{"id":177797,"date":"2025-02-04T16:36:46","date_gmt":"2025-02-04T19:36:46","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/mx\/sin-categoria\/tendencias-ia-transformacion-bancaria-2025\/"},"modified":"2025-11-21T18:42:56","modified_gmt":"2025-11-21T21:42:56","slug":"tendencias-ia-transformacion-bancaria-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/tendencias-ia-transformacion-bancaria-2025\/","title":{"rendered":"Tres tendencias clave de IA para la transformaci\u00f3n bancaria en 2025"},"content":{"rendered":"

Por Julio Campoy, Regional Vice President, Appian<\/a>.<\/strong><\/em><\/p>\n

El sector financiero est\u00e1 experimentando una profunda transformaci\u00f3n, impulsada por la inteligencia artificial (IA) que est\u00e1 modernizando las operaciones y remodelando los modelos de negocio. En 2025, los avances en la tecnolog\u00eda de IA ampliar\u00e1n sus aplicaciones en los servicios financieros, empujando al sector a una nueva era de eficiencia y personalizaci\u00f3n. Desde la remodelaci\u00f3n de las interacciones con los clientes hasta la optimizaci\u00f3n de los procesos internos, la IA impulsa la innovaci\u00f3n empresarial en todas las funciones. Tres tendencias emergentes dar\u00e1n forma a la forma en que los bancos invierten en IA:<\/p>\n

\"Los
Los avances en inteligencia artificial generativa permitir\u00e1n a los bancos de todos los tama\u00f1os optimizar sus operaciones y mejorar la seguridad de los datos en 2025.<\/figcaption><\/figure>\n

Tendencia #1: mayor adopci\u00f3n de la IA en los servicios financieros<\/span><\/h2>\n

Si bien los grandes bancos ya han innovado considerablemente con la IA generativa (genAI), una implementaci\u00f3n m\u00e1s amplia llegar\u00e1 en 2025 a medida que las capacidades de los modelos de lenguaje grandes (LLM) se vuelvan m\u00e1s accesibles para las empresas m\u00e1s peque\u00f1as. Los bancos est\u00e1n viendo m\u00e1s opciones de entornos seleccionados que optimizan la seguridad y la precisi\u00f3n de la genAI y el uso de los datos en las organizaciones.<\/p>\n

Las instituciones financieras tambi\u00e9n adoptar\u00e1n agentes de IA dentro de sus operaciones. La IA combina potentes capacidades de IA generativa no s\u00f3lo para comprender el contexto, sino tambi\u00e9n para planificar un resultado futuro y tomar medidas para lograr los objetivos.<\/p>\n

Los agentes de IA trabajan de forma aut\u00f3noma para tomar decisiones y realizar tareas para su revisi\u00f3n humana. Cuando la genAI no sea una buena alternativa, la IA tradicional continuar\u00e1 resolviendo problemas bien definidos y realizando tareas repetitivas. La automatizaci\u00f3n rob\u00f3tica de procesos (RPA) y el procesamiento inteligente de documentos (IDP) continuar\u00e1n escaneando documentos y extrayendo datos.<\/p>\n

\"La
La automatizaci\u00f3n de procesos clave como la gesti\u00f3n de documentos y el cumplimiento normativo permitir\u00e1 una mayor eficiencia y reducci\u00f3n de costos en el sector financiero.<\/figcaption><\/figure>\n

Por ejemplo, una empresa de servicios financieros gestion\u00f3 el complejo proceso de transferencia de fondos a los herederos, donde la precisi\u00f3n era fundamental para evitar transferencias perdidas o errores fiscales. Anteriormente utilizaban el reconocimiento \u00f3ptico de caracteres (OCR) para la extracci\u00f3n de PII, pero necesitaban una mejor soluci\u00f3n.<\/p>\n

En dos semanas, construyeron un piloto de una habilidad de construcci\u00f3n de avisos de IA generativa en Appian para extraer datos de escaneos de documentos no estructurados y de baja calidad. La soluci\u00f3n tambi\u00e9n traduce documentos al ingl\u00e9s. Posteriormente, esta empresa proces\u00f3 los datos clave de varios formatos de identificaci\u00f3n, formularios escritos a mano y descripciones sem\u00e1nticas. La compa\u00f1\u00eda espera triplicar los tiempos de extracci\u00f3n de datos aprovechando la IA.<\/p>\n

Tendencia #2: mayor enfoque en la eficiencia operativa<\/span><\/h2>\n

La IA se expandir\u00e1 a las operaciones empresariales para casos de uso adicionales, como informes de cumplimiento y comunicaciones institucionales. La combinaci\u00f3n de la IA tradicional, la genAI y la Agentic AI est\u00e1 destinada a revolucionar la eficiencia operativa. Estas integraciones ayudar\u00e1n a las organizaciones a manejar procesos de datos complejos con mayor velocidad y precisi\u00f3n. Las empresas tambi\u00e9n podr\u00edan automatizar la documentaci\u00f3n, los registros y las gu\u00edas de usuario sobre los procesos operativos.<\/p>\n

\"Las
Tranformaci\u00f3n bancaria: las arquitecturas de Data Fabric permitir\u00e1n a los bancos integrar datos de m\u00faltiples fuentes, mejorando la toma de decisiones y la velocidad de las operaciones.<\/figcaption><\/figure>\n

