Cómo los bancos y las instituciones financieras utilizan la IA para la toma de decisiones en 2026

Para los líderes del sector financiero, la fase experimental de la IA generativa ha concluido y el foco para 2026 es integración operativaSi bien la adopción inicial se centró en la generación de contenido y la eficiencia en flujos de trabajo aislados, el requisito actual es industrializar estas capacidades. El objetivo es crear sistemas donde Los agentes de IA no solo ayudan a los operadores humanos, sino que también ejecutan activamente procesos dentro de marcos de gobernanza estrictos..

Esta transición presenta desafíos arquitectónicos y culturales específicos. Requiere pasar de herramientas dispares a sistemas integrados que gestionen simultáneamente las señales de datos, la lógica de decisión y las capas de ejecución.

📊 Las instituciones financieras integran flujos de trabajo de inteligencia artificial de Agentic

El principal obstáculo para escalar la IA en los servicios financieros ya no es la disponibilidad de modelos o aplicaciones creativas, sino coordinaciónLos equipos de marketing y experiencia del cliente a menudo tienen dificultades para convertir las decisiones en acciones debido a la fricción entre los sistemas heredados, las aprobaciones de cumplimiento y los silos de datos.

Saachin Bhatt, cofundador y director de operaciones de Puente, señala la distinción entre las herramientas actuales y los requisitos futuros: Un asistente te ayuda a escribir más rápido. Un copiloto ayuda a los equipos a avanzar más rápido. Los agentes ejecutan procesos.

Para los arquitectos empresariales, esto significa construir lo que Bhatt llama una 'Motor de momentos'Este modelo operativo funciona a través de cinco etapas distintas:

🔹 Señales: Detectar eventos en tiempo real en el recorrido del cliente.

🔹 Decisiones: Determinar la respuesta algorítmica apropiada.

🔹Mensaje: Generar comunicación alineada a los parámetros de marca.

🔹 Enrutamiento: Clasificación automatizada para determinar si se requiere aprobación humana.

🔹 Acción y aprendizaje: Integración del despliegue y del bucle de retroalimentación.

La mayoría de las organizaciones poseen componentes de esta arquitectura, pero carecen de la integración necesaria para que funcione como un sistema unificado. El objetivo técnico es reducir la fricción que ralentiza las interacciones con los clientesEsto implica crear canales donde los datos fluyen sin problemas desde la detección de la señal hasta la ejecución, minimizando la latencia y manteniendo la seguridad.

🔐 La gobernanza como infraestructura

En entornos de alto riesgo como la banca y los seguros, La velocidad no puede ir en detrimento del controlLa confianza sigue siendo el principal activo comercial. Por consiguiente, la gobernanza debe considerarse una característica técnica, no un obstáculo burocrático.

La integración de la IA en la toma de decisiones financieras requiere "barreras de seguridad" integradas en el sistema. Esto garantiza que, si bien los agentes de IA pueden ejecutar tareas de forma autónoma, operen dentro de parámetros de riesgo predefinidos.

Farhad Divecha, director ejecutivo del grupo Accuracast, sugiere que la optimización creativa debe convertirse en un ciclo continuo donde la información basada en datos impulse la innovación. Sin embargo, este ciclo requiere rigurosos procesos de control de calidad para garantizar que el resultado nunca comprometa la integridad de la marca.

Para los equipos técnicos, esto implica un cambio en la gestión del cumplimiento. En lugar de una verificación final, Los requisitos reglamentarios deben integrarse en las etapas de ingeniería rápida y ajuste del modelo..

"El interés legítimo es interesante, pero también es donde muchas empresas podrían tropezar", Jonathan Bowyer, exdirector de Marketing de Lloyds Banking Group, observa que regulaciones como el Impuesto al Consumidor contribuyen a impulsar un enfoque basado en resultados.

Los líderes técnicos deben colaborar con los equipos de riesgo para garantizar que la actividad impulsada por IA respete los valores de la marca. Esto incluye protocolos de transparenciaLos clientes deben saber cuándo están interactuando con una IA, y los sistemas deben proporcionar una ruta de escalamiento clara a los operadores humanos.

Arquitectura de datos para la moderación

Un modo de falla común en los motores de personalización es compromiso excesivoExiste la capacidad técnica para enviar mensajes a un cliente, pero a menudo falta la lógica para determinar la restricción. La personalización eficaz se basa en la anticipación.Saber cuándo permanecer en silencio es tan importante como saber cuándo hablar..

Jonathan Bowyer señala que la personalización ha pasado a ser anticipación. "Los clientes ahora esperan que las marcas sepan cuándo no hablarles y cuándo sí hablarles".

