{"id":178460,"date":"2025-12-22T16:37:00","date_gmt":"2025-12-22T19:37:00","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/ch\/sin-categoria\/la-mayoria-de-los-bancos-esta-en-la-etapa-inicial-de-adopcion-de-la-ia-gen\/"},"modified":"2026-01-08T09:21:45","modified_gmt":"2026-01-08T12:21:45","slug":"la-mayoria-de-los-bancos-esta-en-la-etapa-inicial-de-adopcion-de-la-ia-gen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/inteligencia-artificial\/la-mayoria-de-los-bancos-esta-en-la-etapa-inicial-de-adopcion-de-la-ia-gen\/","title":{"rendered":"La mayor\u00eda de los bancos est\u00e1 en la etapa inicial de adopci\u00f3n de la AI Gen"},"content":{"rendered":"

Un nuevo an\u00e1lisis de Accenture<\/strong> muestra que la mayor\u00eda de los bancos est\u00e1 en la etapa inicial de adopci\u00f3n de la IA Generativa. La consultora global identific\u00f3 tres \u201chorizontes\u201d de adopci\u00f3n<\/strong>: el primero es de usos verticales<\/strong>; el segundo, flujos de trabajo agentivos<\/strong> y el tercero, modelos de lenguaje grandes personalizados<\/strong>.<\/p>\n

Actualmente, 80% de los bancos a nivel mundial se encuentra en el primer horizonte<\/strong>, que corresponde a casos de uso verticales, aut\u00f3nomos y con supervisi\u00f3n humana (\u201chuman in the loop\u201d).<\/p>\n

Nicol\u00e1s Deino, director ejecutivo para la Industria Financiera de Accenture Chile<\/a><\/strong>, explica que \u201cse trata de tareas relativamente simples. Un ejemplo es el resumen posterior a una llamada en los centros de atenci\u00f3n: la IA generativa toma notas durante la conversaci\u00f3n con el cliente y, al finalizar, produce un resumen r\u00e1pido del resultado. La mayor\u00eda de estos casos de uso se enfoca en transformar procesos internos y no impacta directamente al cliente final. Se trata de que la IA asista a los colaboradores en sus tareas, actuando como un copiloto y ayudando a generar aumentos de productividad\u201d<\/em>.<\/p>\n

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Nicol\u00e1s Deino, director ejecutivo para la Industria Financiera de Accenture Chile.<\/figcaption><\/figure>\n

El segundo horizonte corresponde a los flujos de trabajo agentivos<\/strong>. Aqu\u00ed los bancos utilizan un modelo de lenguaje general junto con sus datos para realizar tareas que antes hac\u00eda una persona<\/strong>, como un asistente para evaluar cr\u00e9ditos hipotecarios o el an\u00e1lisis comparativo en banca de inversi\u00f3n (por ejemplo, cuando un analista junior eval\u00faa qu\u00e9 ocurrir\u00eda si la empresa A se fusiona con la empresa B en t\u00e9rminos de estado de resultados y balances).<\/p>\n

Deino detalla que \u201cen este escenario, los bancos pueden tener m\u00faltiples agentes interactuando entre s\u00ed y realizando el trabajo, con un humano revisando el resultado final. El caso de uso m\u00e1s interesante est\u00e1 en la ingenier\u00eda inversa y directa de los sistemas core bancarios. Los bancos pueden tomar un c\u00f3digo de 30 o 40 a\u00f1os y reingenierizar ese c\u00f3digo hacia lenguajes m\u00e1s modernos. Solo entre un 10% y 15% de los bancos se encuentra en este horizonte”<\/em>.<\/p>\n

De acuerdo con el an\u00e1lisis de Accenture, hoy se ven muchos m\u00e1s \u201ctrabajadores digitales\u201d en la banca que verdaderos agentes de IA en esta etapa<\/strong>. Se trata de tareas aisladas con supervisi\u00f3n humana, m\u00e1s que de una serie orquestada de tareas y agentes. La gran pregunta es c\u00f3mo llegar al punto en que los agentes puedan manejar tareas complejas sin intervenci\u00f3n humana. El director ejecutivo para la Industria Financiera resalta que \u201cla IA puede ejecutar tareas espec\u00edficas de manera efectiva, pero suele fallar cuando se les otorga mayor autonom\u00eda debido a problemas de contexto y complejidad. La clave para aprovecharla bien es descomponer los problemas en partes manejables”<\/em>.<\/p>\n

El tercer horizonte corresponde a modelos de lenguaje grandes personalizados<\/strong> que act\u00faan como un \u201ccerebro digital\u201d<\/strong><\/em> del banco. Estos a\u00fan est\u00e1n en desarrollo y podr\u00edan enfrentar desaf\u00edos regulatorios<\/strong>. Muy pocos bancos globales est\u00e1 en la frontera de este horizonte.<\/p>\n

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La mayor\u00eda de los bancos a nivel mundial se encuentra en la fase inicial de adopci\u00f3n de la IA generativa, centrada en casos de uso verticales con supervisi\u00f3n humana, seg\u00fan el an\u00e1lisis de Accenture.<\/figcaption><\/figure>\n

El ejecutivo financiero explica que \u201cpartiendo del ejemplo del call center del horizonte 1, imaginemos que en el horizonte 3 un banco integrara todos los datos e informaci\u00f3n recopilados en el call center dentro de su propio modelo personalizado: el banco podr\u00eda crear el equivalente a un agente universal que, en teor\u00eda, podr\u00eda hacer todo lo que hoy realiza un ejecutivo de atenci\u00f3n. Menos del 5% de los bancos se encuentra actualmente en este horizonte\u201d<\/em>.<\/p>\n

C\u00f3mo avanzar con IA GEN<\/span><\/h2>\n

De acuerdo con el an\u00e1lisis de Accenture, en t\u00e9rminos simples, para llegar al horizonte 2 los bancos deben empezar a tratar a los agentes como empleados. Se trata de asignarles tareas espec\u00edficas en lugar de usarlos solo como herramientas de apoyo.<\/p>\n

Deino destalla que \u201cpara tener \u00e9xito, los bancos necesitan supervisores que puedan ajustar y perfeccionar continuamente a los agentes. La supervisi\u00f3n es cr\u00edtica, y ya han existido casos p\u00fablicos donde la falta de supervisi\u00f3n gener\u00f3 errores. As\u00ed tambi\u00e9n, es esencial ordenar su \u201ccasa de datos\u201d<\/strong>. Muchos bancos est\u00e1n sentados sobre enormes vol\u00famenes de datos \u201catrapados\u201d<\/strong>, con el potencial de alimentar la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de productos y servicios impulsados por IA. A medida que aceleran la adopci\u00f3n de IA, la capacidad de generar informaci\u00f3n de alta calidad y precisi\u00f3n desde m\u00faltiples fuentes de datos se ha convertido en un imperativo estrat\u00e9gico\u201d<\/em>.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n