Cada vez más empresas están recurriendo a una práctica tecnológica emergente llamada automatización de procesos robóticos (RPA) para racionalizar las operaciones de la empresa y reducir los costos. Con el RPA, las empresas pueden automatizar procesos empresariales mundanos basados en reglas, permitiendo a los usuarios empresariales dedicar más tiempo a servir a los clientes o a otros trabajos de mayor valor. Otros consideran que el RPA es una solución provisional en el camino hacia la automatización inteligente (AI) mediante herramientas de aprendizaje automático (ML) y de inteligencia artificial (AI), que se pueden entrenar para hacer juicios sobre los resultados futuros.
Contenidos ROBOTIC PROCESS AUTOMATION (RPA)
ROBOTIC PROCESS AUTOMATION RPA – Una visión de alto nivel Fuente: TibCo
¿Qué es la automatización de procesos robóticos?
El Robotic Process Automation es una aplicación de la tecnología, regida por la lógica empresarial y las entradas estructuradas, destinada a automatizar los procesos empresariales. Mediante las herramientas RPA, una empresa puede configurar un software, o un «robot», para capturar e interpretar las aplicaciones para procesar una transacción, manipular datos, desencadenar respuestas y comunicarse con otros sistemas digitales. Los escenarios de RPA van desde algo tan simple como generar una respuesta automática a un correo electrónico hasta desplegar miles de bots, cada uno programado para automatizar trabajos en un sistema ERP.
Las operaciones de empresas de servicios financieros estuvieron a la vanguardia de la adopción de RPA, descubriendo formas de utilizar el software para facilitar los procesos empresariales sin aumentar el número de empleados o los costes.
¿Cuáles son los beneficios de RPA?
El RPA proporciona a las organizaciones la capacidad de reducir los costes de personal y minimizar los errores humanos. Por ejemplo, algunos bancos consiguieron con la implementación del RPA con varios bots para ejecutar diversos procesos, manejando 2 millones de solicitudes por año. Con ello, se añadió una capacidad equivalente a más de varias centenas de empleados a tiempo completo a con una fracción del coste y con la capacidad infalible de las máquinas para revisar detalles sin equivocación.
Los bots son típicamente de bajo costo y fáciles de implementar, no requiriendo ningún software personalizado o una profunda integración de sistemas. Estas características son cruciales para que las organizaciones puedan crecer sin añadir gastos significativos o fricciones entre los trabajadores.
Cada vez más empresas están recurriendo a una práctica tecnológica emergente llamada automatización de procesos robóticos (RPA) para racionalizar las operaciones de la empresa y reducir los costos. Con el RPA, las empresas pueden automatizar procesos empresariales mundanos basados en reglas, permitiendo a los usuarios empresariales dedicar más tiempo a servir a los clientes o a otros trabajos de mayor valor. Otros consideran que el RPA es una solución provisional en el camino hacia la automatización inteligente (AI) mediante herramientas de aprendizaje automático (ML) y de inteligencia artificial (AI), que se pueden entrenar para hacer juicios sobre los resultados futuros.
¿Qué es la automatización robótica de procesos?
El Robotic Process Automation (RPA) es una aplicación de la tecnología, regida por la lógica empresarial y las entradas estructuradas, destinada a automatizar los procesos empresariales. Mediante las herramientas RPA, una empresa puede configurar un software, o un «robot», para capturar e interpretar las aplicaciones para procesar una transacción, manipular datos, desencadenar respuestas y comunicarse con otros sistemas digitales.
Los escenarios de RPA van desde algo tan simple como generar una respuesta automática a un correo electrónico hasta desplegar miles de bots, cada uno programado para automatizar trabajos en un sistema ERP.
Las operaciones de empresas de servicios financieros estuvieron a la vanguardia de la adopción de RPA, descubriendo formas de utilizar el software para facilitar los procesos empresariales sin aumentar el número de empleados o los costes.
Características clave del RPA
Basado en reglas: El RPA sigue reglas claramente definidas y lógica empresarial. No puede realizar tareas que requieran juicio o perspicacia.
No invasivo: El RPA no requiere una profunda integración con los sistemas back-end. Funciona con las interfaces de usuario de la misma manera que un humano.
Fácil de implementar: Los robots de RPA se pueden implementar rápidamente sin necesidad de personal experto en TI o desarrolladores.
