La inteligencia artificial (IA) está acelerando la transformación del sector financiero, pero su implementación trae un riesgo que los líderes no pueden ignorar: el de convertir la innovación en un gasto sin retorno. Un informe de Gartner revela que las iniciativas de IA en finanzas pueden superar entre un 500% y un 1.000% el presupuesto inicial, impulsadas por la volatilidad de los modelos de precios, la dependencia de múltiples proveedores y la necesidad de gestionar datos de alta calidad.
Para Gabriel Arango, AVP – Head of Technology en LatAm, el desafío para el mercado argentino es doble: “La IA es una herramienta clave para hacer más eficiente la operación, mejorar la experiencia del cliente y gestionar riesgos. Pero si no se define desde el inicio una estrategia clara de inversión y modernización tecnológica, la promesa puede convertirse en un problema financiero. En Argentina, donde cada peso cuenta, no hay margen para la improvisación.”
Las cuatro áreas donde la IA ya genera impacto real
Desde su experiencia en banca, fintechs y aseguradoras de la región, identifican cuatro frentes en los que la IA está demostrando resultados tangibles:
- Hiperautomatización operativa – Uso de agentes de IA para optimizar procesos internos, reducir tareas repetitivas y liberar recursos humanos para tareas estratégicas.
- Productos financieros inteligentes y seguros – Detección de fraudes y amenazas en tiempo real, así como recomendaciones personalizadas basadas en el comportamiento del cliente.
- Desarrollo ágil con IA – Herramientas que aceleran la modernización tecnológica, desde sugerencias de código y pruebas automatizadas hasta migración de sistemas heredados.
- Experiencia hiperpersonalizada – Servicios y comunicaciones adaptadas a cada cliente gracias al análisis avanzado de datos.
Lo que viene: innovaciones clave y sus riesgos
El reporte Hype Cycle for AI in Finance, 2025 de Gartner destaca tecnologías con alto potencial para el sector, como la IA generativa aplicada a finanzas, la IA explicable, los gemelos digitales, el análisis aumentado y la gobernanza de IA. Sin embargo, también advierte que más de la mitad de los pilotos de IA serán abandonados hacia 2028 por sobrecostos o falta de retorno claro.
Los principales obstáculos detectados son:
- Calidad y disponibilidad de datos insuficiente.
- Falta de habilidades técnicas en los equipos financieros.
- Escasa claridad en la inversión y en el ROI esperado.
El desafío argentino
En Argentina, la digitalización de cara al cliente es alta, con millones de personas operando a diario en canales online y pagos electrónicos. Sin embargo, gran parte de la infraestructura financiera sigue funcionando sobre sistemas core desarrollados hace décadas. Esto limita la capacidad de crecimiento, aumenta los costos operativos y frena la adopción de modelos como los pagos instantáneos o los servicios 100% digitales.
Arango lo resume así: “El verdadero salto ocurre cuando es posible innovar sin detener la operación diaria. Para eso, es clave combinar tecnologías de IA con infraestructuras ágiles y resilientes, que se adapten al ritmo del negocio y sostengan la innovación a largo plazo”.
Fuente: TyN Magazine
