PwC publicó el 3 de agosto su encuesta sobre fuerza laboral e inteligencia artificial en servicios financieros. Consultó entre el 12 y el 22 de mayo a 1.004 ejecutivos de nivel director o superior en bancos, aseguradoras, gestoras de activos y fondos de capital privado de Estados Unidos, todas firmas con ingresos de al menos 500 millones de dólares. El 86% de los encuestados considera que entrenar a alguien en IA rinde más que un MBA para muchas contrataciones nuevas.
Según el estudio, el 91% de esos ejecutivos está subiendo la compensación de los empleados con habilidades de IA. Sin embargo, el 77% reconoce que la mayoría de sus inversiones no entrega retorno medible.
Cuando PwC preguntó cómo miden el retorno de sus inversiones en IA, la respuesta más elegida fue mejoras de productividad y creación de capacidad, con el 53%. La segunda fue adopción y uso de la herramienta, con el 50%. El ahorro de costos quedó tercero con el 49%, el crecimiento de ingresos en el 42% y el plazo de repago en el 36%.
El 58% de los consultados dice que pagará un plus por fluidez en IA. Otro 58% atará la compensación a la productividad habilitada por la tecnología. El 61% anticipa más pago por desempeño en el próximo año. Al mismo tiempo, el 41% señala que su mayor obstáculo para escalar la tecnología en la organización son los datos fragmentados o de baja calidad, y solo el 42% hizo un modelado de alto nivel de la capacidad laboral en toda la compañía.
Casi ocho de cada 10 ejecutivos esperan que su plantilla se reduzca al menos un 20% en cinco años. Sobre qué capa sufrirá el mayor impacto, el 30% apunta a los puestos de entrada y el 26% a los mandos medios. La capa de liderazgo recibe el 12%. Del otro lado, el 44% de los directivos dice que sus empleados están preocupados por la seguridad de su puesto. El 43% observa que usan IA solo cuando se lo exigen. El 34% señala la fatiga de cambio como barrera para escalar la tecnología en la plantilla.
Más de la mitad declara uso moderado de herramientas de IA por fuera de los sistemas aprobados. El 90% acepta que esa práctica genera riesgo regulatorio. Sobre quién responde si un agente automatizado provoca un daño material, no hay acuerdo: el 27% dice que el CEO y el directorio, el 16% un líder de tecnología, el 15% riesgo y cumplimiento y el 8% la persona que actuó sobre la salida del modelo.