Esto requiere una arquitectura de datos capaz de cruzar el contexto del cliente en múltiples canales, incluyendo sucursales, aplicaciones y centros de contacto, en tiempo real. Si un cliente tiene dificultades financieras, un algoritmo de marketing que promociona un producto crediticio crea una desconexión que erosiona la confianza. El sistema debe ser capaz de detectar señales negativas y suprimir los flujos de trabajo promocionales estándar.

"Lo que mata la confianza es cuando pasas a un canal y luego a otro y tienes que responder las mismas preguntas una y otra vez". dice Bowyer. Resolver esto requiere unificación de almacenes de datos para que la “memoria” de la institución sea accesible a cualquier agente (ya sea digital o humano) en el punto de interacción.

🔍El auge de la búsqueda generativa y el SEO

En la era de la IA, la capa de descubrimiento de productos financieros está cambiando. La optimización tradicional de motores de búsqueda (SEO) se centraba en dirigir el tráfico a propiedades propias. El surgimiento de... Respuestas generadas por IA significa que la visibilidad de la marca ahora ocurre fuera del sitio, dentro de la interfaz de una herramienta de búsqueda LLM o AI.

"Las relaciones públicas digitales y el SEO externo están volviendo a ser el centro de atención porque las respuestas de la IA generativa no se limitan al contenido extraído directamente del sitio web de una empresa". notas Divecha.

Para los CIO y CDO, esto cambia la forma en que se estructura y publica la información. El SEO técnico debe evolucionar para garantizar que los datos introducidos en los modelos lingüísticos de gran tamaño sean precisos y compatibles.

Las organizaciones que pueden distribuir con confianza información de alta calidad a través de un ecosistema más amplio obtienen alcance sin sacrificar el control. Esta área, a menudo denominada Optimización de motores generativos (GEO), requiere una estrategia técnica para garantizar que los agentes de IA de terceros recomienden y citen correctamente la marca.

⚙️ Agilidad estructurada

Existe la idea errónea de que la agilidad equivale a falta de estructura. En las industrias reguladas, Lo contrario es cierto.

Las metodologías ágiles requieren marcos estrictos para funcionar de forma segura. Ingrid Sierra, directora de marca y marketing de Fue, explica: A menudo se confunde agilidad con caos. Llamar a algo «ágil» no justifica que todo sea improvisado y desestructurado.

Para el liderazgo técnico, esto significa sistematizar el trabajo predecible para crear capacidad de experimentaciónSe trata de crear entornos sandbox seguros donde los equipos puedan probar nuevos agentes de IA o modelos de datos sin poner en riesgo la estabilidad de la producción.

La agilidad empieza con la mentalidad, lo que requiere personal dispuesto a experimentar. Sin embargo, esta experimentación debe ser deliberada. Requiere la colaboración entre los equipos técnico, de marketing y legal desde el principio.

Este "cumplimiento por diseño" Este enfoque permite una iteración más rápida porque los parámetros de seguridad se establecen antes de escribir el código.

¿Qué sigue para la IA en el sector financiero?

Mirando más hacia el futuro, es probable que el ecosistema financiero vea una interacción directa entre Agentes de IA que actúan en nombre de los consumidores y agentes que actúan en nombre de las instituciones.

Melanie Lazarus, directora de participación en el ecosistema en Banca abierta, advierte: "Estamos entrando en un mundo donde los agentes de IA interactúan entre sí, y eso cambia las bases del consentimiento, la autenticación y la autorización".

Los líderes tecnológicos deben empezar a diseñar marcos que protejan a los clientes en esta realidad de agente a agente. Esto implica nuevos protocolos de verificación de identidad y seguridad de API para garantizar que un asesor financiero automatizado que actúe en nombre de un cliente pueda interactuar de forma segura con la infraestructura del banco.

El mandato para 2026 es Convierta el potencial de la IA en un impulsor confiable de ganancias y pérdidasEsto requiere centrarse en la infraestructura por encima de la publicidad exagerada, y los líderes deben priorizar:

✓ Unificación de flujos de datos: Asegúrese de que las señales de todos los canales lleguen a un motor de decisiones central para permitir acciones adaptadas al contexto.

✓ Gobernanza de codificación rígida: Incorpore reglas de cumplimiento en el flujo de trabajo de IA para permitir una automatización segura.

✓ Orquestación Agenética: Vaya más allá de los chatbots hacia agentes que puedan ejecutar procesos de extremo a extremo.

✓ Optimización generativa: Estructurar datos públicos para que los motores de búsqueda de IA externos puedan leerlos y priorizarlos.

El éxito dependerá de qué tan bien se integren estos elementos técnicos con la supervisión humana. Las organizaciones ganadoras serán aquellas que utilicen la automatización de la IA para mejorar, en lugar de reemplazar, el criterio que se requiere especialmente en sectores como los servicios financieros.