Magister en dirección de marketing, Diplomado en gestión de procesos para los negocios, Gerente de Transformación Digital y Director del diplomado de Transformación Digital + IA en Grupo Digital Bank.
En la carrera frenética por la digitalización, los tomadores de decisiones en latinoamérica se encuentran bajo una gran presión, no solo por la volatilidad del entorno o la nueva generación de competidores nativos digitales que obligan a las instituciones tradicionales a adaptarse, sino por un ciclo que cada cierto tiempo, trae consigo la aparición de un “santo grial” que viene a generar una disrupción, en la mejora de nuestros procesos, nunca antes vista y que se debe implementar sin saber muy bien para qué y dónde. Hoy, ese “santo grial” es la Inteligencia Artificial (IA). Sin embargo, estamos ignorando una verdad incómoda: el uso de la IA para automatizar el caos solo produce caos más rápido.
La trampa de la velocidad
Es común observar cómo instituciones financieras en la región se lanzan a implementar modelos de IA en sus áreas de atención al cliente o gestión de riesgos sin detenerse a evaluar cómo están sus procesos base y si están generando valor. motivadas por la urgencia de mostrar retornos de inversión (ROI) inmediatos, que no necesariamente llegan en lls tiempos estimados, o por no quedarse atrás frente al última “moda”, caen en una trampa estratégica.
Como suelo repetir en varias conversaciones optimizar un proceso mal diseñado con IA solo se traduce en un proceso malo, pero más veloz. En el sector financiero, esto es especialmente peligroso. Si un modelo de scoring crediticio hereda sesgos de un proceso manual ineficiente, o si un chatbot se alimenta de flujos de atención burocráticos, la IA no resolverá el problema; simplemente lo magnificará a una escala y volumen imposibles de gestionar manualmente.
El contexto Latam: El peso de lo “Legacy”
La realidad de los bancos en Latinoamérica está marcada por sistemas complejos y, a menudo, fragmentados. Muchas instituciones aún operan con núcleos transaccionales (cores) de hace décadas, sobre los cuales se han ido parcheando capas digitales.
Cuando intentamos inyectar IA sobre estos flujos de trabajo fragmentados, los errores y las ineficiencias preexistentes se exacerban. Las decisiones incorrectas —ya sea en la aprobación de un crédito o en la detección de un fraude— se vuelven sistémicas. Lo que antes era un error humano puntual, ahora se convierte en un fallo algorítmico de alto impacto reputacional y financiero.
¿Por qué saltamos al vacío?
En mi visión y experiencia, la resistencia al rediseño de procesos no es falta de capacidad técnica, es una cuestión de cultura y tiempos:
- Presión por el ROI: Los comités ejecutivos exigen resultados en menores tiempos basado en la falsa expectativa que esta tecnología solucionará todos los problemas en lapsos de tiempo muy cortos, sumado a que el rediseño de procesos se percibe como un ejercicio lento y costoso.
- Falta de visión holística: Se ve a la IA como una “herramienta” de TI y no como una capacidad estratégica que requiere una base operativa limpia.
- Miedo al cambio estructural: Es más fácil poner una capa de IA sobre lo que ya existe que cuestionar por qué el proceso se hace de esa manera desde hace 20 años.
Primero el diseño, luego la potencia
La clave para que la banca en Latam logre un verdadero salto competitivo está en la reingeniería de procesos como paso previo irrenunciable. Solo con flujos de trabajo claros, eficientes y bien definidos podremos extraer el valor real de la IA.
Ignorar esta etapa de diagnóstico y rediseño es preparar el terreno para el fracaso. La inversión en Inteligencia Artificial debe dejar de ser un amplificador de problemas heredados para convertirse en el catalizador de un valor real. En la banca del futuro, no ganará el que implemente la IA más rápido, sino el que tenga los procesos más limpios para que la IA pueda potenciar.