Por João Martins. Deputy Chief Sales Officer en VILT
La inteligencia artificial en Financial Services & Insurance tiene un enorme potencial —desde acelerar reclamaciones hasta personalizar servicios— pero su efectividad depende de un factor crítico: la calidad, accesibilidad y seguridad de la información con la que se alimenta.
Gestión documental como base de la IA
La gestión documental va mucho más allá del archivo, las organizaciones más avanzadas están integrando capacidades de IA que permiten búsqueda conversacional, descubrimiento de contenido, resúmenes automáticos y traducción directa sobre sus repositorios corporativos. Con ello, liberan hasta un 70 % del tiempo que los equipos dedican a tareas repetitivas (1), aumentando su productividad y capacidad de enfoque en actividades de mayor valor.
En el sector financiero, donde el volumen y la sensibilidad documental son críticos, disponer de acceso inmediato a información relevante y contextual, con trazabilidad y gobernanza, no solo optimiza procesos internos, sino que refuerza la confianza de clientes, empleados y reguladores.
A corto plazo, la aplicación de IA sobre datos estructurados (registros, bases de datos, formularios) resulta más sencilla y rápida, dado que la información ya está organizada y normalizada. Sin embargo, el verdadero reto y la mayor fuente de valor está en la información no estructurada: contratos, informes, correos electrónicos, grabaciones o notas internas que representan la mayoría del conocimiento empresarial. Ignorar esto es dejar sin explotar insights clave para anticipar riesgos, detectar fraudes y descubrir nuevas oportunidades.
Descubrimiento y precisión
Las soluciones más avanzadas de gestión documental soportadas en la IA son capaces de extraer conocimiento de repositorios masivos, incluidos documentos históricos y archivados. Esta capacidad permite a las entidades identificar patrones de fraude, anticipar riesgos o extraer tendencias ocultas en informes extensos.
Contar con un asistente digital que sintetice contenido de múltiples fuentes en respuestas relevantes y seguras acelera la toma de decisiones, mejora la precisión de los análisis y reduce el margen de error. No obstante, para que esta inteligencia sea confiable, la información no estructurada debe estar clasificada, gobernada y asegurada; de lo contrario, aumentan los riesgos de interpretaciones erróneas o de “alucinaciones” de la IA que minan su credibilidad.
Gobernanza y seguridad
La IA documental exige un equilibrio entre productividad y control. La gobernanza de no es solo un requisito de cumplimiento regulatorio, sino la base de la confianza: asegura que la IA aporte valor de forma consistente, minimizando riesgos legales, operativos y reputacionales.
Ventaja competitiva hoy, estándar mañana
Disponer de herramientas que combinan gestión documental con IA semántica constituye hoy una ventaja competitiva evidente: agiliza la operativa, mejora la experiencia de clientes y empleados y refuerza el cumplimiento normativo. Sin embargo, como todo avance tecnológico, estas capacidades se están convirtiendo rápidamente en un requisito estándar y dejarán de ser un diferenciador exclusivo.
Hay un enorme valor en “conversar” con los documentos apoyándose en una inteligencia con “memoria infinita” de la información corporativa. Poder interrogar contratos, informes o comunicaciones pasadas como si se tratara de un experto interno abre nuevas formas de trabajar. No obstante, si esa información no estructurada no está correctamente clasificada y gobernada, esa memoria puede convertirse en un riesgo, generando respuestas erróneas o sesgadas.
Invertir en la preparación, organización y seguridad de la información no estructurada es el paso imprescindible para que la IA se convierta en un activo estratégico y no en un problema operativo.
Referencia 1 – McKinsey Digital, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 2023.
