Cómo la IA en la banca puede generar importantes beneficios transformadores

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7 minute read 08 ene. 2026
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Los bancos han visto impactos significativos de GenAI y esperan una transformación aún mayor en los próximos años. 

En resumen

  • El sesenta y uno por ciento de los encuestados bancarios ya informan impactos sustanciales de sus implementaciones de GenAI.
  • Los casos de uso de front-office pasan a la vanguardia y dominan las aplicaciones que llegan a la producción.
  • La gobernanza organizacional y la dinámica de la fuerza laboral emergen como elementos clave del éxito.

La IA generativa (GenAI) continúa evolucionando rápidamente, impulsando una inversión significativa y optimismo en todas las instituciones bancarias. La edición de 2025 de la encuesta EY-Parthenon Generative AI in Banking revela un progreso sustancial desde 2023, con el 77 % de los bancos que ahora lanzaron activamente o lanzaron aplicaciones GenAI de forma flexible frente al 61 % en 2023. Al mismo tiempo, el interés en la IA agéntica está ganando terreno, atrayendo recursos y atención.

Pero para GenAI específicamente, el 61 % de los encuestados ya informan impactos sustanciales de sus implementaciones y el 89 % espera grandes beneficios transformadores en los próximos dos años. Esto pone de relieve un claro cambio de la prueba de concepto a la producción para muchas organizaciones y un alto grado de optimismo para el impacto futuro.

La creciente confianza en GenAI se destaca aún más con el 38 % de los encuestados que ahora anticipan un potencial completo de automatización de extremo a extremo en todas las funciones clave en los próximos cinco años, un aumento sustancial desde 2023.


Cómo EY puede ayudar

Los casos de uso de GenAI abarcan toda la organización bancaria, con una distribución equilibrada en front office (33 %, es decir, servicio al cliente, ventas, marketing), middle office (35 %, es decir, gestión de riesgos, cumplimiento, informes) y back office (31 %, es decir, soporte de TI, recursos humanos, contabilidad). Sin embargo, los casos de uso de front-office representan una mayor proporción de los que se han implementado en producción (43 %) en comparación con los de middle office (34 %) y back office (23 %), lo que indica que los bancos están priorizando los casos de uso orientados al cliente donde el ROI es mayor. Esta tendencia también ilustra una mayor confianza en los bancos que aprovechan la tecnología de inteligencia artificial (IA) en el marketing y los servicios al cliente.


Si bien el entusiasmo por GenAI y la nueva IA agéntica sigue siendo alto, la mayoría de los bancos todavía confían en el machine learning tradicional (ML, por sus siglas en inglés) y la automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés). Solo el 28 % de los casos de uso de automatización en desarrollo o implementados por bancos emplean actualmente GenAI o IA agéntica. Esto demuestra que los bancos reconocen la necesidad de seleccionar estratégicamente las tecnologías óptimas alineadas con casos de uso específicos para mejorar el valor, un área crítica de la planificación estratégica a medida que avanzan en esta jornada.

La IA genética, capaz de tomar decisiones autónomas, ha entrado rápidamente en la conciencia bancaria, con un 99 % de familiaridad entre los encuestados. Sin embargo, solo el 31 % ha avanzado hacia la implementación real, lo que indica un inmenso potencial de crecimiento para los pioneros en este espacio.

31 %
de los encuestados bancarios han comenzado a implementar IA agéntica

Los bancos también informaron de obstáculos importantes (desafíos relacionados con los datos, cumplimiento normativo y problemas de ejecución) que dieron lugar a altas tasas de fracaso en el desarrollo y la implementación. Abordar estos desafíos y ser consciente de los aprendizajes de los últimos dos años será crucial para desbloquear todo el valor estratégico de GenAI para la banca minorista y comercial. Sin embargo, se ha logrado un progreso significativo en el despliegue de aplicaciones GenAI en los últimos dos años, y el 47 % de los encuestados en 2025 indicó haber implementado aplicaciones GenAI en comparación con el 10 % en 2023. Además, el 90 % de los bancos en 2025 están al menos en la etapa de prueba beta o más, en comparación con solo el 64 % en 2023, lo que indica que solo los adoptantes más lentos aún no han puesto en práctica su estrategia GenAI.


A pesar de los desafíos que vienen con las inversiones tempranas en nuevas tecnologías, los bancos están comenzando a cosechar las recompensas. El setenta y siete por ciento de los bancos informan que anticipan un aumento positivo de los ingresos del 6 % al 20 % de las aplicaciones GenAI. Además, el 79 % de los encuestados esperaba un aumento adicional de los ingresos del 6 % al 20 % en los próximos dos años. Por lo tanto, mientras los bancos trabajan para mejorar sus marcos de selección de casos de uso y reducir las tasas de fracaso en el desarrollo y la implementación, las inversiones a menudo se amortizan con la obtención de valor a largo plazo.

Descarga los aspectos más destacados de la encuesta GenAI sobre banca (vía EY US)

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La IA en la banca: adoptando una gobernanza centralizada para mejorar la toma de decisiones

Las instituciones han adoptado cada vez más modelos de gobernanza estructurados para navegar por las complejidades de los paisajes financieros modernos. Una mayoría significativa ha cambiado hacia enfoques de gobernanza centralizados, que agilizan la toma de decisiones y mejoran la rendición de cuentas. Por el contrario, los modelos de gobernanza federada, que distribuyen la autoridad entre varias unidades de negocio o regiones, han visto una disminución en la adopción. Sin embargo, los modelos de gobernanza híbridos, que combinan elementos de estructuras centralizadas y federadas, todavía son utilizados por más del 40 % de los bancos.


