La inteligencia artificial generativa está tomando fuerza en la banca. Actualmente está presente en pilotos, pruebas de concepto y primeras implementaciones en áreas tan diversas como atención al cliente, operaciones, análisis de datos y procesos internos, entre otros. Sin embargo, el verdadero impacto de la GenAI no dependerá de quién experimente más rápido, sino de quién construya mejor las capacidades que permitan escalar su uso de manera sostenible.

El desafío ya no es tecnológico, sino estratégico, cultural y de negocio. Para avanzar con impacto real, las entidades están estructurando su transformación alrededor de cuatro pilares clave:

El primero son los datos. La IA solo es tan buena como la información que utiliza. Por eso, es clave recopilar, resguardar y gobernar adecuadamente los datos propios, aquellos que permiten conocer al cliente, personalizar ofertas y anticipar necesidades. A la vez, el uso de datos sintéticos permite llenar vacíos, probar ideas sin exponer información sensible y acelerar la innovación. Es fundamental definir qué datos pueden compartirse con proveedores de modelos de lenguaje, en qué condiciones de seguridad y con qué nivel de trazabilidad.

El segundo es el talento. La reinvención con IA debe tener un propósito claro y comprensible para las personas. Esto implica fomentar una mentalidad de curiosidad, donde los equipos puedan experimentar de forma segura, equivocarse y compartir aprendizajes, teniendo en cuenta que la colaboración entre personas y agentes inteligentes será cada vez más natural: los humanos evaluarán, decidirán y pondrán contexto, mientras la IA ejecutará con velocidad. En paralelo, será clave asociarse inteligentemente con proveedores que demuestren valor en el corto plazo y, sobre todo, que respeten la soberanía de los datos.

El tercer pilar es el riesgo y cumplimiento. La IA debe ser segura, justa y trazable. Leer con detalle los contratos es esencial para saber quién puede usar los datos, dónde se almacenan y cómo se eliminan. La llamada “IA para el bien” exige que en cada experimento se resguarde la equidad y se eviten sesgos algorítmicos. Además, el riesgo reputacional obliga a mantener siempre revisión humana, con registros claros de decisiones y responsabilidades.

Finalmente, el cuarto es el valor. No se trata de construir soluciones sofisticadas, sino de desarrollar solo aquellas que generen beneficios reales para el banco y sus clientes. Todo proyecto debe estar ligado a resultados medibles: mayor velocidad, mejor experiencia, crecimiento, conversión o eficiencia. La interacción rápida, con feedback temprano de los clientes, permite ajustar cualquier situación de malestar real del cliente antes de escalar.

Pero construir estos pilares no es suficiente. En la práctica, los bancos más avanzados están aplicando cuatro claves transversales que permiten que esas capacidades se traduzcan en impacto real:

• Democratizar el acceso a la inteligencia artificial generativa: las herramientas no pueden quedar restringidas a los equipos tecnológicos. Deben ser simples, accesibles y de bajo costo para que más colaboradores experimenten, propongan usos y generen valor. Algunos bancos ya negocian con proveedores de modelos de lenguaje para pagar solo por uso, lo que reduce barreras de entrada y acelera la innovación. Además, el enfoque “gatear, caminar, correr” permite avanzar desde pilotos acotados hacia escalamiento progresivo, sin asumir riesgos innecesarios. A esto se suma la importancia de diseñar plataformas flexibles, capaces de combinar distintos modelos según cada necesidad de negocio.
• Cultura organizacional: la GenAI no se adopta solo con tecnología, sino con personas. Por eso, muchas instituciones están organizando jornadas internas de IA, obligando a ciertos niveles ejecutivos a participar activamente e incluso vinculando estas iniciativas a las evaluaciones de desempeño. El mensaje es claro: la inteligencia artificial generativa es una oportunidad de crecimiento, no una amenaza laboral. Cuando las personas entienden que la IA viene a apoyar su trabajo y no a reemplazarlas, la adopción se acelera.
• Control y el monitoreo responsable: los controles deben permitir que la innovación se despliegue de forma segura. Para ello, es clave contar con procesos formales de registro de modelos y casos de uso, aprobaciones rápidas para aplicaciones de bajo riesgo y evaluaciones más estrictas para escenarios complejos. A su vez, se requiere tecnología que permita monitorear el desempeño de los modelos y anticipar desviaciones, errores o impactos no deseados.
• GenAI enfocada en eliminar el “trabajo sin sentido”: automatizar tareas repetitivas, tediosas o de bajo valor libera tiempo para que los equipos se concentren en análisis, toma de decisiones, creatividad y relación con los clientes. Este cambio de mentalidad es clave: la IA no quita trabajo, lo transforma.

La IA Generativa, representa un cambio profundo en la forma en que se crea valor en la banca. Las organizaciones que logren pasar de la experimentación aislada a la construcción de capacidades sólidas, con foco en personas, confianza y resultados, serán las que lideren la próxima etapa de transformación del sector. Además, al adoptar mejores prácticas, los bancos pueden aprovecharla de manera efectiva para aumentar la productividad, mejorar la experiencia de los clientes y generar valor real para el negocio.

(*) Luz Mihanovich: Directora Ejecutiva de Accenture Argentina