En Latinoamérica, los bancos, entidades financieras y fintechs enfrentan un reto enorme: los usuarios como tú exigen atención inmediata, personalizada y sin errores. A la vez, los reguladores elevan los estándares de cumplimiento y trazabilidad. Todo esto mientras la competencia se intensifica.
La inteligencia artificial (IA) parece la respuesta ideal, pero solo para quienes pueden manejar una implementación compleja sin comprometer los estándares de confianza y cumplimiento normativo que definen la industria.
Aunque muchas organizaciones corren hacia la adopción de IA, aparece una brecha crítica: el 49 % de los líderes muy involucrados en IA reportan que sus empresas tienen dificultades para estimar y demostrar el valor de la IA, según Gartner 2025. Ese desafío de medición acentúa lo complicado que es desplegar soluciones avanzadas. 
Platicamos con Harry Moseley, experto en servicios financieros y gerente de desarrollo comercial en Keyrus UK, para explorar lo que realmente significa estar preparado para la IA en este panorama tan complejo. 
Más allá del marketing: estar verdaderamente preparado para la IA
"Estar preparado para la IA en el sector de servicios financieros implica contar con procesos robustos y auditables, y una base de datos confiable”, explica Moseley. “La IA no debe operar de forma aislada. Debe funcionar en conjunto con los procesos existentes de inteligencia empresarial e información de gestión”.
Esta perspectiva rompe con la idea de que prepararse para la IA es solo un asunto tecnológico. En realidad, exige integrar la gobernanza, la calidad de los datos y la cultura organizacional como un todo.
Hoy, la IA funciona como un potente acelerador: valida hipótesis, revela riesgos desconocidos y permite tomar decisiones sofisticadas basadas en datos mediante análisis automatizados. Sin embargo, como enfatiza Moseley, aún no estamos en una etapa donde la IA pueda operar autónomamente en el sector financiero. La confianza, el control y la trazabilidad siguen siendo innegociables.
Aplicaciones reales de IA que ya están transformando el sector financiero
Estas son algunas maneras en las que la IA ya está generando valor medible:
Experiencia del cliente (CX): los motores de personalización impulsados por IA analizan el sentimiento y comportamiento del cliente para ofrecer recomendaciones personalizadas, mientras los chatbots inteligentes atienden consultas rutinarias (estado de cuenta, activación de tarjeta, transferencias) las 24 horas en varios idiomas.
Seguridad y prevención de fraude: sistemas de IA avanzados autentican usuarios vía algoritmos de aprendizaje automático, detectan transacciones fraudulentas en tiempo real y permiten reportar tarjetas perdidas o robadas mediante interfaces que pueden deshabilitar cuentas comprometidas automáticamente.
Eficiencia operativa: flujos de trabajo automáticos gestionan tareas repetitivas como restablecer contraseñas, actualizar cuentas o responder preguntas frecuentes. Además, soluciones de IA pueden analizar el 100 % de las interacciones con clientes para detectar áreas de mejora y garantizar consistencia.
Estas aplicaciones demuestran que la innovación con IA puede llevar tanto a mayor satisfacción del cliente como a eficiencia operativa, si se implementa de forma estratégica.
Gobernanza: la base estratégica que no puedes ignorar
Cuando defines tu estrategia de IA y datos, la gobernanza no es opcional: es esencial.
“Para aprovechar al máximo el potencial de la IA en la industria financiera, las organizaciones deben implementar límites claros, definir la propiedad y la responsabilidad, e integrar la educación en alfabetización en IA en todos los niveles”, señala Harry.
Una gobernanza efectiva abarca:
La calidad de los datos
La aplicabilidad de los modelos
La seguridad
Las consideraciones éticas
Todo esto debe alinearse con estrategias modernas de gestión de datos que promuevan el linaje, la transparencia y el cumplimiento normativo. Con este marco integral, puedes innovar sin perder la confianza de tus clientes ni el respaldo regulatorio.
Cómo construir una estrategia sólida de IA
“Una estrategia sólida comienza con la alineación de las iniciativas de IA con los resultados comerciales, no con un pensamiento centrado en la tecnología”, enfatiza Moseley.
Un enfoque integral incluye:
Visión alineada: Define el papel de la IA en tu estrategia de servicio al cliente, gestión de riesgos y eficiencia operativa. Que cada inversión tecnológica respalde un objetivo de negocio claro.
Arquitectura escalable: Opta por plataformas nativas en la nube que te permitan adaptar y escalar capacidades de IA conforme evolucionan las necesidades.
Transformación cultural: Fomenta la experimentación y el aprendizaje continuo; la cultura interna es clave para adaptarse al ritmo de cambio de la IA.
Priorización de casos de uso estratégico: Identifica aplicaciones de alto impacto y barreras bajas: servicio al cliente automatizado, procesamiento inteligente de documentos o análisis predictivo de riesgo. Esto te da “ganancias rápidas” que generan impulso.
Desafíos que debes anticipar
¿La barrera más crítica para desplegar IA a gran escala?
«La falta de confianza en los modelos de datos subyacentes, en particular en su auditabilidad, aplicabilidad y cumplimiento normativo», observa Moseley. «Sin confianza en cómo los modelos toman decisiones, muchas instituciones financieras dudan en implementar la IA a gran escala».
La solución propuesta por Keyrus consiste en:
Transparencia de modelos
Registros de auditoría exhaustivos
Protocolos de prueba robustos
Los marcos de IA especializados y los aceleradores de datos de Keyrus combinan estructuras de gobernanza probadas con arquitecturas modernas, para que las instituciones financieras pasen del concepto a producción con confianza y en cumplimiento normativo.
"Una integración fluida significa que los modelos de IA se construyen e implementan sobre activos de datos confiables y bien gobernados, con trazabilidad completa hasta el origen", explica Moseley. "Esto facilita la transparencia y la auditabilidad, garantizando que las decisiones basadas en IA sean defendibles para los equipos de negocio y de riesgo/regulación".
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