Hablar de transformación digital en las instituciones financieras significó por años digitalizar canales de atención, migrar a la nube y robotizar tareas repetitivas. Pero hoy, ese discurso ya no bastaba.
Estamos frente a un punto de inflexión: la irrupción de la inteligencia artificial generativa (Gen AI) no solo estaba cambiando el cómo operamos, sino redefiniendo el rol mismo de las operaciones dentro de la organización.
Lo que antes era un proceso rígido, secuencial y dependiente de la intervención humana, hoy se convertía en un sistema dinámico, flexible y basado en decisiones en tiempo real.
Gen AI permitía a las áreas operativas dejar de ser vistas como un “centro de costos” para convertirse en verdaderos motores de eficiencia, control y generación de valor.
La primera ola de transformación vino con la automatización robótica (RPA) y la inteligencia artificial tradicional, más allá de la digitalización de procesos.
Reducimos tiempos, bajamos costos. Pero quedaba pendiente un desafío mayor: ¿cómo hacer que las operaciones evolucionaran al ritmo del contexto actual —marcado por la volatilidad, la hiperpersonalización y la presión regulatoria— sin colapsar en el intento?
Es ahí donde la Gen AI marcaba una diferencia estructural. Ya no hablábamos de programar tareas, sino de crear agentes inteligentes que comprendían el entorno, anticipaban escenarios y tomaban decisiones adaptativas.
En cifras concretas, esto permitía escalar niveles de procesamiento directo desde un 40% actual hasta un 90%. Equipos que antes estaban abocados a labores de control, hoy se reemplazaban por capas de supervisión automatizada.
Incluso los ingresos operativos —históricamente ajenos a estas áreas— podían aumentar entre un 3% y un 5% gracias al uso estratégico de datos y analítica.
Tres palancas de transformación
Esta transformación no ocurría de manera espontánea. Requería accionar tres palancas fundamentales:
- Eficiencia: reasignación dinámica de recursos, reducción de errores y menores costos de mantenimiento.
- Agilidad: arquitecturas modulares que permitieran incorporar nuevas tecnologías sin interrumpir el negocio.
- Personalización: experiencias únicas para cada cliente, basadas en sus datos y contexto.
En este nuevo paradigma, el trabajo humano no desaparecía: se transformaba.
Las personas ya no ejecutaban tareas repetitivas, sino que se enfocaban en decisiones complejas, innovación y diseño de soluciones. Se construían equipos híbridos donde humanos y máquinas colaboraban, operando con mayor escala, velocidad y resiliencia.
Adoptar Gen AI no era subirse a la moda tecnológica: era una apuesta estratégica por la sostenibilidad, la competitividad y la relevancia futura.
Quienes avanzaran en esta dirección no solo ganarían eficiencia, sino también mayor control de riesgos, adaptabilidad frente a crisis y, lo más importante, una experiencia de cliente significativamente mejorada.
La pregunta para la industria financiera ya no era si integrar la Gen AI, sino cuán rápido estábamos dispuestos a hacerlo.
Porque en este nuevo mapa operativo, la velocidad marcaría la diferencia entre liderar o quedarse mirando cómo otros reinventaban el negocio.