Escalable: Es fácil agregar más bots según sea necesario para satisfacer las demandas cambiantes.
Adaptable: Los bots se pueden reprogramar fácilmente para adaptarse a los procesos cambiantes.
Confiabilidad: Los bots realizan tareas repetitivas con un alto grado de precisión y consistencia.
Procesos de negocio comunes a automatizar con RPA
Procesamiento de transacciones
Gestión de datos
Comunicación entre sistemas
Respuestas automatizadas
Extracción de datos de documentos
Industrias que adoptan RPA
Servicios financieros
Seguros
Telecomunicaciones
Retail
Fabricación
Logística
Atención médica
Beneficios del RPA para automatizar procesos de negocio ¿Por qué es importante?
El RPA proporciona a las organizaciones la capacidad de reducir los costes de personal y minimizar los errores humanos. Por ejemplo, algunos bancos consiguieron con la implementación del RPA con varios bots para ejecutar diversos procesos, manejando 2 millones de solicitudes por año. Con ello, se añadió una capacidad equivalente a más de varias centenas de empleados a tiempo completo a con una fracción del coste y con la capacidad infalible de las máquinas para revisar detalles sin equivocación.
Los bots son típicamente de bajo costo y fáciles de implementar, no requiriendo ningún software personalizado o una profunda integración de sistemas. Estas características son cruciales para que las organizaciones puedan crecer sin añadir gastos significativos o fricciones entre los trabajadores.
Las empresas también pueden maximizar sus esfuerzos de automatización mezclando RPA con tecnologías cognitivas como el Machine Learning, el reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural, automatizando tareas de alto valor añadido que en el pasado requerían las capacidades perceptivas y de juicio que solamente los humanos teníamos hasta hace poco.
Beneficios clave del RPA
Reducción de costos: El RPA reduce la necesidad de contratar más personal para tareas repetitivas y procesos manuales.
Mejora de la eficiencia: Los bots pueden funcionar 24/7 sin descansos, consumir datos más rápido que los humanos.
Mejora de la precisión: Los bots eliminan el error humano asociado con el procesamiento manual.
Escala rápidamente: Agregar más bots es rápido y sencillo según sea necesario.
Libera el tiempo de los empleados: Los empleados pueden enfocarse en tareas de mayor valor que requieren juicio e interacción humana.
Mayor velocidad: Los bots pueden procesar transacciones mucho más rápido que los humanos.
Mejora del cumplimiento: El RPA mejora el cumplimiento al eliminar el error humano.
Mejor experiencia del cliente: Los clientes obtienen respuestas más rápidas y coherentes.
El proceso de implementación de software de RPA para que una empresa pueda usarlo
Implementar RPA con éxito requiere un enfoque metódico y disciplinado:
1. Identificar procesos objetivo
Los expertos en procesos empresariales deben analizar minuciosamente todas las operaciones para identificar tareas repetitivas y basadas en reglas que podrían automatizarse.
Algunos procesos objetivo comunes:
Procesamiento de transacciones
Reconciliación de datos
Extracción de datos
Respuestas a correos electrónicos y chats
Ingreso de pedidos
2. Grabar el proceso humano
Un analista «graba» a una persona realizando el proceso objetivo en las aplicaciones reales. Esto sirve como base para programar el robot.
3. Programar el bot
Usando la grabación como guía, los desarrolladores de RPA programan el bot para replicar las acciones humanas. Se agrega lógica para manejar variaciones y excepciones.
4. Probar y refinar el bot
Se prueba exhaustivamente el bot bajo múltiples escenarios para identificar y corregir cualquier error.
5. Integrar con sistemas back-end
El bot se integra con APIs, bases de datos y otros sistemas back-end para acceder a los datos.
6. Desplegar el bot a producción
Una vez completamente probado, el bot se despliega en el entorno de producción y se monitorea en busca de problemas.
7. Mantenimiento y mejora continua
Los bots requieren mantenimiento regular y actualizaciones a medida que evolucionan los sistemas y procesos.
