La Inteligencia Artificial (IA) en el sector financiero es, hoy por hoy, una herramienta operativa que ya genera resultados tangibles en Colombia. Sin embargo, el desafío ha mutado: ya no se trata solo de adoptar tecnología, sino de gobernarla, escalarla y lograr que sirva al propósito fundamental de la banca: la confianza y la inclusión.
Este fue el eje central del panel ‘Banca y Fintech: ¿Cómo la IA las está transformando?‘, en el marco del Aiphoria Tech Day, moderado por Mauricio Jaramillo Marín, director de Impacto TIC, que reunió a líderes de Bancamía, Banco Contactar, BBVA, Davivienda, ACH Colombia y ADL Digital Lab.
Durante la conversación, los expertos coincidieron en que el sector ha superado la etapa del “hype” para enfocarse en casos de uso que reducen la fricción con el cliente y optimizan la labor del talento humano.
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Más allá del Chatbot: Casos de uso reales
Si bien la percepción pública asocia la IA bancaria principalmente a la prevención de fraude, los líderes del sector revelaron que el impacto actual es mucho más amplio y profundo.
Diana Carolina Molina, Gerente de Innovación de Bancamía, destacó cómo la entidad está utilizando la IA para potenciar su modelo de banca relacional en sectores vulnerables. Molina compartió un caso de éxito en “cobranza empática“, donde modelos omnicanal han logrado una tasa de conversión superior al 40 %, adaptándose a los canales de preferencia del cliente. Además, mencionó el uso de visitas virtuales que convierten video en data estructurada, ahorrando hasta 8 horas de desplazamiento en zonas rurales.
Por su parte, Luis Alberto Fernández, VP de Operaciones y Tecnología de ACH Colombia, explicó cómo la entidad detrás de PSE ha atacado uno de los dolores de cabeza de los trabajadores independientes: la liquidación de la seguridad social. Mediante un agente interactivo en WhatsApp, han simplificado este proceso complejo, reduciendo costos operativos y mejorando la satisfacción del usuario.
En el caso de los grandes conglomerados, la escala es masiva. Simón Tamayo, Gerente Senior de Datos e IA en ADL Digital Lab (brazo tecnológico del Grupo Aval), reveló cifras contundentes: “Tenemos unos 300 modelos de Machine Learning en producción y hacemos más de 30 millones de predicciones diarias”.
El desafío estratégico: Gobierno y alineación
Uno de los consensos más fuertes del panel fue que la tecnología por sí misma no garantiza el éxito; la estrategia y el gobierno de datos son los verdaderos diferenciadores.
Catalina Riveros, recién nombrada Líder de Agentic AI en Davivienda, subrayó que el banco está apostando por una mentalidad “AI First” (IA primero), pero con una metodología rigurosa. “El 95 % de las implementaciones en el mundo han fracasado con IA por el afán, sin una rigurosidad. Nuestro foco está en la sistemática”, afirmó Riveros, señalando que el mayor reto actual es el gobierno de estos nuevos modelos y agentes autónomos.
Desde ADL, Tamayo advirtió sobre el error común de dejar que la tecnología dicte el rumbo: “Los equipos técnicos no pueden pretender liderar la estrategia del negocio, las riendas del proyecto son del negocio”, señaló, enfatizando la necesidad de una alineación total para evitar fallos en la adopción.
Cultura y Legado: Las barreras invisibles
La implementación de IA en la banca tradicional enfrenta dos obstáculos gigantes: los sistemas heredados (legacy) y la cultura organizacional.
Julio César Ávila, Director de Arquitectura e Ingeniería de BBVA Colombia, explicó cómo el banco ha tenido que crear capas intermedias para permitir que la IA procese datos en tiempo real sin depender directamente de los core bancarios tradicionales. Además, resaltó el desafío cultural: “Lo primero fue mostrarle a las personas que esto no es para reemplazar el trabajo, sino para sacar tareas operativas y dar más valor”, comentó Ávila, añadiendo que una vez los empleados adoptan herramientas como Gemini, la resistencia desaparece ante el aumento de productividad.
En esta línea, María Carolina Cantor, Gerente de Negocios de Banco Contactar, enfatizó que la gestión del cambio es crítica. Para su entidad, la IA no reemplaza el contacto humano, sino que permite “observar al cliente” de manera más inteligente, identificando oportunidades para sectores como el agro o el emprendimiento femenino que antes pasaban desapercibidas.
El futuro: Una banca invisible y más humana
Al mirar hacia el futuro, los panelistas proyectaron una banca donde la omnicanalidad y la hiperpersonalización serán la norma.
- Davivienda visualiza un “Personal Banker” basado en IA capaz de transar y asesorar por voz y texto en cualquier canal.
- ACH y BBVA coinciden en una banca de eventos, que se anticipa a las necesidades del usuario (como ofrecer un crédito en tiempo real al detectar saldo insuficiente en una compra).
- ADL planteó un propósito social potente: utilizar la IA para ampliar el acceso al crédito y combatir el financiamiento informal. “Tenemos la responsabilidad de utilizar estas herramientas para quitarle trabajo a los ‘gota a gota'”, sentenció Tamayo.
El panel concluyó que, paradójicamente, el éxito de la Inteligencia Artificial en la banca colombiana dependerá de su capacidad para hacer que las entidades sean más “humanas”: más cercanas, más empáticas y capaces de construir relaciones de confianza a largo plazo.
