AI Top Business Leaders México | Entrevista editorial
Ualá nació como una empresa tecnológica y hoy opera como banco, una trayectoria que condiciona su aproximación a la inteligencia artificial. La tecnología forma parte de su esencia, pero el punto de partida no está únicamente en ganar eficiencia, sino también en identificar cómo puede mejorar la experiencia y la vida financiera de sus clientes. En un entorno donde las posibilidades de la IA se amplían rápidamente, esa orientación ayuda a decidir dónde concentrar sus esfuerzos.
Andrés Rodríguez Ledermann, director general de Ualá en México, sitúa uno de los principales desafíos un paso después de esa decisión. Las oportunidades y los casos de uso abundan; convertirlos en implementaciones capaces de operar dentro de una entidad regulada resulta más complejo. La respuesta de Ualá combina métricas para seguir el ritmo de ejecución, una gobernanza todavía en evolución y un equilibrio cultural entre experimentar con rapidez y hacerlo con las garantías necesarias.
Esta entrevista ha sido editada por motivos de claridad y brevedad, sin alterar el sentido de las respuestas.
¿Cómo ha evolucionado la relación de Ualá con la inteligencia artificial?
La tecnología es parte de nuestra esencia y constantemente evaluamos cómo puede ayudarnos a servir mejor a nuestros clientes. De la IA valoramos no solo la eficiencia interna, sino también su capacidad para mejorar la vida de nuestros usuarios. Ese foco nos ayuda a priorizar las iniciativas.
Al principio teníamos una visión más orientada a la eficiencia y la automatización de procesos. La tecnología ha evolucionado tanto que muchas de las aplicaciones que imaginábamos hoy son parte de las capacidades que ya tenemos disponibles. Ahora se abre un mundo de oportunidades mucho más amplio, no solo dentro de nuestra industria, sino también a partir de aprendizajes y soluciones que surgen en otros sectores.
"A veces es más fácil detectar iniciativas y cómo se puede usar la tecnología que implementarlas".
Con un potencial que cambia tan rápido, ¿qué han aprendido al intentar aterrizarlo?
Primero está el conocimiento de la herramienta: cómo se utiliza y qué potencial tiene. Después vienen los casos de uso. La implementación parecía el paso menos complejo porque se supone que estas herramientas son sencillas de incorporar, pero ha resultado uno de los mayores desafíos. Iniciativas e ideas sobre cómo utilizar la tecnología hay muchísimas; el reto está en llevarlas a la operación.
En nuestro caso se suma la particularidad de que somos una entidad regulada y tenemos una responsabilidad muy grande sobre la información financiera de nuestros clientes. Por eso, cada implementación requiere una evaluación previa: tenemos que entender cómo funciona la herramienta, cómo se gestionan y protegen los datos y, cuando corresponde, realizar las consultas necesarias con los reguladores.
Por eso hemos puesto el foco también en medir el avance. No basta con detectar oportunidades, debemos establecer KPI para saber a qué ritmo estamos ejecutando y con qué eficiencia. La gobernanza todavía está en construcción porque la IA es transversal. Cuando existe una responsabilidad específica es más sencillo identificar al responsable; cuando una tecnología utiliza datos de distintas áreas para generar soluciones, el modelo de gobierno requiere una mirada más integral.
¿En cuáles apuestas están concentrando esos esfuerzos?
Operaciones es una de nuestras iniciativas insignia. Estamos utilizando la IA para automatizar procesos, mejorar su calidad y ganar eficiencia. Es uno de los ámbitos más sencillos de abordar, permite observar resultados rápidamente y concentra algunos de nuestros KPI de mejora más ambiciosos para los próximos 18 meses. Proyectos que antes podían tomar años hoy se resuelven en meses; el impacto que tardaba mucho más en medirse puede conocerse prácticamente en minutos.
Otro frente es la experiencia del usuario. Nuestra interacción con los clientes ocurre a través de la aplicación y estamos trabajando con desarrollos de IA para personalizar aquello que cada uno ve. Antes, seleccionar ese contenido y administrarlo internamente era mucho más complejo. La IA nos permite hacerlo de una manera más eficiente y segura.
El tercer ámbito, clave para nuestra industria, es el riesgo de crédito. Analizar tendencias en datos transaccionales nos permite tomar decisiones de mayor calidad y modelar escenarios futuros con mayor rapidez. Su implementación es algo más compleja y necesitamos más tiempo para observar el impacto real, pero tiene un potencial transformador para nuestro negocio.
¿Y las personas? ¿Cómo se vive este cambio dentro de la organización?
La cultura es uno de los grandes desafíos —si no el mayor— de la adopción de la IA. No alcanza con tener acceso a nuevas herramientas: también tenemos que desarrollar una forma de incorporarlas al trabajo que combine experimentación, aprendizaje y responsabilidad.
La clave está en encontrar ese equilibrio. Por un lado, generar confianza para que las personas se animen a experimentar y a incorporar la tecnología en su día a día. Por otro, hacerlo con los procesos y controles necesarios, teniendo en cuenta aspectos como la seguridad de la información, la regulación y la calidad de los resultados.
También es importante acompañar a las personas en la transformación de sus formas de trabajo. La IA no solo permite hacer más rápido lo que ya hacemos: abre la posibilidad de dedicar más tiempo a tareas de mayor valor, aprender nuevas habilidades y abordar desafíos que antes no eran posibles.
Por eso, construir una cultura de adopción responsable es tan importante como desarrollar las propias herramientas. Se trata de generar confianza, acompañar el aprendizaje y lograr que la IA se convierta en un habilitador para las personas y para el negocio.
¿Cómo ve a México frente a esta transformación?
Uno de los principales desafíos de México es la digitalización, porque es un componente clave para que la IA genere valor. Cuando gran parte de la actividad económica ocurre fuera de los canales digitales, mucha información transaccional de personas y empresas queda fuera de su alcance.
Hoy, el 82% de las transacciones menores a 500 pesos se hacen en efectivo y ocurre lo mismo con el 78% de las superiores a esa cantidad. Tenemos, por tanto, todavía mucho camino por recorrer antes de poder aprovechar más la IA.
México necesita avanzar en la digitalización de los servicios financieros, bancarizar a más personas y generar más información transaccional. A partir de ahí podremos desarrollar propuestas de valor más específicas y certeras. Al final, esto es un tema de información.
"La tecnología por sí misma no es la que va a cambiar las cosas; la va a cambiar la cultura que logremos construir alrededor de ella".
Después de este recorrido, ¿con qué aprendizaje se queda?
La IA es un mundo de oportunidades, pero depende de nuestra visión humana para generar valor y transformar la realidad. A veces parece un buscador más potente y comprensivo, pero utilizada adecuadamente puede llevar la eficiencia, el desarrollo y la velocidad a niveles que antes resultaban inimaginables.
Por eso no veo un desafío únicamente en la adopción, sino también en la transformación cultural y la mentalidad que requiere. La tecnología por sí misma no es la que va a cambiar las cosas; la va a cambiar la cultura que logremos construir alrededor de ella.