Marga García, directora de Banca de Babel.
Durante años, la inteligencia artificial (IA) ha sido un motor de eficiencia en la banca: detección de fraudes, optimización de riesgos, personalización de productos financieros y automatización de procesos. Por ejemplo, un banco global británico ha reducido en un 60% las alertas de fraude con IA, priorizando los casos realmente críticos.
Pero, ahora, estamos en un punto de inflexión. La IA generativa ha llegado para cambiarlo todo. Ya no solo analiza datos, sino que crea, interpreta y aprende en tiempo real, redefiniendo la relación entre bancos y clientes. No es solo evolución, es disrupción. La inteligencia artificial generativa no solo está transformando la maquinaria interna de los bancos, sino que está reescribiendo por completo su relación con los clientes.
Uno de los mayores bancos minoristas americanos ha lanzado un asistente virtual que está transformando la experiencia bancaria con IA generativa. Es más que un chatbot, responde con lenguaje natural, anticipa necesidades y ejecuta operaciones. Puedes pedirle: "Muéstrame mi saldo", "Transfiere 500 dólares a Juan", o "Ayúdame a ahorrar para mis vacaciones", y este asistente lo hará por ti al instante. Su integración con la app permite realizar pagos, administrar tarjetas y resolver dudas sin hablar con un agente. Una banca sin esperas y más intuitiva que nunca.
Otro caso destacado es el de una Fintech de “Buy Now Pay Later” que ha adoptado ChatGPT-4 para revolucionar su servicio al cliente. Su asistente virtual basado en IA generativa gestiona el 66% de las consultas de los clientes en tiempo récord, con una creciente satisfacción. En solo un mes, ha realizado más de 2,3 millones de interacciones en 23 mercados, demostrando que la IA no solo mejora la eficiencia, sino que también reinventa la experiencia del usuario, a la vez que proporciona un ahorro significativo de costes.
Más allá de asistentes virtuales y automatización de procesos, la IA generativa se está convirtiendo en una herramienta clave para optimizar el desarrollo de software, modernizar sistemas y reducir costos operativos. De este modo, encontramos bancos globales españoles que están utilizando ChatGPT para traducir códigos obsoletos a lenguajes modernos, optimizando procesos internos. Aunque aún en fase experimental, los primeros resultados son prometedores. Desde Singapur, también tenemos casos de otras entidades que ya están viendo impactos tangibles, mejorando en un 30% la eficiencia de sus desarrolladores con su copiloto de IA "Wingman".
Estos avances demuestran que la IA generativa no es una moda pasajera; su impacto es real y medible. Sin embargo, solo un 4% de los bancos a nivel mundial están preparados para adoptar estas soluciones de manera. La banca está cambiando, y la pregunta no es si adoptaremos la IA generativa, sino cómo y cuándo la escalaremos. Si los beneficios son tan claros, ¿qué frena su adopción masiva?
La adopción de la IA generativa a gran escala sigue enfrentando obstáculos clave en la banca. Muchos bancos aún dependen de sistemas heredados, lo que dificulta la integración de nuevas soluciones. Los datos están fragmentados en silos desconectados, lo que impide a la IA acceder a información limpia y útil en tiempo real. Además, la incertidumbre regulatoria frena su uso en decisiones críticas, generando dudas sobre cumplimiento y seguridad. Pero, el mayor desafío no es solo técnico, sino cultural: la IA no es solo una herramienta, es un cambio en la forma de operar y tomar decisiones. Para aprovechar su potencial, la banca debe transformar no solo su tecnología, sino también su mentalidad. La IA exige nuevas formas de trabajar y decidir.
Para que la IA generativa sea realmente el motor de la banca del futuro, hay que superar estos obstáculos y hacerla parte del negocio, a gran escala. Adoptar la IA generativa no es solo cuestión de tecnología; requiere una estrategia clara y bien integrada en el negocio. No basta con probar herramientas nuevas. Para que la IA funcione de verdad, necesita una base sólida: infraestructura preparada, datos bien gestionados y un modelo de integración que garantice su impacto real.
Pero el reto no es solo técnico, sino de ejecución. La IA generativa no es una solución aislada, sino un ecosistema de tecnologías que debe coordinarse para sumar valor en cada proceso del banco. Sin un modelo claro de integración y gobernanza, su adopción será desordenada y poco efectiva.
El verdadero salto no está en lanzar pilotos, sino en hacer que la IA forme parte del día a día. Su éxito se mide en resultados: mejores decisiones, más eficiencia, nuevos modelos de negocio. No se trata solo de optimizar lo que ya existe, sino de reinventar la banca y generar nuevas oportunidades.
A corto plazo, el desafío es claro: integrar la IA en la operativa y demostrar su valor real. A largo plazo, debe convertirse en el motor de transformación del sector. La pregunta ya no es si la IA será parte de la banca del futuro, sino quién logrará escalarla antes.
El futuro de la banca será inteligente y autónomo. Para 2028, el 80% de los productos y servicios financieros llevarán IA embebida, según Gartner. Los bancos ya no solo ofrecerán productos financieros, sino experiencias personalizadas y automatizadas en tiempo real. La IA generativa será clave en esta transformación. Personalizar, anticipar, automatizar: esa es la nueva banca. Pero para llegar ahí, hay que pasar de la teoría a la práctica.
Estamos en un punto de inflexión. La IA no es una tendencia pasajera, es la tecnología que marcará la próxima década. Quienes la adopten ahora ganarán en competitividad; los que duden, quedarán atrás. No es momento de seguir probando. Es momento de escalar. La pregunta no es si la IA será parte de la banca del futuro, sino quién la liderará. ¿Está tu banco listo para dar el paso?
***Marga García es directora de Banca de Babel