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Para esta editorial dominical, en FinTech Weekly nos gustaría compartir contigo una pieza importante de investigación que nos ha llamado la atención, realizada por Commonwealth, una organización sin fines de lucro a nivel nacional comprometida con construir seguridad y oportunidades financieras para las personas vulnerables a través de la innovación y las alianzas.
Su iniciativa Emerging Tech For All (ETA) busca descubrir cómo la inteligencia artificial puede ser diseñada para servir verdaderamente a las familias de ingresos bajos y moderados (LMI), un grupo demográfico a menudo pasado por alto en los avances tecnológicos.
La inteligencia artificial, especialmente la IA conversacional, ha sido ampliamente reconocida por su potencial para transformar los servicios financieros. El verdadero desafío radica en si estos sistemas pueden ofrecer apoyo práctico y confiable a las familias LMI en lugar de simplemente atender a usuarios con mayores recursos y conocimientos tecnológicos. El problema no es solo el acceso, sino diseñar herramientas que aborden genuinamente las necesidades de quienes han quedado rezagados por el progreso tecnológico.
Entendiendo la importancia
Las disparidades en el avance y acceso a la tecnología han persistido a lo largo de la historia. Los sistemas de IA, en particular los dirigidos a servicios financieros, suelen enfocarse en las necesidades de usuarios con mayores ingresos. Las herramientas diseñadas para mayor comodidad de un grupo demográfico a menudo no se traducen eficazmente a otro.
Los datos de la investigación de Commonwealth muestran claramente esta brecha. Mientras casi el 30% de los adultos en EE. UU. reportaron usar IA en 2023, solo una fracción de ese grupo pertenecía a hogares LMI. Esta diferencia refleja un problema más profundo: las herramientas de IA a menudo se desarrollan sin considerar completamente las necesidades y preocupaciones específicas de las personas LMI. Los sistemas pueden ofrecer capacidades sofisticadas, pero carecen de relevancia donde más importa.
El entusiasmo por modelos de IA generativa como ChatGPT, lanzado en 2022, ilustró el potencial de estos sistemas para ofrecer orientación financiera escalable y personalizada. Sin embargo, estas herramientas principalmente apuntan a usuarios con recursos financieros o fluidez tecnológica. La emoción de desarrolladores y empresas aún no se ha traducido en soluciones prácticas y efectivas para las familias LMI.
Construir confianza y abordar preocupaciones reales
La confianza sigue siendo un factor crítico para que las poblaciones LMI adopten sistemas de IA. Para muchos usuarios, la IA no es solo una herramienta tecnológica; son servicios que deben demostrar valor real, garantizando privacidad y seguridad. Las preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la privacidad siguen siendo obstáculos importantes para su adopción.
Según la investigación de Commonwealth, el 63% de los usuarios están preocupados por la seguridad de la IA y el 53% por la privacidad. Estas preocupaciones reflejan un escepticismo más amplio hacia tecnologías que parecen invasivas en lugar de solidarias. Las herramientas de IA prometen conveniencia, pero no siempre transmiten cómo protegerán la información personal de los usuarios.
Curiosamente, muchos usuarios LMI no perciben a los chatbots como “IA”. Los ven como herramientas diseñadas para realizar tareas específicas, como pagar facturas, consultar saldos o resolver problemas sencillos. Esta percepción ofrece una valiosa perspectiva para los desarrolladores: las personas no necesariamente están interesadas en la IA como concepto; buscan herramientas prácticas que aborden sus necesidades sin complejidad innecesaria.
La confiabilidad se establece mediante la consistencia y la claridad. Los sistemas de IA deben ofrecer servicios confiables y transparentes que respeten la privacidad de los usuarios y los empoderen sin parecer explotadores. Las herramientas efectivas demuestran su valor a través de resultados prácticos y medibles.
Lo que realmente quieren las familias LMI
La investigación de Commonwealth ofrece ideas importantes sobre lo que realmente buscan las familias LMI. Quieren herramientas que brinden asistencia práctica para desafíos financieros reales, en lugar de tecnología sofisticada por sí misma.
Las áreas donde la IA puede marcar una diferencia inmediata incluyen presupuestos, construcción de crédito y procesamiento de pagos. Estas áreas no son glamorosas, pero son esenciales para lograr estabilidad financiera. Las pruebas de campo de Commonwealth indican que los usuarios prefieren herramientas de IA que ofrezcan orientación sencilla, sin juicios, centrada en la usabilidad y accesibilidad.
La inseguridad financiera a menudo viene acompañada de vergüenza y ansiedad, lo que dificulta buscar ayuda. Los sistemas de IA diseñados para ofrecer orientación sin hacer que los usuarios se sientan juzgados o examinados probablemente serán más aceptados. Incorporar practicidad y empatía en la estructura misma de estas herramientas es fundamental.
