¿Dónde está presente la inteligencia artificial en la vida cotidiana? Está en la aplicación que reconoce canciones cuando las tarareamos, en el chatbot que nos orienta sobre los servicios del hotel de nuestras próximas vacaciones o incluso en la herramienta que gestiona las evaluaciones de desempeño en la empresa donde trabajamos.
Hablamos de un protagonismo innegable. Pero existen otros servicios que incorporan la IA de forma más estratégica y menos visible. En plataformas de uso masivo, por ejemplo, las llamadas redes neuronales suelen operar casi de manera imperceptible. Sin embargo, su impacto es concreto: mejoran la experiencia, reducen fricciones y, lo más importante, amplían el acceso sin hacer más complejos los productos.
Un ejemplo claro de este enfoque es Yape. Lo que comenzó como la billetera digital del Banco de Crédito del Perú (BCP) hoy se ha convertido en una superapp financiera y comercial, con más de 18 millones de usuarios que no solo realizan pagos, sino que también solicitan créditos, reciben remesas y acceden a nuevos servicios.
Llegados a este punto, la inteligencia artificial ya no opera solo como un soporte, sino como una capa estratégica que permite personalizar interacciones, reforzar la seguridad y diseñar productos más alineados con la realidad cotidiana de los peruanos, sin distinción de perfiles ni hábitos de uso.
Para entender cómo la app de pagos móviles del BCP busca escalar sus capacidades sin perder cercanía con el usuario, Sectoriales Tech conversó con Antenor Rizo Patrón, Chief Data Officer de Yape.
Ustedes operan a una escala que pocas plataformas financieras alcanzan en el Perú. Desde tu perspectiva, ¿qué cambia cuando la inteligencia artificial deja de ser una herramienta de soporte y empieza a influir en un producto que millones de personas usan a diario?
La inteligencia artificial es, en el fondo, un mecanismo para reducir barreras. Yape ya venía cumpliendo ese rol al facilitar el acceso a productos financieros digitales de calidad para millones de personas, y lo ha hecho durante varios años.
Lo que cambia con la IA es que ese acceso se profundiza. Ya no se trata solo de ofrecer herramientas que resuelven necesidades del día a día de los peruanos como colectivo, sino también de brindar soluciones más ajustadas a las necesidades de cada individuo.
Hasta hace poco, eso solía estar reservado para otros segmentos: clientes de mayor valor o usuarios más sofisticados. Hoy, gracias a la inteligencia artificial, es posible llevar ese tipo de experiencia al peruano promedio en su vida cotidiana.
Uno de los grandes retos de una app masiva es mantener una experiencia simple y didáctica. ¿Cómo integra Yape la inteligencia artificial sin volver más compleja la experiencia del usuario?
Aunque nuestros usuarios hacen muchas cosas en la app, no todos usan las mismas funcionalidades. Por eso, parte del valor que aporta la inteligencia artificial está en identificar qué tipo de usuario podría estar interesado en determinada herramienta, en el momento oportuno y a través del canal más adecuado.
Creo que muchas veces ese trabajo pasa desapercibido, y eso, en realidad, es algo positivo, porque significa que está profundamente integrado en la experiencia del usuario.
El yapero promedio quizá no lo percibe de forma explícita, pero buena parte de las experiencias dentro de la aplicación ya está enriquecida por inteligencia artificial. El objetivo es que cada interacción sea más fluida, natural y orgánica.
Y esa es, precisamente, una de sus grandes ventajas: lograr que la inteligencia artificial no se sienta como algo invasivo ni demasiado evidente, sino como una capa integrada que mejora la experiencia sin complicarla.
¿Crees, entonces, que la mejor inteligencia artificial en Yape es la que el usuario nota o la que resuelve sin que se dé cuenta?
Creo que ambas tienen un espacio. Hay casos en los que el usuario sabe con claridad que está interactuando con una experiencia automatizada, y eso será cada vez más natural, más común y más aceptado. Además, la calidad de esas interacciones seguirá mejorando.
Sin embargo, también hay usuarios para quienes una solución automatizada no siempre es la mejor opción. Por ejemplo, personas de ciertas edades o usuarios que enfrentan problemas especialmente urgentes o delicados. En esos casos, lo que buscamos es derivarlos lo más rápido posible a una atención humana directa.
Al mismo tiempo, hay usuarios más jóvenes o personas que buscan respuestas rápidas y procesos más ágiles, contextos en los que la inteligencia artificial puede resolver muchas dudas de forma eficiente e incluso ejecutar acciones en nombre del usuario para acelerar la experiencia.