Casos de uso comunes para RPA y automatización tradicional
RPA ha demostrado su valor en una amplia gama de industrias y funciones empresariales:
Servicios financieros
Procesamiento de préstamos, hipotecas y solicitudes de tarjetas de crédito
Apertura, cierre y mantenimiento de cuentas
Reconciliación de transacciones
Detección de fraude
Seguros
Procesamiento de reclamos
Validación de pólizas
Verificación de elegibilidad
Auditorías de cumplimiento
Atención al cliente
Chatbots para responder preguntas de clientes
Procesamiento de solicitudes/quejas de clientes
Programación de citas y recordatorios
TI y datos
Ingreso de datos
Migración de datos
Extracción y transformación de datos
Monitoreo de sistemas
Recursos Humanos
Incorporación de nuevos empleados
Procesamiento de nómina
Actualización de registros de empleados
Generación de informes regulatorios
Cadena de suministro
Procesamiento de pedidos
Seguimiento de envíos
Gestión de inventario
Programación de rutas de entrega
Consideraciones para implementar RPA
Si bien el RPA ofrece beneficios significativos, las empresas deben considerar lo siguiente para una implementación exitosa:
Cambio en la fuerza laboral: El RPA eliminará algunos roles, por lo que se debe capacitar a los empleados en nuevas habilidades.
Integración con sistemas heredados: Los bots pueden tener dificultades para acceder a aplicaciones heredadas. La APIificación puede ser necesaria.
Excepciones e irregularidades: Los bots no pueden manejar casos que se desvíen de las reglas programadas. Se requiere supervisión humana.
Seguridad y privacidad: Deben implementarse estrictos controles de seguridad y privacidad alrededor de los bots.
Supervisión y control: Se requieren tableros e informes para monitorear el rendimiento de los bots.
Costo: Si bien el software RPA es relativamente barato, la planificación, desarrollo e implementación completos pueden ser costosos.
El camino hacia la Automatización Inteligente
Muchos ven al RPA como un paso intermedio hacia la automatización impulsada por el aprendizaje automático y otras tecnologías de IA. Al combinar RPA con capacidades cognitivas, las empresas pueden lograr niveles más altos de automatización.
Limitaciones de RPA
Requiere entradas estructuradas
Sigue reglas rígidas, no puede adaptarse
No puede extraer conclusiones de datos no estructurados
Limitado a tareas repetitivas simples
Capacidades de automatización inteligente
Aprendizaje profundo para procesar datos no estructurados como imágenes, audio y video
Reconocimiento de patrones y extracción de conclusiones de datos
Procesamiento de lenguaje natural (PNL) para interactuar en lenguaje humano
Toma de decisiones dinámicas basadas en juicios, no solo reglas
Al combinar estas tecnologías con RPA, las empresas pueden lograr niveles más altos de automatización y productividad. Sin embargo, la automatización inteligente presenta sus propios desafíos, como la explicabilidad de los modelos de IA y los sesgos potenciales. Un enfoque medido e iterativo para adoptar IA junto con RPA será esencial.
Video ¿Que és ROBOTIC PROCESS AUTOMATION (RPA) u Automatización Robótica de Procesos
Conclusión ¿Qué es la automatización de procesos robóticos?
La automatización de procesos robóticos está transformando drásticamente la forma en que las empresas operan, permitiéndoles reducir costos, mejorar la eficiencia y reenfocar a los empleados en trabajo de mayor valor. Si bien el RPA presenta desafíos, sus beneficios son demasiado significativos para ignorar. Las empresas que aprovechen el RPA de manera efectiva obtendrán una ventaja competitiva en la economía digital. En el futuro, esperamos ver una mayor adopción de RPA junto con tecnologías de IA más avanzadas para llevar la automatización al siguiente nivel. Las empresas deben comenzar ahora su viaje hacia la automatización inteligente para asegurar su éxito a largo plazo.
Las empresas también pueden maximizar sus esfuerzos de automatización mezclando RPA con tecnologías cognitivas como el Machine Learning, el reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural, automatizando tareas de alto valor añadido que en el pasado requerían las capacidades perceptivas y de juicio que solamente los humanos teníamos hasta hace poco.
La disrupción digital está redefiniendo las industrias y cambiando la forma en que funcionan muchos negocios. Cada industria está evaluando opciones y formas de adopción para crear valor en un mundo impulsado por la tecnología. El sector bancario está siendo testigo de cambios revolucionarios: sobre todo en torno de la atención al cliente. En este articulo vamos a ver La INTELIGENCIA ARTIFICIAL como innovación disruptiva del FUTURO DE LOS BANCOS.