El potencial y las limitaciones de la IA generativa
La IA generativa ofrece un potencial sustancial para mejorar los servicios financieros. Su capacidad para ofrecer orientación personalizada y conocimientos en tiempo real podría transformar la forma en que las familias LMI interactúan con los sistemas financieros. Sin embargo, preocupaciones prácticas sobre precisión, privacidad y complejidad siguen siendo obstáculos importantes.
Para muchos usuarios LMI, la IA generativa aún parece poco confiable. La capacidad de la tecnología para convertir chatbots de simples herramientas de preguntas y respuestas en guías financieras integrales es prometedora, pero requiere un rendimiento constante y confiable. Los sistemas diseñados para entender circunstancias individuales y ofrecer asesoramiento personalizado probablemente tendrán mayor impacto.
Dónde la IA podría marcar la diferencia: beneficios públicos y herramientas en el trabajo
La investigación de Commonwealth también destaca áreas donde la IA podría mejorar significativamente la inclusión financiera. Los sistemas de beneficios públicos siguen siendo complejos y difíciles de navegar. Cada año, se estima que 140 mil millones de dólares en ayuda gubernamental no se reclaman debido a barreras burocráticas. Las herramientas de IA que puedan agilizar las verificaciones de elegibilidad y simplificar los procesos de solicitud podrían mejorar la accesibilidad para millones de personas.
Las herramientas de IA también pueden potenciar las herramientas financieras en el lugar de trabajo. Las empresas que integren IA conversacional en su infraestructura de recursos humanos podrían ayudar a los empleados a acceder a recursos que van desde planes de jubilación hasta programas de ahorro de emergencia. La capacidad de ofrecer orientación clara y personalizada sobre los beneficios disponibles podría mejorar la alfabetización y el bienestar financiero en toda la fuerza laboral.
Avanzando con intención
Los hallazgos de la investigación de Commonwealth revelan una verdad esencial: crear sistemas de IA que beneficien genuinamente a las familias LMI no es solo un desafío tecnológico, sino un asunto de diseño ético. Las herramientas efectivas deben construirse con un entendimiento real de las necesidades de quienes han sido excluidos históricamente de los avances tecnológicos.
La tecnología existe. Lo que queda por hacer es construir herramientas que sean confiables, inclusivas y capaces de atender las necesidades específicas de las personas a quienes están destinadas. El verdadero potencial de la IA se realizará solo cuando realmente funcione para todos.
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Una Nueva Era de Inclusión Financiera: Aprovechando la IA para Empoderar a los Hogares de Ingresos Bajos - Editorial Dominical de FTW
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Su iniciativa Emerging Tech For All (ETA) busca descubrir cómo la inteligencia artificial puede ser diseñada para servir verdaderamente a las familias de ingresos bajos y moderados (LMI), un grupo demográfico a menudo pasado por alto en los avances tecnológicos.
La inteligencia artificial, especialmente la IA conversacional, ha sido ampliamente reconocida por su potencial para transformar los servicios financieros. El verdadero desafío radica en si estos sistemas pueden ofrecer apoyo práctico y confiable a las familias LMI en lugar de simplemente atender a usuarios con mayores recursos y conocimientos tecnológicos. El problema no es solo el acceso, sino diseñar herramientas que aborden genuinamente las necesidades de quienes han quedado rezagados por el progreso tecnológico.
Entendiendo la importancia
Las disparidades en el avance y acceso a la tecnología han persistido a lo largo de la historia. Los sistemas de IA, en particular los dirigidos a servicios financieros, suelen enfocarse en las necesidades de usuarios con mayores ingresos. Las herramientas diseñadas para mayor comodidad de un grupo demográfico a menudo no se traducen eficazmente a otro.
Los datos de la investigación de Commonwealth muestran claramente esta brecha. Mientras casi el 30% de los adultos en EE. UU. reportaron usar IA en 2023, solo una fracción de ese grupo pertenecía a hogares LMI. Esta diferencia refleja un problema más profundo: las herramientas de IA a menudo se desarrollan sin considerar completamente las necesidades y preocupaciones específicas de las personas LMI. Los sistemas pueden ofrecer capacidades sofisticadas, pero carecen de relevancia donde más importa.
El entusiasmo por modelos de IA generativa como ChatGPT, lanzado en 2022, ilustró el potencial de estos sistemas para ofrecer orientación financiera escalable y personalizada. Sin embargo, estas herramientas principalmente apuntan a usuarios con recursos financieros o fluidez tecnológica. La emoción de desarrolladores y empresas aún no se ha traducido en soluciones prácticas y efectivas para las familias LMI.
