La paradoja de la banca digital: mucha tecnología, poca evidencia

Por: Mauricio Avilés – CEO y Cofundador de Concepto Móvil

La banca es uno de los sectores que más ha invertido en digitalización. Vemos aplicaciones cada vez más completas, procesos simplificados y canales móviles que transforman la manera en que los clientes interactúan con sus instituciones financieras. Ante todo ese esfuerzo, en los comités directivos sigue permeando la misma pregunta: ¿cómo demostrar que esas inversiones generan ingresos, reducen costos y fortalecen la lealtad del cliente?

Ese es el verdadero desafío. No basta con desplegar tecnología ni presumir iniciativas de innovación. Lo que realmente convence es la evidencia con métricas claras que muestren impacto en el negocio. En Concepto Móvil he visto que los proyectos más exitosos en banca digital son los que saben traducir la innovación en resultados concretos que se sostienen frente a la dirección general.

Esto se vuelve tangible a través de colaboraciones como la de Latinia y Concepto Móvil, que en México han unido sus capacidades de análisis de datos y mensajería omnicanal para optimizar la comunicación bancaria. Un ejemplo claro es el de Amigo Paisano, una startup latinoamericana que en 2019 lanzó su servicio 100% digital para enviar remesas desde Estados Unidos, que mediante la implementación de canales de comercio conversacional ha logrado un impacto positivo en el crecimiento de sus ventas, incrementando la redención de sus promociones de 25% a 44%.

Los clientes ya no quieren esperar en un call center, esperan ser atendidos en los mismos canales que usan todos los días, como WhatsApp o RCS. Cuando un banco integra chatbots con inteligencia artificial que pueden responder en segundos, resolver consultas o incluso vender productos, los resultados se reflejan en menos llamadas telefónicas, mayor resolución en el primer contacto y un incremento en las conversiones digitales. Lo importante aquí no es decir “tenemos un chatbot”, sino mostrar cómo esa herramienta reduce el costo por interacción, mejora el NPS o acelera la recompra.

Lo mismo ocurre con la inteligencia artificial en general. En el sector financiero ya no alcanza con hacer pilotos, lo que hace la diferencia es escalarla en áreas donde el retorno es rápido y evidente. La atención al cliente, los procesos de conciliación en back office o la validación de datos son claros ejemplos. Cuando se mide el “antes y después” en tiempos de operación o precisión de respuesta, el caso de negocio se defiende solo.

Otro terreno crítico es la nube. La mayoría de los bancos ya opera en entornos cloud; de hecho, el 68% de los bancos mexicanos ya lo hacen, según datos de la CNBV publicados en diciembre de 2024. La conversación ha evolucionado, es decir, no es suficiente con estar en la nube, hay que gestionarla de manera eficiente. Las fintech y sofipos también muestran alta adopción (71% y 58% respectivamente), mientras que cooperativas y uniones de crédito están rezagadas. Con prácticas FinOps maduras, los bancos pueden demostrar cómo cada peso optimizado en infraestructura se traduce directamente en margen. Métricas como el costo por transacción o la utilización efectiva de instancias son hoy esenciales para justificar inversiones frente a un CFO.

De cara a 2026, el gran pendiente de la banca en México es cerrar el delta de madurez digital que todavía existe y convertirlo en ventaja competitiva. La narrativa no puede reducirse a “somos más innovadores”, sino a “somos más rentables porque digitalizamos”. En un mundo saturado de discursos tecnológicos, lo que realmente hace la diferencia son los resultados que respaldan cada conversación con los clientes.

Lee más: 

• HP inaugura su primer Centro de Experiencia en México y presenta su visión del futuro del trabajo impulsada por la IA
• Mujeres en la Tecnología: Éramos pocas. ¡Me alegro de que eso ha cambiado!
• MTP desarrolla data center de 2.7 MW en México con soluciones Vertiv