PurIA: El asistente de inteligencia artificial que optimiza migraciones y elimina cuellos de botella operativos
Impulsada por su capacidad para automatizar procesos, anticipar riesgos y detectar fraudes en tiempo real, la inteligencia artificial se ha consolidado como una de las principales apuestas del sector financiero en México. Además, está transformando la relación entre las instituciones y sus clientes, marcando el inicio de una nueva era de eficiencia y personalización en los servicios financieros.
De acuerdo con datos de Gartner, la inversión global en IA generativa alcanzará este año los US$644 mil millones, lo que refleja la velocidad con la que la banca avanza hacia modelos basados en datos y automatización.
Según Liliana Palestina, CTO de Bluetab, an IBM Company, el impacto de esta transformación ya es tangible:“La inteligencia artificial permite a los bancos optimizar operaciones, personalizar la experiencia del cliente y reducir los tiempos de análisis sin comprometer la seguridad ni el cumplimiento”, afirmó.
Hernández explica que la migración de plataformas de datos a la nube “no implica detener la operación, sino hacerla más eficiente y controlada”.
En este sentido, Bluetab ha logrado que sus clientes automaticen cerca del 70% de sus procesos y reduzcan hasta en 90% los tiempos de análisis de datos, lo que se traduce en decisiones más rápidas y precisas.
Como parte de su compromiso con la eficiencia, la compañía desarrolló PurIA, un asistente basado en inteligencia artificial que acelera las migraciones y elimina los cuellos de botella operativos.
“Esta solución permite procesar y trasladar grandes volúmenes de datos con mayor velocidad, optimizando recursos, costos y tiempos, además de fortalecer la capacidad tecnológica de las entidades financieras”, destacó Liliana Palestina.
El directivo añade que el uso de este tipo de herramientas se ha vuelto cada vez más común en la banca, ya que la inteligencia artificial también está transformando la experiencia del usuario:
“Los modelos predictivos permiten analizar millones de transacciones en segundos, generar alertas automáticas ante posibles fraudes y ofrecer recomendaciones personalizadas según el comportamiento de cada cliente.”
Liliana Palestina concluye que posponer la migración hacia modelos basados en datos significa acumular costos invisibles y perder agilidad frente a competidores más avanzados:
“La experiencia demuestra que la IA mejora la eficiencia operativa y fortalece la toma de decisiones en entornos cada vez más complejos.”