Cómo EY puede ayudar

Actualmente, el 75 % de los bancos tienen comités formales de gobierno, y el 60 % otorga autoridad para la toma de decisiones a los equipos de liderazgo ejecutivo. Esta tendencia subraya un enfoque proactivo y práctico por parte de los líderes bancarios hacia las inversiones en GenAI, lo que refleja su compromiso con la integración de tecnologías innovadoras dentro de un marco de gobernanza bien definido.

La importancia de la gobernanza ha surgido como una lección clave aprendida para los bancos, con un 79 % que indica que priorizaría la mejora de la gobernanza si reiniciara su implementación GenAI, más que cualquier otro factor. Los tres principales elementos de gobernanza en los que se centran los bancos son el cumplimiento (73 %), el seguimiento y la evaluación del rendimiento (71 %) y la dirección estratégica general (71 %).

 

Las inversiones estratégicas se desplazan hacia las iniciativas GenAI en la banca

 

La inversión en iniciativas GenAI ahora proviene predominantemente de los presupuestos de TI y tecnología (65%), un cambio de mercado desde una financiación de estrategia corporativa más amplia (hasta el 6% desde el 27% en 2023). Como reflejo de un enfoque de financiación más pragmático, los bancos favorecen cada vez más las asociaciones (el 57% de los casos de uso planificados tienen la intención de aprovechar las colaboraciones externas), alejándose de las estrategias de desarrollo internalizadas.

La optimización de costos sigue siendo un tema dominante, con el 56 % de los casos de uso dirigidos a la eficiencia interna en lugar de la generación directa de ingresos. Para obtener el mejor impacto por dólar de inversión, los bancos deben diferenciar estratégicamente entre GenAI, ML tradicional o RPA, y soluciones emergentes como IA agéntica para alinear la tecnología con casos de uso específicos.

Si bien GenAI tiene ramas fundamentales en todas las empresas, los bancos más grandes también han demostrado una mayor preparación y capacidad para adoptar una IA agéntica, pero han observado barreras significativas, como el cumplimiento normativo (71 %) y las preocupaciones sobre la privacidad de los datos (67 %), que requieren una planificación cuidadosa y una gobernanza sólida.

Los bancos deberán aplicar continuamente una priorización rigurosa de los casos de uso basada en el ajuste de la tecnología, el potencial de creación de valor, la preparación de datos y los perfiles de riesgo tanto para GenAI como para IA agéntica, aprovechando los amplios conocimientos de la industria sobre los éxitos y fracasos de las instituciones pares junto con la experiencia de los tecnólogos para mejorar las tasas de éxito.

28 %
están utilizando GenAI (incluyendo agéntica), en comparación con otras opciones de automatización

Riesgos clave, desafíos y lecciones aprendidas relacionadas con la IA en la banca

A pesar de la sólida inversión y los primeros éxitos, persisten algunos desafíos de ejecución. Los datos muestran que la tasa de conversión de desarrollo a implementación puede ser baja (solo el 16 % de los casos de uso alcanzan la implementación completa). Los casos de uso fallidos son comunes, y el 40 % de los casos de uso implementados no cumplen con las expectativas. Esto subraya la necesidad de continuar los esfuerzos para integrar las lecciones aprendidas en nuevas iniciativas.


Las principales barreras para un mayor progreso incluyen desafíos de cumplimiento normativo (26 %), preocupaciones sobre la privacidad de los datos (22 %) y acceso limitado a datos de alta calidad (21 %). Para lograr un mayor éxito, los bancos reconocen claramente la necesidad de mejorar la gobernanza de los datos (citado por el 79 % de los encuestados) y una participación más temprana y profunda de los stakeholders (71 %) para reducir estas barreras.

Recomendaciones para que los bancos avancen hacia el próximo horizonte

A medida que el sector bancario integra cada vez más a GenAI en sus modelos de negocio, es crucial que las instituciones adopten un marco estratégico que aborde las oportunidades y los desafíos. Las siguientes recomendaciones describen los pasos esenciales para aprovechar estas tecnologías avanzadas para impulsar la innovación, mejorar la eficiencia operativa y proporcionar un crecimiento sostenible en un panorama competitivo.

Los bancos tienen la oportunidad de adoptar rápidamente GenAI y explorar la IA agéntica para transformar las operaciones, impulsar la innovación y posicionarse estratégicamente para el crecimiento futuro. Al centrarse en mejorar la gobernanza de los datos, involucrar a los stakeholders y priorizar las asociaciones externas, los bancos pueden navegar de manera efectiva por las complejidades de la implementación. Si bien los desafíos persisten, la gobernanza proactiva, la alineación estratégica y la cuidadosa priorización de casos de uso ofrecen vías claras para aprovechar todo el potencial de GenAI.  


Nahom Brhane, Senior; Benjellica Leslie-Jones, Senior; Pedro Fernández, Senior; y Yusuf Azizi, Senior, fueron colaboradores de este artículo.

Resumen

Los bancos han disfrutado de éxitos tempranos en GenAI y esperan un mayor impacto en el futuro. Si bien la gestión de riesgos sigue siendo un caso de uso central, tanto un mayor nivel de confianza con la tecnología como el potencial de un mayor retorno de la inversión están impulsando nuevas aplicaciones de front-office. Una mayor atención a la gobernanza y la gestión del cambio permitirá a los bancos reinventar los flujos de trabajo y lograr el éxito con la IA.

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