En la era de la inteligencia artificial, muchas empresas —especialmente en el sector financiero— se enfrentan a una decisión estratégica: desarrollar sus propias soluciones tecnológicas o integrar herramientas externas ya consolidadas. El auge de la IA “fatta in casa” (hecha en casa) responde a miedos comprensibles, como la pérdida de control sobre datos sensibles o la dependencia de grandes tecnológicas. Sin embargo, esta aparente autonomía encierra riesgos poco visibles pero profundos: desde la fragmentación sistémica hasta la falta de escalabilidad y aprendizaje colectivo. En este artículo, analizamos cómo el espejismo del control puede llevar a sistemas entrópicos, ineficientes y desconectados de un verdadero ecosistema de innovación. ¿La solución? Pensar la IA desde una matriz estratégica y profesional, no artesanal.
Del espejismo del control… a la conciencia de sus límites
Durante el Renacimiento, el abandono de la alquimia en favor del método empírico dio lugar a una poderosa ilusión: controlar casi todo. Nombres como el cero, el álgebra, la imprenta o el microscopio simbolizaron una era de fe ilimitada en el conocimiento humano. Hasta se habló de erradicar enfermedades o vencer la muerte.
Hoy vivimos un punto de inflexión similar. La inteligencia artificial ofrece herramientas con un potencial transformador comparable, pero conlleva también una tentación antigua: pensar que todo está al alcance del individuo. El acceso indiscriminado a la información vende una falsa autonomía.
Cualquiera diseña su dieta, interpreta su salud, “cura” sus males o construye su propia fe. Todos se sienten hacedores. Y si bien esta tendencia empodera, también desdibuja los límites del conocimiento responsable.
IA interna en las empresas
Al igual que tras el Renacimiento, cuando una peste inesperada desmontó aquella ilusión de control, en nuestro tiempo otros podrían ser los fantasmas que acechan.
Una inconsciencia semejante consiste en desdibujar los límites entre lo profesional y un conocimiento apenas diletante.
IA fatta in casa: ¿una solución o una nueva amenaza?
En el mundo corporativo —especialmente en el sector financiero— muchas empresas están optando por desarrollar sus propias soluciones de inteligencia artificial.
¿La razón? Para incorporar IA a sus sistemas la primera motivación es el temor a quedarse fuera de una transformación irrefrenable. Pero la causa que lleva a lo “fatto in casa” responde a otros dos temores: uno es el que dicta la posibilidad de perder el control sobre datos sensibles, a sufrir filtraciones, a dañar la reputación. El otro es la dependencia de gigantes tecnológicos externos.
Por estos motivos, grandes empresas —especialmente en finanzas—, se lanzan a desarrollar IAs propias por miedo a perder datos, reputación o independencia.
La decisión en la que deriva la reacción al miedo es comprensible a corto plazo, pero encierra riesgos más profundos y duraderos.
Silos y caos sistémico: Muchas empresas crean dispositivos que funcionan —relativa e individualmente— pero lo hacen de manera entrópica. ¿Qué significa? Que en ocasiones logran generar una respuesta a una necesidad particular, pero esa incorporación no sólo no resuelve las necesidades generales de la organización, sino que suele contribuir a obstaculizar el funcionamiento general del sistema.
Pongamos un ejemplo: en ocasiones, se crea un bot, sobre inversiones, que resulta disonante con otra solución dentro de la misma entidad financiera, o con un agente personal que recomienda lo contrario.
Esto, que puede parecer un pequeño inconveniente, es medular. Por plantear una analogía: este fenómeno es parangonable con un paciente que va al médico a buscar una respuesta para su gripe y el profesional le indica una droga contraindicada para un hipertenso. Simplemente lo hace porque ignora que el paciente tiene problemas con la presión arterial. El medicamento mejora su estado gripal pero le genera un problema adicional y, quizá, incluso más grave: hipertensión y sus efectos.
Escalabilidad comprometida: Lo que funciona a pequeña escala, puede colapsar cuando se expande, encareciendo o entorpeciendo procesos.
Por otra parte, las implementaciones suelen generar problemas funcionales. Es decir, algo que a mínima escala puede ser útil, cuando se lleva a un nivel de demanda mayor genera entropía, es decir, caos en el sistema. Esto puede afectar a la durabilidad, al costo o la eficiencia.
En suma, lo experimental “fatto in casa” no parece ser una solución conveniente.
Falta de ecosistema: Y, en tercer lugar, las empresas que desarrollan su propia IA sufren otro inconveniente: Las IAs internas no se benefician de aprendizajes externos; construyen microclimas desconectados, mientras los especialistas se nutren de ecosistemas globales.
Cada organización genera su propio microclima. Eso significa que aun cuando se pueda llegar a una respuesta momentánea propia y fragmentaria, la solución casera será incapaz de retroalimentarse de otros microclimas, hacia los que está destinada por evolución natural. Si la dinámica de todas las cosas es una evolución o involución —nunca la quietud— un sistema requiere conocer modelos de lo que vendrá, ventaja que tienen las entidades especialistas en IA.
El desafío no es incorporar personal especializado a la estructura de un banco o una entidad de crédito, sino pensar desde la raíz un nuevo sistema que conserve el núcleo estratégico e incorpore una IA pensada especialmente para el negocio, con una matriz única, sistemática y coherente que no produzca entropía, caos o fragmentación.
En este sentido, una de las firmas que desarrolla IA para la Banca y la industria financiera, N5, declara —en la voz de su CEO—que sus equipos se han enfocado en crear y ofrecer una red organizada de inteligencias artificiales que trabajan en conjunto dentro de los sistemas bancarios, reflejando una estrategia propia, sectorial y alineada al negocio principal de la banca.
Han integrado IA real y útil dentro de la plataforma para “transformar la banca en una “experiencia fluida, predictiva y personalizada”, más allá de meras promesas futuristas…”
En algunos meses, las mismas industrias que fundaron sus divisiones internas habrán acusado recibo de las dificultades que mencionamos. Y tomarán las decisiones que obrarán el pasaje de lo “artesanal” a lo “profesional”.
En suma, construir toda la IA desde cero lleva a límites visibles. Quienes sigan por ese camino descubrirán pronto que la solución más segura, eficiente y escalable es integrar soluciones desarrolladas por talento especializado, con visión de unidad y a largo plazo.