Contenidos: INTELIGENCIA ARTIFICIAL en la banca
La Banca y La inteligencia Artificial
Los clientes conocedores de la tecnología, expuestos a las tecnologías avanzadas en su vida cotidiana, esperan que los bancos les ofrezcan experiencias sin fisuras. Para cumplir con estas expectativas, los bancos han ampliado su panorama industrial al comercio minorista, la tecnología de la información y las telecomunicaciones para permitir servicios como la banca móvil, la banca electrónica y las transferencias de dinero en tiempo real. Si bien estos avances han permitido a los clientes aprovechar la mayoría de los servicios bancarios que tienen a su alcance en cualquier momento y lugar, también han supuesto un coste para el sector bancario.
La INTELIGENCIA ARTIFICIAL como innovación disruptiva del FUTURO DE LOS BANCOS
La unión de la banca y sectores como la informática, las telecomunicaciones y el comercio minorista ha aumentado la transferencia de información crítica a través de redes virtuales que son vulnerables a los ataques cibernéticos y a la fraudulencia. Estos incidentes no sólo afectan a la rentabilidad de los bancos, sino que también dificultan la confianza de los bancos y la relación con los clientes.
El aumento de las amenazas a la seguridad en línea en las transacciones bancarias ha hecho más estrictas las reglamentaciones gubernamentales. Aunque estas regulaciones son útiles para supervisar las transacciones financieras en línea, han limitado la capacidad de los bancos para mantenerse al día con la transformación digital. Los bancos no pueden invertir en tecnología, ya que tienen que mantener el coeficiente de adecuación del capital según las directrices del marco normativo internacional. Así pues, los bancos son presa de la competencia que plantean los ágiles actores de la tecnología financiera (FinTech), que no tienen que mantener el coeficiente de adecuación del capital. Según el Informe sobre la banca minorista mundial de 2016, aproximadamente la mitad de los clientes de todo el mundo han informado de que es más probable que cambien sus bancos con estos actores.
Banca de Inteligencia Artificial
La INTELIGENCIA ARTIFICIAL como innovación disruptiva del FUTURO DE LOS BANCOS
Aprovechar la tecnología cognitiva con la Inteligencia Artificial (IA) aporta la ventaja de la digitalización a los bancos y les ayuda a hacer frente a la competencia que plantean los jugadores de FinTech. De hecho, alrededor del 32% de los proveedores de servicios financieros ya están utilizando tecnologías de IA como el Análisis Predictivo, el Reconocimiento de Voz, entre otras, según una investigación conjunta realizada por el Instituto Nacional de Investigación Empresarial y Ciencias Narrativas.
La Inteligencia Artificial es el futuro de la banca, ya que aporta el poder del análisis avanzado de datos para combatir las transacciones fraudulentas y mejorar el cumplimiento. El algoritmo de la IA logra actividades contra el lavado de dinero en pocos segundos, que de otra manera toman horas y días. La IA también permite a los bancos gestionar grandes volúmenes de datos a una velocidad récord para obtener valiosos conocimientos de ellos. Características como los robots de la IA, los asesores de pagos digitales y los mecanismos biométricos de detección de fraudes dan lugar a una mayor calidad de servicios a una base de clientes más amplia. Todo ello se traduce en un aumento de los ingresos, una reducción de los costos y un aumento de los beneficios.
La Inteligencia Artificial está fortaleciendo la competitividad de los bancos a través de:
La mejora de la experiencia del cliente: Basándose en las interacciones pasadas, la IA desarrolla una mejor comprensión de los clientes y su comportamiento. Esto permite a los bancos personalizar los productos y servicios financieros añadiendo características personalizadas e interacciones intuitivas para ofrecer un compromiso significativo con el cliente y construir relaciones sólidas con sus clientes.
Predicción de resultados y tendencias futuras: Con su poder de predecir escenarios futuros mediante el análisis de comportamientos pasados, la IA ayuda a los bancos a predecir resultados y tendencias futuras. Esto ayuda a los bancos a identificar fraudes, detectar patrones de lavado de dinero y hacer recomendaciones a los clientes. Los lavadores de dinero, a través de una serie de acciones, muestran que la fuente de su dinero ilegal es legal. Con su poder de aprendizaje automático y cognición, la IA identifica estas acciones ocultas y ayuda a salvar millones para los bancos. De manera similar, la IA es capaz de detectar patrones de datos sospechosos entre volúmenes ingentes de datos para llevar a cabo la gestión del fraude. Además, con sus motores de recomendación clave, la IA estudia el pasado para predecir el comportamiento futuro de los puntos de datos, lo que ayuda a los bancos a realizar con éxito ventas cruzadas y de mayor valor.
