Categoría: IA Inteligencia Artificial

Darle sentido a la caja negra

La IA está por todas partes y cada vez es más inteligente. Pero, ¿podemos confiar en ella? Esa es la pregunta del millón, o incluso de los miles de millones, y la industria de la garantía de la IA se esfuerza por mantenerse al día. Así como los estados financieros requieren auditoría y verificación, los […]

La IA puede mejorar la presentación de informes XBRL, pero no puede reemplazarla.

La idea de que la IA no necesita XBRL es un poco como decir que un coche autónomo no necesita carreteras. Simplemente no tiene sentido. Sin embargo, con las propuestas ómnibus de la Comisión Europea generando debate sobre la simplificación de la normativa, se sugiere que las empresas no necesitan digitalizar sus informes; quizás la […]

Navegar por tiempos de incertidumbre con la ayuda de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a rastrear los riesgos de inflación en tiempo real. Un nuevo modelo del BCE basado en el aprendizaje automático informa a los expertos la probabilidad de que la inflación sea mucho más alta o mucho más baja de lo que esperan. En tiempos de creciente incertidumbre económica y política, […]

Inteligencia artificial y etiquetado digital en la elaboración de informes de sostenibilidad

A medida que han evolucionado los requisitos de informes de sostenibilidad corporativa, el etiquetado digital y la IA se presentan a veces como soluciones contrapuestas. Sin embargo, esta dicotomía es engañosa. El etiquetado digital proporciona datos estructurados, transparentes y comparables, mientras que la IA mejora el análisis y la interpretación. Al integrar estas tecnologías, las […]

La IA exige inversión en infraestructura de datos públicos y XBRL

La IA está cambiando la forma en que accedemos a los datos, por lo que XBRL necesita actualizarse para proporcionar una plataforma semántica. Imagina un chatbot de IA que le asegura a un inversor que los ingresos de una empresa aumentaron un 40 % el trimestre pasado, cuando en realidad disminuyeron. Los datos correctos estaban […]

La garantía de calidad que ofrece la Inteligencia Artificial

El mercado de la garantía de calidad basada en inteligencia artificial aún está en constante evolución. Según un informe reciente del Departamento de Ciencia, Innovación y Tecnología (DSIT), se estima que actualmente existen 524 empresas que suministran bienes y servicios de garantía de inteligencia artificial (IA) en el Reino Unido, de las cuales 84 son […]

Inteligencia artificial y agentes en la industria

El uso generalizado de la inteligencia artificial incrementa las necesidades energéticas de los centros de datos, y el coste real de los grandes modelos de lenguaje, en particular, solo se revelará cuando se implementen a gran escala. Por lo tanto, las empresas deberían analizar los costes de los servicios en la nube y considerar modelos […]

La inteligencia artificial y los datos hacen posible el camino hacia las cero emisiones netas

AVEVA es una empresa de software global que ofrece soluciones para la digitalización industrial, la gestión de datos y la optimización de procesos. Las soluciones de AVEVA conectan personas, procesos y datos a lo largo de toda la cadena de valor, desde el diseño hasta la producción y el mantenimiento, y ayudan a las empresas […]