A medida que la IA se vuelva m\u00e1s experta en la interpretaci\u00f3n de datos y la generaci\u00f3n de conocimientos, proporcionar\u00e1 una visibilidad m\u00e1s profunda de los procesos organizacionales. Esto habilita el camino para procesos de inteligencia y modelos operativos m\u00e1s adaptativos. La IA transformar\u00e1 las operaciones y liberar\u00e1 el tiempo de los empleados para iniciativas m\u00e1s estrat\u00e9gicas. Esta tecnolog\u00eda ser\u00e1 una piedra angular para mejorar la eficiencia y reducir los costos para las empresas financieras, al tiempo que se hace cumplir la normativa.<\/p>\n

Fundado en 1792, State Street Global Advisors es el segundo banco m\u00e1s antiguo de los Estados Unidos, con operaciones en todo el mundo. Desde 2016, ha desarrollado 18 aplicaciones con Appian para m\u00e1s de 900 empleados. La firma ha aumentado su tiempo de incorporaci\u00f3n de clientes en un 20% en un a\u00f1o y espera un aumento del 10% con refinamientos adicionales. State Street planea integrar el procesamiento inteligente de documentos para extraer informaci\u00f3n clave de los contactos y colocar datos en su sistema.<\/p>\n

Por \u00faltimo, planean utilizar la miner\u00eda de procesos para encontrar cuellos de botella en el proceso de incorporaci\u00f3n de clientes para mejorar a\u00fan m\u00e1s la eficiencia. State Street ha documentado una mejora del 30% en la eficiencia operativa y una disminuci\u00f3n del 50% de las p\u00e9rdidas debidas a errores.<\/p>\n

\"La
Transformaci\u00f3n bancaria: la IA facilita la automatizaci\u00f3n de tareas rutinarias, como la detecci\u00f3n de fraudes o la aprobaci\u00f3n de pr\u00e9stamos, mejorando la precisi\u00f3n y reduciendo los errores humanos.<\/figcaption><\/figure>\n

Tendencia #3: modernizaci\u00f3n de la infraestructura de datos<\/span><\/h2>\n

A medida que los bancos profundizan su dependencia de la IA, la transformaci\u00f3n de la infraestructura de datos fundamental que soporta las tecnolog\u00edas de IA, se convertir\u00e1 en una prioridad absoluta. Un elemento central de este esfuerzo es la “estructura de datos”, que permite a las organizaciones integrar fuentes de datos dispares en un formato unificado y de f\u00e1cil acceso.<\/p>\n

Debido a que la IA es tan efectiva como su capacidad para extraer de una amplia gama de fuentes de datos, las arquitecturas de Data Fabric permiten a los bancos romper los silos de datos para obtener un flujo de datos integrado y sin interrupciones entre sistemas y departamentos. Adem\u00e1s, esta infraestructura admite la escalabilidad, lo que permite a los bancos adaptarse r\u00e1pidamente a medida que se expanden los casos de uso de IA.<\/p>\n

S&P Global, una firma de informaci\u00f3n y an\u00e1lisis financiero con sede en Nueva York, aprovech\u00f3 Data Fabric para entretejer cientos de fuentes de datos, con decenas de miles de llamadas al d\u00eda. Data Fabric complementa los datos transaccionales con datos contextuales, lo que acelera la capacidad de S&P para ofrecer mejores perspectivas de mercado a sus clientes.<\/p>\n

\"La
transformaci\u00f3n bancaria: la combinaci\u00f3n de IA tradicional, genAI y Agentic AI transformar\u00e1 las operaciones bancarias, haciendo los procesos m\u00e1s \u00e1giles y adaptativos en un entorno financiero en constante cambio.<\/figcaption><\/figure>\n

La empresa ha completado m\u00e1s de 100 millones de tareas transaccionales en la plataforma de Appian y ha automatizado m\u00e1s de 1,000 procesos con m\u00e1s de 7,000 empleados que utilizan la soluci\u00f3n como centro de mando central. S&P ha llevado el negocio a nuevas alturas al unificar procesos y datos para la automatizaci\u00f3n.<\/p>\n

A medida que la IA contin\u00faa remodelando el panorama bancario, 2025 promete ser un a\u00f1o crucial para la industria.<\/p>\n

Las tres tendencias ayudar\u00e1n a los bancos a automatizar a\u00fan m\u00e1s los procesos rutinarios, como las aprobaciones de pr\u00e9stamos, la detecci\u00f3n de fraudes y la supervisi\u00f3n del cumplimiento, para reducir significativamente los costos y los errores humanos.<\/p>\n

Los mismos tres esfuerzos de transformaci\u00f3n facilitar\u00e1n la gesti\u00f3n de riesgos y generar\u00e1n modelos predictivos s\u00f3lidos para anticipar los cambios del mercado y los riesgos crediticios con una precisi\u00f3n sin precedentes.<\/p>\n

Estas son solo algunas de las formas en que la adopci\u00f3n de la IA tradicional, la inteligencia artificial genAI y la Agentic AI en 2025 ayudar\u00e1 a los bancos a lograr una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida para mejorar la escalabilidad operativa y una mayor ventaja competitiva en un ecosistema financiero en r\u00e1pida evoluci\u00f3n.<\/p>\n

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