Los equipos de tecnología en los bancos solían celebrar cuando ponían en marcha un piloto de Inteligencia Artificial. Hoy, esa euforia se transformó: arrancar un piloto es la parte fácil del proyecto.
El dato fundamental de estudios de la industria como el Readiness Report 2025 no es el entusiasmo imperante -más de la mitad de las organizaciones ya reporta retornos positivos de sus iniciativas de IA-, sino el freno que aparece justo después: más del 60% todavía no logra llevar esos proyectos más allá de la fase experimental. El problema reside en la arquitectura de los datos, en la gobernanza y, en el fondo, de confianza.
Cuando un modelo de IA participa en la aprobación de un crédito o en la detección de una operación sospechosa de un cliente, la pregunta que me hacen los líderes financieros no es “¿funciona?”, sino “¿es posible explicar por qué el agente tomó esa decisión?”. La explicabilidad dejó de ser un nice-to-have para convertirse en requisito operativo, especialmente en Europa y América Latina, donde los marcos regulatorios exigen mayor transparencia algorítmica. Sin datos confiables, integrados y trazables, ningún modelo escala de forma sostenible hasta llegar al cliente donde este lo necesita. Eso no es una opinión: es lo que vemos en el terreno.
Pero hay una transformación paralela que me parece igual de relevante, y que a veces queda en segundo plano frente al debate sobre IA: la disolución de las fronteras del sistema financiero.
Los servicios financieros ya no viven en los bancos. Se integran en plataformas de e-commerce, en apps de movilidad, en el checkout de un retailer: según un estudio de JP Morgan, el mercado de “comprar ahora y pagar después” (BNPL, en inglés), crecerá globalmente hasta mover 911 mil millones de dólares en 2030 (casi duplicando las cifras de 2025).
Lo que antes llamábamos open banking (compartir datos vía APIs) hoy es el punto de partida de algo aún más transformador: el embedded finance, donde el servicio financiero aparece donde el cliente lo necesita. Las estimaciones de consultoras como McKinsey y EY ubican ese mercado por encima de los 7000 millones de dólares globales en la próxima década, y lo que ya vemos como prestaciones financieras habituales en América Latina -esquemas de QR universal, expansión de billeteras digitales- confirma que la región es una de las protagonistas globales de esta tendencia, según un reciente estudio del Banco Mundial.
Para los equipos técnicos, esto se traduce en un desafío concreto: ¿cómo se integra una infraestructura legacy con ecosistemas que operan en tiempo real y a gran escala? No hay una respuesta única, pero sí una certeza: el diferencial reside en encontrar un camino.
La banca está entrando en una etapa más diversa y exigente. Quienes logren pasar del piloto a la operación real sin perder la confianza del cliente definirán el sistema financiero en los próximos diez años.
