La inteligencia artificial generativa ya forma parte del funcionamiento habitual de la mayoría de las entidades financieras. No obstante, más del 50% de los directivos del sector reconoce que los proyectos implementados hasta ahora no han producido beneficios significativos, de acuerdo con el estudio Intelligent Banking: The Future Ahead , elaborado por SAS y Economist Impact.
El informe, basado en encuestas a 1.700 altos cargos de la industria bancaria y fintech en todo el mundo, recoge una fotografía global del proceso de adopción de esta tecnología en la banca. Aunque más del 90% de los ejecutivos consultados confirma que sus organizaciones ya han implementado algún tipo de solución basada en IA generativa, el rendimiento observado dista de lo esperado.
La ciberseguridad y los riesgos operativos, prioridades emergentes
Pese a la percepción generalizada de escasa rentabilidad a corto plazo, el uso de inteligencia artificial se ha consolidado en áreas como la detección de fraude, que ha registrado mejoras en eficiencia y precisión. En paralelo, las entidades están empleando modelos algorítmicos para reforzar la protección frente a amenazas emergentes, incluidos los deepfakes y otros riesgos digitales.
Un 80% de los encuestados estima que los ciberataques y delitos financieros serán los principales retos para el sector durante la próxima década. En este contexto, la IA se perfila como una herramienta estratégica para mejorar los sistemas de defensa tecnológica y operativa.
Cinco ejes estratégicos para liderar en la era de la IA bancaria
El informe plantea una hoja de ruta basada en cinco líneas de actuación para aquellas entidades que aspiran a mantener su posición en un entorno cada vez más competitivo, marcado por el auge de neobancos, fintechs, gigantes tecnológicos y monedas digitales emitidas por bancos centrales:
- Alianzas estratégicas con agentes tecnológicos para ampliar capacidades.
- Gobernanza ética de datos e IA, que permita innovar sin comprometer la integridad del sistema.
- Transparencia y protección del cliente, como base para generar confianza.
- Automatización del cumplimiento regulatorio, para reducir cargas operativas y aumentar la agilidad.
- Modernización de infraestructuras y formación, claves para sostener una innovación sostenida.
Estos ejes estratégicos responden a una necesidad compartida entre las entidades financieras: adaptarse a un escenario volátil, con tipos de interés fluctuantes y tensiones de liquidez. La gestión inteligente del riesgo, apoyada en IA, se ha convertido en un elemento central para garantizar la resiliencia organizativa.
Regulación y responsabilidad: dos factores que definen el avance
A pesar de las dudas iniciales sobre la efectividad de la IA, un 68% de los ejecutivos considera que las nuevas normativas en torno a inteligencia artificial, blockchain y banca abierta facilitan una innovación más estructurada y responsable. Esto incluye el cumplimiento de requisitos de privacidad, la protección frente a vulnerabilidades técnicas y el desarrollo de marcos normativos adaptados al uso de modelos algorítmicos.
Algunas instituciones ya están implementando sistemas internos de gobernanza orientados a este fin. Es el caso de bancos como Standard Chartered y DBS Bank, que han adoptado protocolos específicos para alinear el despliegue tecnológico con los principios de transparencia y control.
Un equilibrio entre tecnología, ética y resiliencia
Desde la perspectiva de los expertos consultados, la consolidación de la IA en el sector bancario no se producirá sin un enfoque equilibrado que contemple tanto las posibilidades técnicas como sus implicaciones éticas y normativas. Melanie Noronha, analista de Economist Impact, advierte que los beneficios potenciales de estas tecnologías deben medirse frente a riesgos asociados como los sesgos algorítmicos, el impacto regulatorio y las tensiones operativas.
En esa misma línea, Mónica Gutiérrez, responsable del sector privado en SAS España, subraya la necesidad de integrar estas soluciones de forma estratégica. A su juicio, las entidades que consigan combinar innovación tecnológica con criterios de gobernanza adecuados estarán mejor posicionadas para afrontar los desafíos futuros del sector financiero.
Tendencias observadas en el estudio
Entre los datos más relevantes recogidos en el informe destacan los siguientes:
- El 91% de los bancos ya utiliza alguna forma de IA generativa.
- Solo un 48% ha detectado beneficios tangibles derivados de su implementación.
- El 80% considera que la lucha contra el fraude y la ciberseguridad será la prioridad en los próximos diez años.
- Un 68% opina que la regulación emergente facilitará una innovación más sólida y segura.
- Las principales barreras percibidas por los directivos incluyen la escasez de talento especializado, la complejidad técnica y la incertidumbre normativa.
Perspectivas del sector ante una adopción desigual
El informe concluye que, si bien la integración de inteligencia artificial en la banca es ya una realidad extendida, su impacto varía de forma significativa entre regiones y tipologías de entidades. Mientras algunos bancos han logrado mejorar la eficiencia de sus operaciones, otros todavía buscan definir un modelo de aplicación que sea sostenible y compatible con sus capacidades internas.
El desarrollo de infraestructuras adaptadas, la capacitación del personal y el establecimiento de alianzas con terceros se presentan como condiciones necesarias para capitalizar las oportunidades que ofrece la IA generativa. En este sentido, la velocidad de adopción tecnológica no garantiza por sí sola resultados exitosos.
