Finanzas
Banco 5.0: la IA agencial en las operaciones financieras
Las entidades financieras han sufrido la misma presión para adoptar la IA que otros sectores, y por eso se apresuran a invertir en soluciones avanzadas sin haber reorganizado antes su propia base.
El problema es que, cuando la base de datos no cuenta con la preparación adecuada, la implementación de algoritmos sofisticados en repositorios desorganizados o sistemas fragmentados reduce drásticamente el retorno de la inversión. Es decir, la falta de unos cimientos de datos sólidos dificulta, cuando no imposibilita, alcanzar todo el potencial de la tecnología.
La falta de una arquitectura sólida que admita los nuevos modelos de aceleración mediante IA y el elevado volumen de solicitudes —un requisito básico en el sector financiero— expone las operaciones a graves vulnerabilidades. Un solo minuto de interrupción en las transacciones compromete los márgenes financieros y tiene un impacto directo en la experiencia del cliente.
Sobre todo en el sector financiero, la tolerancia ante las interrupciones del servicio es nula. Además de las pérdidas de ingresos, estos fallos operativos y las brechas de seguridad acarrean severas sanciones normativas y perjudican la sostenibilidad comercial de la empresa a largo plazo.
El camino para superar el retraso tecnológico pasa por una transición organizada desde la infraestructura tradicional, pasando del código escrito en lenguajes antiguos, como COBOL, hasta la incorporación de agentes autónomos en algunos casos.
Equifax Boavista, por ejemplo, contó con la ayuda de Inmetrics para migrar sus bases de datos consolidadas a entornos en la nube sin interrumpir el desarrollo de las transacciones en curso. Este caso de modernización demuestra que la inteligencia artificial puede actuar como un facilitador estratégico en la reestructuración del núcleo bancario, combinando ingeniería de software avanzada con objetivos empresariales bien definidos.
En el seminario web «Finanzas 5.0: del COBOL a los agentes de IA», analizamos cuáles son los indicios clave que señalan la necesidad de modernizar los sistemas:
Muchos responsables del sector sobreestiman la rapidez con la que se adoptarán las herramientas automatizadas y acaban cediendo a la presión para implementar la IA sin haber organizado previamente los datos ni haber definido claramente los objetivos en cuanto a los resultados esperados. Al mismo tiempo, se subestima el esfuerzo continuo que exige el mantenimiento preventivo de los complejos sistemas heredados y el capital humano necesario para comprender los aspectos clave de la migración a nuevos modelos de lenguaje.
La introducción de agentes autónomos requiere una serie de competencias técnicas y exige profesionales centrados en la comprensión del negocio y en el dominio de metodologías integradas.
El éxito de la transición al ecosistema financiero actual, en el que los agentes pueden aportar mejoras en la eficiencia en distintos momentos y sectores de la operación, depende de criterios claros para medir los resultados reales obtenidos gracias a la automatización.
Cambiar el modelo operativo de los bancos tradicionales exige entornos seguros que garanticen el cumplimiento de la normativa vigente y protejan plenamente la privacidad. El retorno de la inversión es positivo cuando los algoritmos logran reducir los errores operativos y hacerse cargo de los flujos repetitivos, lo que permite al equipo humano centrarse en áreas estratégicas como la mejora de la experiencia del usuario.
También hay otros criterios para determinar si la IA ha logrado generar resultados para la operación:
Aunque los agentes inteligentes son capaces de tomar decisiones basadas en contextos complejos, no deben tener autonomía absoluta.
El ser humano actúa como elemento central de la gobernanza activa y resulta indispensable para la configuración inicial y la supervisión constante de los flujos de trabajo. Es precisamente esta supervisión cualificada la que evita desviaciones indeseadas en las funciones establecidas y garantiza que se respeten los límites corporativos.
Como hemos mencionado anteriormente, el sector financiero depende de la estabilidad y la confianza. Por ello, adoptar un enfoque preventivo en materia de cumplimiento normativo es esencial para garantizar la sostenibilidad de las operaciones.
Esperar a que surja un problema para buscar una solución puede debilitar toda la estructura del negocio y destruir el valor de mercado de la empresa. En este proceso, se pierde la confianza del cliente y se ven mermados los márgenes.
Un enfoque basado en la inteligencia artificial (AI Engineered) ofrece supervisión en tiempo real y observabilidad de extremo a extremo, lo que permite identificar anomalías mucho antes de que se produzca cualquier impacto perceptible en la experiencia final del usuario.
Si te interesa profundizar en este tema, el seminario web «Finanzas 5.0: de COBOL a los agentes de IA» ya está disponible. En él, analizamos el caso de éxito de Equifax Boavista en la modernización de sus sistemas operativos y cómo la IA desempeñó un papel fundamental en este proceso. ¡Merece la pena echarle un vistazo!
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¡Nos vemos en la próxima publicación!
