La inteligencia artificial agéntica comienza a perfilarse como una de las mayores transformaciones para la banca minorista a nivel global, y América Latina aparece como uno de los escenarios donde su impacto podría sentirse con mayor fuerza.
¿Qué es la IA agéntica y cómo funciona?
Según un nuevo análisis de Boston Consulting Group (BCG), la implementación estratégica de este tipo de tecnología permitiría a los bancos aumentar su rentabilidad hasta en un 30% y reducir costos operativos entre un 30% y 40% hacia 2030. El reporte, titulado How Retail Banks Can Put Agentic AI to Work, pone el foco en una nueva generación de sistemas de inteligencia artificial capaces de analizar información, tomar decisiones y ejecutar tareas complejas de forma autónoma bajo supervisión humana.
Para la firma consultora, este avance podría redefinir la manera en que operan las entidades financieras, especialmente en procesos internos que todavía dependen de tareas manuales y tiempos prolongados de gestión.
El contexto de América Latina y Colombia
La relevancia de este cambio es aún mayor en América Latina, una región donde los bancos enfrentan altos costos operativos, una competencia creciente de las fintech y una acelerada digitalización de los servicios financieros. En ese contexto, la IA agéntica surge como una herramienta con potencial para acelerar la modernización del sector y mejorar la eficiencia operativa.
Durante los últimos años, gran parte de las inversiones de la banca se concentró en digitalizar canales de atención como aplicaciones móviles y plataformas de banca en línea. Sin embargo, detrás de esas interfaces digitales todavía existen procesos de middle y back office que continúan dependiendo de la revisión manual de documentos, la conciliación de datos o los análisis individuales para tomar decisiones crediticias y operativas.
Según BCG, ahí es donde los agentes de inteligencia artificial pueden marcar una diferencia significativa. “La tecnología tiene la capacidad de integrar análisis, razonamiento y ejecución dentro de un mismo flujo de trabajo, automatizar procesos completos sin alterar los estándares de riesgo y cumplimiento que exigen las entidades financieras”, señala el informe.
Ejemplo práctico: otorgamiento de crédito
Uno de los ejemplos mencionados en el análisis es el proceso de otorgamiento de crédito. En este caso, los agentes de IA pueden analizar datos de identidad, fraude y burós crediticios para construir resúmenes estructurados de riesgo que agilicen las decisiones finales del banco y reduzcan considerablemente los tiempos de aprobación.
Para Juliana Sguerra, managing director & partner de BCG, Colombia tiene condiciones particulares para capitalizar este avance tecnológico. “En Colombia, donde la banca ha avanzado significativamente en digitalización, pero aún enfrenta retos en eficiencia operativa y tiempos de respuesta, los agentes de IA representan un punto de inflexión. Esta tecnología permite conectar de forma inteligente los procesos del front, middle y back office, agilizando decisiones como la aprobación de crédito sin comprometer los estándares de riesgo y cumplimiento”, afirmó.
La ejecutiva agregó que el verdadero valor de esta transformación dependerá de la capacidad de las entidades financieras para intervenir en procesos completos y no únicamente en soluciones aisladas. “Capturar su valor requiere ir más allá de mejoras puntuales: las entidades deben transformar procesos completos de extremo a extremo. Solo así es posible lograr ganancias sostenibles en eficiencia y ofrecer experiencias realmente superiores a los clientes”, explicó Sguerra.
Mayor impacto en el back office
El análisis de BCG sostiene que, aunque muchas de las aplicaciones más visibles de la inteligencia artificial estarán enfocadas en mejorar la interacción con los usuarios, el mayor impacto económico se concentrará en el back office bancario. Los agentes de IA podrán interpretar documentos complejos, detectar inconsistencias, analizar casos particulares y escalar excepciones automáticamente, mientras mantienen registros auditables y supervisión humana.
Esto no solo reduciría errores y tiempos de operación, sino que también permitiría liberar talento para tareas de mayor valor estratégico. Otro de los cambios que anticipa la consultora es la integración cada vez más estrecha entre los sistemas del front office y el back office. La IA permitiría conectar en tiempo real la intención del cliente con procesos de riesgo, cumplimiento y ejecución de servicios financieros, creando flujos de trabajo mucho más ágiles y personalizados.
Desafíos y recomendaciones
No obstante, BCG advierte que el reto para las entidades financieras no será únicamente tecnológico. La adopción de IA agéntica exigirá rediseñar procesos internos, fortalecer modelos de gobernanza y construir equipos interdisciplinarios capaces de operar estas soluciones a gran escala.
En ese escenario, los bancos que aceleren primero su transformación podrían obtener ventajas competitivas difíciles de replicar, al mejorar la productividad, reducir los tiempos de respuesta y ofrecer experiencias financieras más eficientes y personalizadas.
Para América Latina, donde todavía persisten desafíos importantes en inclusión financiera y acceso a servicios bancarios, la inteligencia artificial agéntica podría convertirse en una herramienta clave para construir una banca más eficiente, accesible y centrada en las necesidades del cliente.