Automatización de procesos cognitivos: Esta característica permite la automatización de una variedad de servicios bancarios intensivos en información, costosos y propensos a errores, como la gestión de reclamaciones. Esto asegura el retorno de la inversión, reduce los costos y asegura un procesamiento preciso y rápido de los servicios en cada paso. La automatización de procesos cognitivos automatiza fundamentalmente un conjunto de tareas que improvisa sobre sus iteraciones anteriores a través de un constante aprendizaje de la máquina.
Interfaces interactivas realistas: Los chatbots identifican el contexto y las emociones en el chat de texto y responden a él de la manera más adecuada. Estas máquinas cognitivas permiten a los bancos no sólo ahorrar tiempo y mejorar la eficiencia, sino también ayudar a los bancos a ahorrar millones de dólares como resultado del ahorro de costes acumulado.
Toma de decisiones eficaz: Los sistemas cognitivos que piensan y responden como expertos humanos, proporcionan soluciones óptimas basadas en los datos disponibles en tiempo real. Estos sistemas mantienen un repositorio de información experta en su base de datos llamada base de datos de conocimientos. Los banqueros utilizan estos sistemas cognitivos para tomar decisiones estratégicas.
Automatización robótica de procesos: La IA revisa y transforma los procesos aplicando la Automatización Robótica de Procesos (RPA). Esto permite la automatización de alrededor del 80% de los procesos de trabajo repetitivos, permitiendo a los trabajadores del conocimiento dedicar su tiempo a operaciones de valor añadido que requieren un alto nivel de intervención humana.
Video youtube La INTELIGENCIA ARTIFICIAL como innovación disruptiva del FUTURO DE LOS BANCOS
La INTELIGENCIA ARTIFICIAL en la banca: innovación disruptiva del FUTURO DE LOS BANCOS video youtube
Futuro impulsado por la IA
La IA no sólo dará poder a los bancos mediante la automatización de su fuerza de trabajo del conocimiento, sino que también hará que todo el proceso de automatización sea lo suficientemente inteligente como para eliminar los riesgos cibernéticos y la competencia de los jugadores de FinTech.
La IA, que forma parte integral de los procesos y operaciones del banco, y sigue evolucionando e innovando con el tiempo sin una considerable intervención manual.
La IA permitirá a los bancos aprovechar de manera óptima las capacidades humanas y mecánicas para impulsar la eficiencia operativa y de costes, y ofrecer servicios personalizados.
Todos estos beneficios ya no son una visión futurista a cumplir por los bancos. Al adaptar la IA, los líderes del sector bancario ya han tomado medidas que les permitirán coger el tren del futuro y competir eficazmente contra todo una nueva panoplia de competidores nunca antes visto.
Puedes leer más artículos sobre inteligencia artificial en la sección de inteligencia artificial.
FAQ La INTELIGENCIA ARTIFICIAL en la banca : Innovación disruptiva del FUTURO DE LOS BANCOS
Q: ¿Qué es la inteligencia artificial en la banca?
A: La inteligencia artificial en la banca se refiere al uso de sistemas y tecnologías inteligentes para mejorar y automatizar los procesos bancarios y financieros. Estas aplicaciones de la inteligencia artificial en el sector bancario están revolucionando la forma en que los bancos pueden ofrecer servicios financieros y resolver problemas complejos relacionados con la gestión de datos, la atención al cliente y la gestión de riesgos.
Q: ¿Cómo puede la inteligencia artificial beneficiar al sector financiero?
A: La inteligencia artificial puede beneficiar al sector financiero de varias maneras. Con la inteligencia artificial, los bancos pueden optimizar sus operaciones internas, ofrecer soluciones más personalizadas a los usuarios, mejorar la seguridad cibernética y gestionar los riesgos de manera más eficiente. Además, la inteligencia artificial puede ayudar a los bancos a tomar decisiones más informadas y a ofrecer productos financieros y servicios más competitivos.