Por eso, para mí, la clave está en encontrar un equilibrio entre ambas: automatización allí donde aporta velocidad y escala, e intervención humana cuando la situación exige un acompañamiento mayor.
¿Qué tipo de casos de uso de la inteligencia artificial generan hoy más valor?
Evidentemente, hay distintos niveles de prioridad. Para nosotros, lo más importante es la seguridad, así como la privacidad de los datos de nuestros usuarios. Buscamos protegerlos al máximo, porque están confiando en nosotros y, además, estamos gestionando su dinero.
Pero la inteligencia artificial también puede aportar en aspectos mucho más cotidianos. Por ejemplo, puede recordarte que debes pagar una cuenta de luz o de agua para evitar retrasos o cortes del servicio. Son usos más simples, incluso más mundanos, pero muchas veces muy útiles en el día a día.
Y, si miramos un poco más allá, uno puede imaginar que Yape llegue a ofrecer un asistente financiero personal: una herramienta que entienda tu situación, converse contigo sobre tus objetivos y te ayude a planificar mejor tu actividad financiera. Podría acompañarte a ahorrar con una meta concreta, recomendarte cómo proteger tu dinero e incluso orientarte sobre cómo hacerlo crecer en el tiempo.
¿Crees que la experiencia con inteligencia artificial está convirtiendo realmente a Yape en un agente más personalizado?
Me parece que estamos avanzando en esa dirección. Esa es la tendencia y es lo que la tecnología empieza a hacer posible. Para nosotros hay algo fundamental: no queremos que Yape se convierta en una experiencia personalizada pero impersonal.
Queremos que siga siendo la aplicación en la que el peruano confía. Para algunos usuarios, eso significa mantener una experiencia muy simple, intuitiva y con acceso rápido a atención humana cuando necesitan resolver un problema. Para otros, en cambio, implica contar con una aplicación más sofisticada, con soluciones apoyadas en inteligencia artificial.
Nosotros estamos aquí para servir a todos los peruanos. Por eso creemos que no debemos cerrarnos a una sola lógica, sino encontrar el equilibrio adecuado entre ambas.
Anteriormente has insistido en que escalar la inteligencia artificial no significa hacer más pilotos, sino llevar datos e inteligencia a productos con impacto real. ¿Qué implica esta visión en la práctica dentro de Yape?
Para generar impacto real y mejorar efectivamente los servicios que ofrecemos a nuestros usuarios mediante datos, modelos e inteligencia artificial, es fundamental que estos proyectos no se desarrollen de manera aislada, al margen de los productos.
Lo que no puede pasar es que se diseñen soluciones separadas, que funcionen muy bien en teoría o en un piloto, pero que nunca lleguen a ver la luz en el mundo real. Cuando digo que tenemos que salir de los pilotos y avanzar hacia entornos productivos, me refiero justamente a eso.
Cada vez que se crea o entrena un modelo, o se implementa una solución basada en inteligencia artificial, lo ideal es probarla con usuarios reales lo antes posible y recoger su feedback desde etapas tempranas. Eso permite que las soluciones mejoren, se ajusten y evolucionen con mayor efectividad.
Cuando existe demasiada distancia entre el desarrollo de la inteligencia artificial y el producto final, muchos proyectos terminan quedándose en el camino y no llegan a producción. Por eso, mi política siempre ha sido trabajar muy de cerca con los equipos de negocio y sacar las iniciativas adelante de manera conjunta.
¿Cuál es la diferencia entre una empresa que usa datos y una que realmente toma decisiones de producto con datos?
La diferencia está en las necesidades de cada empresa. Todas las compañías cuentan con algún tipo de información sobre sus clientes, sus procesos o su operación.
En algunos casos, esas necesidades son más básicas y pueden resolverse adecuadamente con una analítica simple o poco sofisticada. En esos casos, eso puede ser suficiente.
Sin embargo, cuando hablamos de organizaciones o sectores donde la automatización genera un valor significativo y donde deben tomarse muchas decisiones en muy poco tiempo, el verdadero valor de los datos y de la analítica se vuelve mucho más evidente.
En esos contextos, si no se cuenta con buena data, resulta muy difícil desarrollar modelos sólidos y aplicar estas técnicas de manera efectiva en los procesos. En el fondo, la diferencia está en cuáles son las necesidades de la empresa y en qué medida es capaz de convertir sus datos en valor real para la toma de decisiones.
