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La IA y el nuevo modelo de la banca
“Pasar de sucursales a agentes inteligentes no es una imagen futurista, sino una transición económica real que ya está en marcha”

es Managing Director & Partner de Boston Consulting Group
Este resumen es generado por inteligencia artificial y revisado por la redacción.

Durante años, la transformación digital de la banca minorista se centró principalmente en eficiencias operativas: menos sucursales, digitalización de canales y automatización de procesos. La inteligencia artificial marca un punto de inflexión. El foco ya no es hacer lo mismo de manera más eficiente, sino rediseñar el modelo económico del negocio bancario
Durante años, la transformación digital de la banca minorista se centró principalmente en eficiencias operativas: menos sucursales, digitalización de canales y automatización de procesos. La inteligencia artificial marca un punto de inflexión. El foco ya no es hacer lo mismo de manera más eficiente, sino rediseñar el modelo económico del negocio bancario
De acuerdo con nuestro ultimo informe en Boston Consulting Group (BCG), la banca minorista podría generar más de USD 370 mil millones anuales en beneficios adicionales hacia 2030 si adopta la inteligencia artificial a gran escala. Este potencial no proviene únicamente de eficiencias operativas, sino de un rediseño profundo de cómo se crean, entregan y gestionan los servicios financieros.
El contexto explica la urgencia de este cambio. Entre 2019 y 2024, los ingresos globales del sector crecieron 7.2% anual, pero se proyecta que ese ritmo se desacelere a 4.2% hacia 2029. La presión sobre los márgenes, el aumento de los costos operativos y una competencia cada vez más fragmentada obligan a los bancos a buscar nuevas fuentes de valor. En América Latina, este escenario se combina con ciclos económicos volátiles, alta inflación y la entrada acelerada de nuevos actores digitales, configurando un entorno donde sostener la rentabilidad con los modelos tradicionales será cada vez más desafiante.
En este contexto emergen los agentes de IA como un motor clave de transformación. A diferencia de la automatización clásica, estos sistemas combinan capacidades generativas y predictivas para ejecutar flujos completos de trabajo en áreas como servicio al cliente, cumplimiento y gestión del riesgo, con un costo marginal cercano a cero. Los resultados ya son tangibles: mejoras en cobranzas que permiten reducir costos entre 30% y 40%. No es casualidad que hoy los agentes de IA representen el 17% del valor generado por la IA en todas las industrias y proyectamos que esta cifra alcance el 29% en 2028.
En el informe, también introducimos un concepto central: el banco “AI-First”. No se trata de un banco que simplemente utiliza inteligencia artificial, sino de uno diseñado desde la IA. Esto implica interacciones hiperpersonalizadas, soluciones financieras que se ajustan en tiempo real al comportamiento y a las necesidades del cliente, y pagos, crédito y ahorro integrados de forma fluida en los ecosistemas digitales donde las personas ya viven y hacen negocios. También supone operaciones cada vez más autónomas y una gestión dinámica del riesgo y del capital. El resultado no es solo mayor eficiencia, sino una redefinición completa de cómo se crea y se captura valor en la banca.
Para países como Perú, este cambio tiene implicancias estratégicas relevantes. La inclusión financiera sigue siendo un desafío prioritario y atender a segmentos tradicionalmente costosos requiere nuevos modelos operativos. La inteligencia artificial, y en particular los agentes de IA, permite ofrecer experiencias mucho más personalizadas a escala, con costos significativamente más bajos. Esto abre la posibilidad de ampliar el acceso a servicios financieros de mayor calidad sin comprometer la sostenibilidad del sistema, un equilibrio clave en mercados donde eficiencia y cobertura deben avanzar de manera simultánea.
La transición hacia este nuevo modelo, sin embargo, no ocurre de forma automática. Existen tres etapas de madurez en la adopción de IA: desplegar, reconfigurar e inventar. La mayoría de las organizaciones permanece en la primera, utilizando la IA principalmente para mejorar la productividad individual. Las mayores ganancias aparecen solo cuando la tecnología se escala para transformar procesos completos y habilitar nuevos modelos de negocio. El mayor riesgo no es que la IA falle, sino que las organizaciones avancen demasiado lento.
La banca minorista está entrando en una nueva fase histórica. Pasar de sucursales a agentes inteligentes no es una imagen futurista, sino una transición económica real que ya está en marcha. En este escenario, ser “AI-First” no es simplemente una ventaja tecnológica: es una condición necesaria para seguir siendo relevante en un entorno cada vez más competitivo.












