La inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad para las organizaciones de todo el mundo. Sin embargo, su rápida adopción todavía no se refleja en una transformación equivalente de los resultados del negocio.
De acuerdo con investigaciones de McKinsey, solo el 8% de las organizaciones ha logrado escalar la tecnología más allá de pilotos o casos de uso aislados para generar un impacto económico real. El 92% restante ya utiliza esta tecnología, pero aún no consigue convertirla en una ventaja competitiva sostenible.
Daniel Aguilar, Sales VP Banking & Financial Services de Softtek, señala que el valor de la herramienta depende menos de sumar nuevas tecnologías y más de qué tan integrada está en la operación de la empresa.
“La IA genera verdadero valor cuando deja de operar como una suma de iniciativas independientes y pasa a formar parte de la arquitectura, los procesos y la toma de decisiones de toda la organización”, agrega el ejecutivo.
Los datos recogidos en el informe titulado The AI-Powered Banking Shift también muestran que la tecnología produce actualmente sus mayores beneficios en innovación, donde el 64% de las organizaciones reporta mejoras, así como en la satisfacción de los colaboradores.
En contraste, su impacto sobre indicadores directamente asociados al desempeño financiero continúa siendo más limitado: el 36% identifica mejoras en rentabilidad, el 33% en crecimiento de ingresos y el 25% en participación de mercado.
Esta brecha también se observa en el ritmo de adopción. Mientras el uso de esta tecnología pasó del 20% de las organizaciones en 2017 al 78% en 2025, el valor generado continúa concentrándose principalmente en eficiencias operativas y mejoras incrementales, en lugar de transformar el modelo de negocio.
La oportunidad para la banca
En el sector financiero, las oportunidades son especialmente relevantes. Estimaciones de PwC y McKinsey calculan que la IA generativa podría generar entre USD 200.000 millones y USD 340.000 millones anuales para la banca mundial, equivalente al 9% y 15% de sus beneficios operativos.
Ese potencial proviene de mejoras en productividad, decisiones de riesgo, personalización y eficiencia operativa.
Álvaro Molero, consultor de IA para la industria de banca en la firma tecnológica, explica que el sector reúne algunas de las condiciones que hacen más transformadora a esta herramienta.
“La banca opera sobre grandes volúmenes de datos, procesos altamente estructurados y decisiones que deben tomarse en tiempo real. Por eso, la IA tiene la capacidad de evolucionar desde la automatización de tareas específicas hacia modelos que optimizan de forma continua la relación con los clientes, la gestión del riesgo, la detección de fraude y la eficiencia operativa. Las instituciones que logren integrar la IA en el núcleo de su operación estarán mejor preparadas para competir en un entorno cada vez más dinámico”, señala Molero.
No obstante, capturar ese valor requiere una apuesta estratégica de mayor alcance. De acuerdo con datos del mercado provistos por S&P Global, las organizaciones que destinan menos del 1,5% de su inversión tecnológica a iniciativas de IA obtienen retornos prácticamente nulos.
El cambio comienza a producirse cuando la inversión alcanza entre el 2,5% y el 4%, nivel en el que la tecnología deja de optimizar tareas puntuales para integrarse de forma estructural en el negocio.
Cuando la IA entra al negocio
Para Molero, este escenario obliga a replantear la manera en que las empresas incorporan la tecnología.
“El reto ya no consiste en implementar nuevos casos de uso, sino en evolucionar hacia organizaciones AI-First, donde los datos, la infraestructura tecnológica, los procesos y la cultura empresarial están diseñados para que la inteligencia artificial participe de forma continua en la operación”, afirmó.
En esa línea, los especialistas sostienen que el avance hacia estos modelos dependerá de que las empresas incorporen la tecnología como parte de su operación, sus decisiones y su estrategia de crecimiento y no como una herramienta aislada, lo que implica integrarla en procesos de extremo a extremo, fortalecer la gobernanza de datos y rediseñar capacidades organizacionales que permitan escalar su uso de manera consistente.
“La IA ya dejó de ser una tecnología experimental para convertirse en un factor estratégico de competitividad. Las organizaciones que logren integrarla en el corazón de su operación no solo ganarán eficiencia, sino que podrán innovar más rápido, adaptarse mejor a los cambios del mercado y crear nuevas fuentes de valor”, concluye Aguilar.
