En un estudio elaborado por la consultora Pew Research Center se define a los algoritmos como el conjunto de instrucciones que incorporan técnicas de inteligencia artificial para optimizar procesos de decisión. O, dicho de otro modo, son sistemas capaces de gestionar muchísima información, deducir tendencias y problemas, y proponer soluciones.

Los nuevos algoritmos son tan potentes que pueden realizar ese trabajo para corporaciones enteras. Según la consultora tecnológica Gartner, para 2020 estos programas inteligentes con capacidad de autoaprendizaje facilitarán el 40% de las transacciones móviles.

Su aplicación en el sector bancario ya está siendo una realidad (lo demuestran los sistemas fintech) y empieza a tener un peso importante en los procesos de concesión de hipotecas.

Ahora son analistas de riesgos los que, en cada entidad, estudian las operaciones hipotecarias que solicitan los clientes a partir de sus ingresos, su solvencia, el valor del inmueble… Los datos que manejan son fundamentales pero limitados y su evaluación lleva un tiempo.

Los algoritmos complejos ya pueden realizar todo ese trabajo en tiempo real, incorporando nuevas valoraciones sobre, por ejemplo, los movimientos de cuenta del cliente para conocer sus hábitos financieros, la evolución de sus ingresos en los últimos años, pronósticos sobre la evolución del mercado de la vivienda en la zona donde se pretende hacer la compra… La cantidad de datos es casi infinita.

“Tras un periodo de entrenamiento o análisis de esos datos, el algoritmo saca sus propias conclusiones. Detectará patrones comunes para aquellos casos en los que sí aconseja conceder una hipoteca y aquellos en los que lo desaconseja”, señala Jordi Cabot, ingeniero de software e investigador ICREA de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC).

El algoritmo propone, el experto dispone

Por tanto, estamos hablando de un analista de riesgos financieros con inteligencia artificial que presenta un informe al responsable de la operación para que él tome la última decisión.

Y es que la intervención humana va a seguir siendo fundamental. “Es necesario que siga habiendo personas que detecten y corrijan divergencias en el algoritmo, que detecten en qué se equivocan y por qué para hacerlo más preciso”, añade Cabot.

Pero tampoco hay que olvidar que en cualquier operación bancaria se trata con personas, con sus propias circunstancias y condicionantes, algo que las máquinas, al menos por ahora, no son capaces de incorporar al análisis. El elemento subjetivo no solo es inevitable, sino necesario.

El psicólogo norteamericano Paul Meehl explica la necesaria intervención humana en los procesos de inteligencia artificial con lo que denomina “casos de pierna rota”: es posible que un algoritmo estudie los hábitos de una persona, deduzca que le gusta el cine, que suele ir los viernes cuando hay algún estreno de una película de suspense y que, por tanto, esta semana asistirá a una sesión con un 95% de probabilidades. Sin embargo, no será así porque se acaba de romper una pierna.

En definitiva, los analistas de riesgos tendrán más y mejor información, en menos tiempo, pero serán ellos quienes dirán la última palabra.