Mantenerse al día con la IA

«La UE es, con mucho, la más avanzada, y Singapur y el sudeste asiático son lo contrario: por ahora, adopta un enfoque ligero, lo cual es bastante sensato ya que las cargas que la velocidad del desarrollo y las tecnologías de IA impone a los legisladores para mantenerse al día con ellas son onerosas y costosas», dice Frank Meehan, presidente de Improvability AI. que ofrece servicios de automatización de informes de sostenibilidad.
En vigor desde el 1 de agosto, la Ley de Inteligencia Artificial de la UE es ampliamente percibida como la forma de regulación más avanzada, aunque prescriptiva, en el espacio, lo que genera críticas, especialmente de sus pares estadounidenses.
«Si bien las regulaciones de la UE muestran una comprensión admirable de las tecnologías y sus implicaciones, particularmente en áreas como la defensa, también son prematuras y podrían sofocar la innovación», argumenta Meehan.
Sus pensamientos también se hicieron eco en PRI in Person, con Cameron Schuler, director de comercialización del Instituto Vector para la Inteligencia Artificial, argumentando que el Reglamento General de Protección de Datos de la UE ya iba demasiado lejos. «La pieza importante para esto es la interoperabilidad, asegurándose de que se está enfocando en las cosas que las organizaciones pueden hacer en todo el mundo», agregó.
En Asia, varios países, entre ellos Vietnam, Tailandia, Taiwán, Corea del Sur, Singapur, Malasia, Japón, Indonesia e India, han publicado proyectos de ley o tienen la intención de hacerlo. Se espera que Hong Kong publique su primera declaración de política sobre el uso de la IA a finales de mes.
China es el único país asiático que ha introducido formalmente legislación sobre IA, con un primer conjunto de leyes publicado en 2022-23, y otros proyectos de reglamentos sobre IA generativa publicados a principios de este año.
«En Asia no se han aprobado muchas leyes reales, mucho de lo que estamos viendo todavía se encuentra en la etapa de orientación», dice Marian Waldmann Agarwal, socia del bufete de abogados Morrison Foerster. «Lo que estamos viendo en todos los ámbitos son preocupaciones similares en torno a la promoción de los principios subyacentes a la tecnología, que básicamente se remontan al uso responsable, la transparencia y la inclusión».
En Australia, el Departamento de Industria, Ciencia y Recursos cerró recientemente una consulta sobre las barreras de protección obligatorias para la IA, subrayando que las consultas anteriores han demostrado que el sistema regulatorio actual del país no es adecuado para responder a los riesgos que plantea la tecnología.
«Es un verdadero desafío para nosotros en el panorama australiano, ya que aún no tenemos ninguna regulación en torno a esto», dijo Cairns de Alphinity en PRI in Person. «[Para las empresas], hay mucha preocupación en torno a moverse demasiado rápido cuando no se ha establecido una regulación. Si el entorno regulatorio va a ser muy estricto como lo que estamos viendo en la UE, es posible que tengan que rehacer las cosas más adelante. Pero también existe el riesgo de ser demasiado lento y quedarse atrás».
En Estados Unidos, la ausencia de una legislación federal general significa que los estados individuales han tomado la iniciativa.
«El entorno regulatorio en Estados Unidos es relativamente débil e incipiente», dice Narine. «Hay un campo creciente a nivel estatal con algunos proyectos de ley que han estado circulando, y se están llevando a cabo más conversaciones a nivel federal sobre lo que se necesita».
Pero como siempre ocurre con la regulación estadounidense, esos proyectos de ley se enfrentan a un fuerte cabildeo corporativo, explica Narine.

La OCDE y el FSB analizan en una mesa redonda el papel cada vez más importante de la IA en las finanzas

En mayo de 2024, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) y el Consejo de Estabilidad Financiera (CEF) organizaron una mesa redonda sobre la adopción de la IA en las finanzas, en la que participaron expertos de los sectores público y privado. Los debates se centraron en las oportunidades que presenta la IA, así como en los riesgos que introduce para el sector financiero. La mesa redonda destacó casos de uso y mejores prácticas emergentes para marcos de políticas destinados a garantizar la implementación segura y efectiva de la IA.
Los bancos, las aseguradoras y los gestores de activos utilizan cada vez más la IA, en particular en áreas como la modelización de riesgos, la detección de fraudes y la prevención de delitos financieros. El consenso de la mesa redonda fue que, al menos por ahora, el papel de la IA en las finanzas no es transformador, especialmente para las instituciones altamente reguladas. En cambio, la IA se está utilizando principalmente para obtener ganancias de eficiencia operativa, siendo su contribución más notable la mejora del manejo de grandes conjuntos de datos.
Desde nuestra perspectiva, la IA tiene un valor real en su sinergia con los datos estructurados. Como hemos señalado anteriormente en este boletín, el uso de formatos de datos estandarizados como XBRL ayuda a crear modelos de IA más confiables. Los datos estructurados son esenciales para entrenar una variedad de modelos de IA, lo que conduce a mejores resultados y le da a la IA una base sólida para brindar información más precisa.
Al mismo tiempo, la mesa redonda subrayó los desafíos que conlleva la adopción de la IA, incluidos los riesgos relacionados con la precisión de los modelos, la protección de datos, la gobernanza y los posibles impactos en la estabilidad financiera. Los modelos complejos de IA pueden aumentar la opacidad de los sistemas financieros, lo que genera inquietudes sobre la transparencia, los estándares éticos y la capacidad de las instituciones financieras para monitorear los riesgos y controlar ciertos tipos de transacciones a medida que estas herramientas se integran más en el comercio y la asignación de capital.
A medida que evoluciona el papel de la IA en las finanzas, el foco debe estar en equilibrar la innovación con una gobernanza sólida para garantizar que se mantengan tanto la eficiencia como la integridad.