La inteligencia artificial se ha consolidado como una de las principales herramientas de transformación dentro de la industria financiera. Sin embargo, pese al crecimiento de su adopción en entidades bancarias, fintech y compañías de servicios financieros, su implementación aún se concentra principalmente en mejorar la eficiencia operativa y no necesariamente en redefinir los modelos de negocio.
Esa es una de las principales conclusiones del más reciente informe elaborado por el Cambridge Centre for Alternative Finance (CCAF), que evidencia cómo la IA ya forma parte de la operación cotidiana de la mayoría de las organizaciones del sector, aunque todavía existe una diferencia significativa entre quienes experimentan con esta tecnología y quienes logran integrarla de manera estratégica en toda la empresa.
La automatización sigue siendo el principal uso de la IA
Según los hallazgos del estudio, el 81 % de las entidades financieras ya utiliza inteligencia artificial en algún nivel de sus operaciones. No obstante, apenas el 14 % considera que esta tecnología ha generado una transformación profunda capaz de fortalecer su estrategia corporativa y su ventaja competitiva.
La automatización de procesos se mantiene como la aplicación más extendida, con una adopción del 79 %. A esto se suman otros usos relevantes como el desarrollo de software y la visualización de datos, presentes en el 75 % de las organizaciones, así como la atención al cliente, donde la implementación alcanza el 74 %.
Para Santiago Etchegoyen, CTO de uFlow, el uso de la IA en procesos críticos puede generar beneficios que van más allá de la reducción de costos.
Automatizar procesos clave como la originación de crédito o la detección de fraude puede generar beneficios estratégicos para cualquier empresa de crédito, como optimizar significativamente sus costos operativos, agilizar la implementación de reglas, acelerar la experiencia del cliente y liberar al equipo humano de tareas repetitivas. Esto permite que las personas se enfoquen en lo estrictamente humano: la asesoría, la relación y la confianza
Fintech lideran la adopción más avanzada
El informe también identifica diferencias importantes entre los distintos actores del ecosistema financiero. Las empresas fintech aparecen como las organizaciones con mayor nivel de madurez en la implementación de inteligencia artificial.
De acuerdo con los datos recopilados, el 47 % de estas compañías ya se encuentra en etapas avanzadas de adopción, mientras que en las entidades financieras tradicionales esa cifra alcanza el 30 %. Además, un 19 % de las fintech reporta estar inmerso en procesos de transformación profunda impulsados por la IA.
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La ventaja tecnológica de las fintech
Esta diferencia responde, en gran medida, a la capacidad de estas organizaciones para desarrollar arquitecturas tecnológicas más flexibles. El uso de servicios en la nube, interfaces de programación (API) y modelos avanzados de inteligencia artificial facilita la escalabilidad y la implementación de herramientas como motores automatizados de decisión.
En contraste, muchas entidades financieras tradicionales continúan enfrentando limitaciones asociadas a sistemas heredados, estructuras tecnológicas complejas, fragmentación de la información y dificultades para atraer talento especializado. Estos factores suelen ralentizar los procesos de innovación y la incorporación de nuevas capacidades digitales.
Aun así, el sector bancario ha venido acelerando su modernización mediante alianzas estratégicas con proveedores tecnológicos, buscando desarrollar productos y servicios más innovadores para sus clientes.
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Latinoamérica enfrenta retos y oportunidades
El análisis destaca que América Latina cuenta con una oportunidad importante para construir infraestructuras tecnológicas más modernas y orientadas al uso intensivo de datos. Sin embargo, alcanzar ese objetivo requiere inversiones sostenidas y una visión clara sobre el papel que la inteligencia artificial puede desempeñar en la toma de decisiones financieras.
Uno de los desafíos más relevantes identificados por el estudio es la dificultad para medir el impacto económico de estas tecnologías. El 55 % de las organizaciones financieras y el 63 % de los reguladores reconocen que tienen problemas para calcular el valor generado y el retorno de la inversión de sus proyectos de inteligencia artificial.
Medir resultados, el desafío pendiente
La incapacidad para cuantificar con precisión los beneficios de la IA puede convertirse en un obstáculo para su desarrollo. Según el análisis presentado por uFlow, esta situación puede llevar a que las inversiones se realicen impulsadas por tendencias del mercado o presión competitiva, en lugar de basarse en indicadores claros de desempeño.
Además, los proyectos pueden quedar en una fase intermedia donde resulta difícil justificar nuevas inversiones o, por el contrario, determinar su cancelación. Esta falta de métricas también complica la comparación objetiva entre diferentes proveedores y soluciones tecnológicas.
En el ámbito regulatorio, el panorama muestra un nivel de madurez aún más limitado. El 85 % de los reguladores latinoamericanos afirma encontrarse en etapas exploratorias o de pruebas piloto relacionadas con inteligencia artificial, una proporción superior al promedio mundial del 70 %. Ninguna entidad reguladora de la región ha alcanzado todavía un nivel considerado transformador, en el que la IA funcione como un componente estructural de los procesos de supervisión y regulación.
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