial y los riesgos de la IA en la banca y el gobierno
Summary:
Los líderes de la Reserva Federal de Estados Unidos expresaron su confianza en el papel potencial de la inteligencia artificial generativa (IA) como herramienta para los bancos y el gobierno. Discutieron cinco posibles aplicaciones de IA que se están explorando actualmente, incluida la limpieza de datos, la interacción con el cliente, la creación de contenido, la conversión de código heredado y la mejora de la eficiencia operativa. Sin embargo, reconocieron las limitaciones y los riesgos potenciales de la implementación de dicha tecnología, y enfatizaron que cualquier progreso debe emprenderse de manera responsable.
Los líderes de la Reserva Federal de EE. UU. creen firmemente que la inteligencia artificial generativa (IA) tiene el potencial de servir como una herramienta poderosa para los bancos y el gobierno, asumiendo las responsabilidades de servicio al cliente e incluso reemplazando a los codificadores humanos. La jefa de Innovación de la Reserva Federal, Sunayna Tuteja, expresó recientemente sus pensamientos en el evento de la Semana de la IA de Chicago durante una conversación informal con Margaret Riley, vicepresidenta sénior del departamento de pagos de la rama de servicios financieros de la Reserva Federal. Profundizaron en el tema de la promoción de la innovación responsable en IA dentro del Sistema de la Reserva Federal. Según un comunicado de la fuente de noticias financieras Risk.net, Tuteja y Riley discutieron cinco aplicaciones potenciales de IA generativa actualmente examinadas por la Reserva Federal, que incluyen la limpieza de datos, la interacción con el cliente, la creación de contenido, la conversión de código heredado y la mejora de la eficiencia operativa.
Riley articuló el potencial general de la IA generativa como el equivalente a un analista de alto calibre, preparado para agilizar las tareas de los empleados de la Reserva Federal y actuando como un experto dedicado al servicio al cliente para que los bancos mejoren su interacción con el cliente. Mientras discutía la conversión del código heredado, Tuteja parecía considerar la idea de que los grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT, u otros de naturaleza similar, podrían usurpar roles tradicionalmente ocupados por humanos. Ella comentó: "Es difícil racionalizar el empleo de desarrolladores de codificación para revisar el código antiguo, pero ahora es factible emplear LLM y reposicionar al desarrollador como el punto de control de calidad en lugar del ejecutor principal".
Sin embargo, ambos coincidieron en las limitaciones de la IA generativa y los LLM. Sostuvieron que sus aplicaciones actualmente discutidas permanecen en la etapa experimental. Los peligros potenciales de implementar la IA generativa en sectores donde la precisión es primordial, como las finanzas, son ampliamente reconocidos. Sin embargo, Tuteja emitió una perspicaz advertencia sobre las repercusiones de optar por no incorporar tales innovaciones. Dijo: "Debemos evaluar todos los riesgos asociados con la realización de una nueva iniciativa, pero al mismo tiempo debemos considerar: ¿cuáles son los riesgos asociados con quedarse quieto? A veces, el riesgo acompañado de la inacción supera al de la acción, pero el camino hacia adelante debe emprenderse de manera responsable".
Vale la pena mencionar aquí que, según un informe de Bitget, las pérdidas relacionadas con las criptomonedas debido a los deep fakes podrían escalar a $ 25 mil millones en 2024.
Published At
6/27/2024 8:00:00 PM
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