Construir confianza y abordar preocupaciones reales
La confianza sigue siendo un factor crítico para que las poblaciones LMI adopten sistemas de IA. Para muchos usuarios, la IA no es solo una herramienta tecnológica; son servicios que deben demostrar valor real, garantizando privacidad y seguridad. Las preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la privacidad siguen siendo obstáculos importantes para su adopción.
Según la investigación de Commonwealth, el 63% de los usuarios están preocupados por la seguridad de la IA y el 53% por la privacidad. Estas preocupaciones reflejan un escepticismo más amplio hacia tecnologías que parecen invasivas en lugar de solidarias. Las herramientas de IA prometen conveniencia, pero no siempre transmiten cómo protegerán la información personal de los usuarios.
Curiosamente, muchos usuarios LMI no perciben a los chatbots como “IA”. Los ven como herramientas diseñadas para realizar tareas específicas, como pagar facturas, consultar saldos o resolver problemas sencillos. Esta percepción ofrece una valiosa perspectiva para los desarrolladores: las personas no necesariamente están interesadas en la IA como concepto; buscan herramientas prácticas que aborden sus necesidades sin complejidad innecesaria.
La confiabilidad se establece mediante la consistencia y la claridad. Los sistemas de IA deben ofrecer servicios confiables y transparentes que respeten la privacidad de los usuarios y los empoderen sin parecer explotadores. Las herramientas efectivas demuestran su valor a través de resultados prácticos y medibles.
Lo que realmente quieren las familias LMI
La investigación de Commonwealth ofrece ideas importantes sobre lo que realmente buscan las familias LMI. Quieren herramientas que brinden asistencia práctica para desafíos financieros reales, en lugar de tecnología sofisticada por sí misma.
Las áreas donde la IA puede marcar una diferencia inmediata incluyen presupuestos, construcción de crédito y procesamiento de pagos. Estas áreas no son glamorosas, pero son esenciales para lograr estabilidad financiera. Las pruebas de campo de Commonwealth indican que los usuarios prefieren herramientas de IA que ofrezcan orientación sencilla, sin juicios, centrada en la usabilidad y accesibilidad.
La inseguridad financiera a menudo viene acompañada de vergüenza y ansiedad, lo que dificulta buscar ayuda. Los sistemas de IA diseñados para ofrecer orientación sin hacer que los usuarios se sientan juzgados o examinados probablemente serán más aceptados. Incorporar practicidad y empatía en la estructura misma de estas herramientas es fundamental.
El potencial y las limitaciones de la IA generativa
La IA generativa ofrece un potencial sustancial para mejorar los servicios financieros. Su capacidad para ofrecer orientación personalizada y conocimientos en tiempo real podría transformar la forma en que las familias LMI interactúan con los sistemas financieros. Sin embargo, preocupaciones prácticas sobre precisión, privacidad y complejidad siguen siendo obstáculos importantes.
Para muchos usuarios LMI, la IA generativa aún parece poco confiable. La capacidad de la tecnología para convertir chatbots de simples herramientas de preguntas y respuestas en guías financieras integrales es prometedora, pero requiere un rendimiento constante y confiable. Los sistemas diseñados para entender circunstancias individuales y ofrecer asesoramiento personalizado probablemente tendrán mayor impacto.
Dónde la IA podría marcar la diferencia: beneficios públicos y herramientas en el trabajo
La investigación de Commonwealth también destaca áreas donde la IA podría mejorar significativamente la inclusión financiera. Los sistemas de beneficios públicos siguen siendo complejos y difíciles de navegar. Cada año, se estima que 140 mil millones de dólares en ayuda gubernamental no se reclaman debido a barreras burocráticas. Las herramientas de IA que puedan agilizar las verificaciones de elegibilidad y simplificar los procesos de solicitud podrían mejorar la accesibilidad para millones de personas.
Las herramientas de IA también pueden potenciar las herramientas financieras en el lugar de trabajo. Las empresas que integren IA conversacional en su infraestructura de recursos humanos podrían ayudar a los empleados a acceder a recursos que van desde planes de jubilación hasta programas de ahorro de emergencia. La capacidad de ofrecer orientación clara y personalizada sobre los beneficios disponibles podría mejorar la alfabetización y el bienestar financiero en toda la fuerza laboral.
Avanzando con intención
Los hallazgos de la investigación de Commonwealth revelan una verdad esencial: crear sistemas de IA que beneficien genuinamente a las familias LMI no es solo un desafío tecnológico, sino un asunto de diseño ético. Las herramientas efectivas deben construirse con un entendimiento real de las necesidades de quienes han sido excluidos históricamente de los avances tecnológicos.
La tecnología existe. Lo que queda por hacer es construir herramientas que sean confiables, inclusivas y capaces de atender las necesidades específicas de las personas a quienes están destinadas. El verdadero potencial de la IA se realizará solo cuando realmente funcione para todos.