Q: ¿Qué aplicaciones de la inteligencia artificial se están utilizando en la banca?
A: Actualmente, existen varias aplicaciones de la inteligencia artificial en la banca. Algunas de las más comunes son los asistentes virtuales, que utilizan el lenguaje natural para interactuar con los usuarios y proporcionar respuestas y soluciones rápidas a sus consultas. También se está utilizando la inteligencia artificial para la gestión y optimización de datos, la prevención del fraude, la detección de patrones de cambio en el mercado y la personalización de productos financieros.
Q: ¿Cómo pueden las entidades financieras adoptar la inteligencia artificial?
A: Las entidades financieras pueden adoptar la inteligencia artificial mediante la incorporación de sistemas y tecnologías inteligentes en sus procesos y operaciones. Esto puede implicar la implementación de chatbots y asistentes virtuales en sus plataformas de banca digital, la utilización de algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de datos y la toma de decisiones, y la adopción de tecnologías disruptivas como el blockchain para mejorar la seguridad y la transparencia en las transacciones bancarias.
Q: ¿Cuáles son los beneficios de utilizar la inteligencia artificial en la banca?
A: Utilizar la inteligencia artificial en la banca tiene varios beneficios. Algunos de los más destacados son la mejora de la eficiencia operativa, la optimización de los productos y servicios financieros, la personalización de la experiencia del usuario, la detección temprana de riesgos y la mejora de la seguridad cibernética. Además, la inteligencia artificial puede ayudar a los bancos a tomar decisiones más informadas y a ofrecer soluciones más rápidas y precisas a sus clientes.
Q: ¿Qué desafíos presenta la implementación de la inteligencia artificial en la banca?
A: La implementación de la inteligencia artificial en la banca también presenta algunos desafíos. Algunos de ellos incluyen la integración de los sistemas de inteligencia artificial con las plataformas bancarias existentes, la gestión y protección adecuada de los datos sensibles de los clientes, la garantía de la ética y el cumplimiento normativo en el uso de la inteligencia artificial, y la capacitación del personal bancario para trabajar con estas nuevas tecnologías.
Q: ¿Cómo contribuye la inteligencia artificial a mejorar la atención al cliente en el sector bancario?
A: La inteligencia artificial contribuye a mejorar la atención al cliente en el sector bancario al proporcionar respuestas rápidas y precisas a las consultas de los usuarios, a través de la utilización de chatbots y asistentes virtuales. Estos sistemas de inteligencia artificial pueden procesar grandes cantidades de datos y proporcionar recomendaciones personalizadas a los clientes, mejorando así la experiencia del usuario y la eficiencia en la resolución de problemas.
Q: ¿Cuál es el impacto de la inteligencia artificial en el sector bancario?
A: El impacto de la inteligencia artificial en el sector bancario es significativo. La inteligencia artificial está transformando la forma en que los bancos operan y ofrecen servicios financieros. Está mejorando la eficiencia, la seguridad y la personalización en la banca, y también está abriendo nuevas oportunidades para la innovación y la competitividad en el sector. En resumen, la inteligencia artificial es una herramienta disruptiva que está revolucionando la industria financiera.
Q: ¿Cómo afecta la inteligencia artificial a la banca digital?
A: La inteligencia artificial afecta a la banca digital de varias maneras. En primer lugar, la inteligencia artificial permite la creación de asistentes virtuales y chatbots que mejoran la interacción y la comunicación entre los usuarios y los sistemas bancarios. También facilita la personalización de la experiencia del usuario y la optimización de los productos y servicios ofrecidos en la banca digital. En resumen, la inteligencia artificial está potenciando la evolución de la banca digital y está permitiendo una mayor eficiencia y comodidad para los usuarios.
Q: ¿Cuál es el papel de la inteligencia artificial en la gestión de riesgos en el sector bancario?
A: La inteligencia artificial juega un papel clave en la gestión de riesgos en el sector bancario. Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones y anomalías que podrían indicar posibles riesgos o fraudes. Esto ayuda a los bancos a tomar decisiones más informadas y a implementar medidas de seguridad y prevención más eficientes. Además, la inteligencia artificial puede mejorar la gestión de riesgos al proporcionar pronósticos y recomendaciones basadas en análisis de datos más precisos.
