En 2026, los sectores de salud, banca y gobierno adoptarán inteligencia artificial para optimizar procesos y mejorar el retorno de inversión. Los sistemas multiagentes y los datos sintéticos serán clave para lograr estos objetivos.
En el año 2026, se espera que las empresas y entidades de los sectores de salud, banca y gobierno incorporen la inteligencia artificial (IA) para optimizar sus procesos y obtener un mayor retorno de inversión. La empresa tecnológica SAS ha anticipado que los sistemas multiagentes y los datos sintéticos serán fundamentales en esta transformación. Aunque estos conceptos pueden parecer complejos, su objetivo es hacer que los servicios de salud, banca y trámites gubernamentales sean más rápidos y eficientes, sin poner en riesgo la información personal de los usuarios.
Sistemas Multiagente y su Funcionamiento
Un sistema multiagente permite a los bancos aprobar créditos de manera más rápida al coordinar evaluaciones simultáneas. Por ejemplo, si un cliente solicita un préstamo, un sistema multiagente puede gestionar diferentes tareas de evaluación y verificación al mismo tiempo. Esto se complementa con el uso de datos sintéticos, que permiten simular escenarios y validar operaciones sin exponer datos personales. Según IBM, un agente de inteligencia artificial es un sistema que ejecuta tareas específicas de forma autónoma, y los sistemas multiagente agrupan varios de estos agentes para colaborar en tareas en nombre de un usuario.
En 2026, se prevé que las empresas automatizarán al menos el 15% de sus procesos, lo que responde a la creciente necesidad de inmediatez, especialmente en el sector bancario. Por ejemplo, un propietario de una panadería que solicita un préstamo espera una evaluación rápida, y los sistemas multiagente pueden proporcionar respuestas ágiles y precisas.
El Papel de los Datos Sintéticos
Los datos sintéticos juegan un papel crucial al replicar información real para protegerla y entrenar modelos de IA. Por ejemplo, los bancos pueden usar simulaciones de transacciones para detectar fraudes sin exponer datos reales de clientes. En el sector salud, se pueden crear historiales médicos ficticios para entrenar modelos sin usar información de pacientes reales. En el ámbito gubernamental, los datos sintéticos permiten acelerar los trámites, facilitando la automatización sin comprometer la privacidad.
Iván Fernando Herrera Sánchez, Customer Advisory Manager en SAS, menciona que los datos sintéticos son una solución costo-eficiente para las compañías, ya que almacenar grandes volúmenes de información real no es eficiente en términos de costos. Es más efectivo conservar solo una parte de los datos reales y generar datos sintéticos a partir de esa fracción.
Transformación en Banca y Gobierno
La inteligencia artificial ha revolucionado la forma en que la banca y el sector público gestionan sus operaciones y servicios. En el sector público, la IA se utiliza para hacer más eficientes los trámites y mejorar la atención al ciudadano. La integración de estas tecnologías promete un futuro más ágil y seguro para los usuarios en todos estos sectores.
Fuente: infobae
