En una masterclass de Unegocios FEN U. de Chile, el especialista en finanzas Roberto Saavedra abordó cómo el uso de inteligencia artificial en el análisis financiero puede generar decisiones eficientes, pero también riesgos críticos cuando se opera con información parcial o mal interpretada.

En un entorno empresarial cada vez más dominado por datos y tecnologías emergentes, confiar ciegamente en la inteligencia artificial puede transformarse en un riesgo estratégico. Así lo planteó Roberto Saavedra, director del Programa de Especialización en Análisis Financiero para no Especialistas de Unegocios FEN de la Universidad de Chile, quien advirtió sobre la “ceguera parcial” que enfrentan hoy las organizaciones al tomar decisiones financieras apoyadas en estas herramientas.

“Cuando siento que las herramientas tecnológicas me ayudan, creo que estoy siendo más eficiente, pero muchas veces estoy vulnerando información crítica de la compañía”, señaló el académico, enfatizando que uno de los principales riesgos radica en la exposición de datos sensibles al ser procesados en plataformas abiertas.

Durante la sesión, Saavedra explicó que la inteligencia artificial no “comprende” la información en términos humanos, sino que identifica patrones a partir de grandes volúmenes de datos. Esto implica que, si la información de origen no ha sido correctamente depurada, las conclusiones pueden ser erróneas, aunque aparenten ser altamente sofisticadas. “La IA no hace otra cosa que encontrar patrones. Si los datos están sesgados o incompletos, el resultado también lo estará”, afirmó.

En este contexto, el académico identificó tres riesgos clave en el uso de IA aplicada al análisis financiero: la exposición de información estratégica al subir datos a la nube, la “alucinación” de resultados –es decir, conclusiones aparentemente coherentes pero incorrectas– y la reproducción de malas prácticas al basarse en patrones defectuosos.

Además, advirtió sobre un riesgo creciente en el uso cotidiano de estas herramientas: la posible fuga de información estratégica. “Cuando se suben datos a plataformas abiertas, estos pueden quedar disponibles, de manera parcial o indirecta, para otros usuarios, lo que puede comprometer la competitividad de las organizaciones”, explicó.

Uno de los puntos centrales de su exposición fue la importancia de resguardar el rol humano en la toma de decisiones. “No basta con preguntarle a una IA. Se requiere una persona con criterio técnico que pueda interpretar, cuestionar y validar la información”, explicó, enfatizando la necesidad de incorporar supervisión humana en los procesos asistidos por inteligencia artificial (human in the loop) como un elemento crítico para evitar errores estratégicos.

En esta línea, Saavedra fue enfático en señalar que la inteligencia artificial no reemplaza la toma de decisiones, sino que la acelera. Sin embargo, sin una adecuada comprensión de los datos y sus implicancias, esta velocidad puede amplificar errores en lugar de generar valor.

Otro aspecto crítico abordado fue la calidad de los datos. El académico subrayó que trabajar con información no depurada o sesgada puede llevar a conclusiones incorrectas, incluso cuando el análisis parece sofisticado. En este sentido, enfatizó la importancia de procesos de validación y depuración previos al uso de herramientas de inteligencia artificial.

A través de ejemplos reales de empresas, evidenció cómo decisiones mal fundamentadas (ya sea por errores en la interpretación de datos o por problemas de gobernanza) pueden impactar directamente en la sostenibilidad y competitividad de las organizaciones. En este sentido, destacó que la lectura adecuada de estados financieros y la comprensión de indicadores clave siguen siendo competencias fundamentales, incluso en un contexto altamente digitalizado.

“El desafío no es solo acceder a más información, sino saber qué información es relevante y cómo utilizarla para tomar decisiones que generen valor”, sostuvo Saavedra, subrayando que la integración de inteligencia artificial debe ir acompañada de una base sólida en análisis financiero.

En un entorno donde la automatización redefine la velocidad de los negocios, la verdadera ventaja competitiva no radica únicamente en el acceso a tecnología, sino en la capacidad de las organizaciones para interpretar críticamente la información, resguardar sus datos y tomar decisiones con criterio en escenarios de creciente incertidumbre.

Puede ver la masterclass completa en el siguiente enlace: https://www.youtube.com/watch?v=nOQJIEuv8kI&t=1543s