El retorno de la inversión (ROI) de la inteligencia artificial en la banca sigue siendo objeto de un intenso debate, y es un debate legítimo. A lo largo de cientos de proyectos, muchas inversiones en IA a nivel de proyecto no están generando los retornos que los líderes bancarios esperaban.
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Esto no es ninguna sorpresa. La buena noticia es que estos desafíos no son insuperables. La historia ofrece un paralelo útil en otro cambio tecnológico: la máquina de vapor. Cuando surgió por primera vez, las fábricas simplemente reemplazaron la rueda hidráulica por una máquina de vapor, manteniendo el diseño, el flujo de trabajo y la lógica de los procesos tal como estaban antes. ¿El resultado? Mejoras marginales en la productividad, pero a un costo mucho más alto. Solo cuando las empresas replantearon todo el proceso —desde la recolección hasta el transporte y el preprocesamiento— emergió plenamente el potencial de la máquina de vapor.
Hoy los bancos enfrentan la misma decisión con la IA. Cualquiera puede utilizarla. Escalarla es otra historia. Entre los bancos globales que están aplicando la IA con éxito, hay tres cambios de mentalidad operativa que los diferencian.
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El primero es pasar de la tarea a la orquestación. La mayoría de las inversiones en IA hoy se centran en optimizar tareas individuales, como acelerar un paso específico de revisión o automatizar una función puntual. La verdadera oportunidad está en pasar de una mentalidad centrada en tareas a una centrada en la orquestación: usar la IA para rediseñar flujos de trabajo completos, no solo un punto dentro de la cadena. Implementar más herramientas de codificación con IA por sí solo no produce un ROI positivo. El desarrollo de software debe reinventarse para la era de los modelos de lenguaje de gran escala.
El segundo cambio es evolucionar de lo secuencial a lo paralelo. Muchos procesos de negocio fueron construidos sobre una lógica secuencial. Las tareas avanzaban de manera lineal porque las personas, los datos y la experiencia eran escasos. La IA elimina esas limitaciones. Cuando se dispone de un número casi ilimitado de agentes que pueden compartir información y coordinarse entre sí en tiempo real, los procesos deben replantearse desde el principio.
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En tercer lugar, los bancos que están aplicando la IA con éxito han pasado de la estructura organizacional a la intención del cliente. Aquí hay una pregunta que vale la pena considerar: ¿cuántas veces han construido los bancos el mismo proceso? Consideremos una transacción con tarjeta perdida o robada. La mayoría de los bancos ha construido versiones separadas de ese proceso para el call center, la sucursal, la aplicación móvil y la banca en línea. Eso da como resultado dos docenas o más de variaciones del mismo problema del cliente, cada una optimizada para un silo organizacional en lugar de la intención del cliente.
La IA hace posible revertir esta lógica. En lugar de diseñar por canal o producto, los bancos pueden diseñar por intención, definiendo el problema del cliente una sola vez (“ayúdame con una transacción en disputa”) y proyectándolo de manera coherente a través de canales, productos y líneas de negocio. Este cambio no es solo una cuestión de eficiencia. Transforma fundamentalmente la manera en que se diseñan los procesos bancarios y es donde reside gran parte del ROI no capturado en la industria. Bien implementado, también elimina los desafíos regulatorios generados por experiencias inconsistentes.
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El patrón es claro: la mayoría de los bancos está utilizando la IA para acelerar flujos de trabajo existentes en lugar de rediseñarlos. Los retornos reales no vendrán solo de la automatización, sino de replantear los flujos de decisión, las aprobaciones y el diseño de procesos, junto con la capacitación para construir una fuerza laboral preparada para la IA.
}La historia es una gran maestra. La máquina de vapor no transformó la industria al reemplazar la rueda hidráulica. Transformó la industria cuando las personas dejaron de pensar en la rueda hidráulica por completo y rediseñaron todo en función de lo que la nueva fuente de energía hacía posible. Esa es la decisión que enfrentan hoy los bancos con la IA.
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