Por Norma Lezcano - revistaeyn.com
En 2026, la industria financiera latinoamericana entrará en una fase de inflexión estructural. Tres vectores —autonomía tecnológica, finanzas abiertas y gestión basada en precisión— están redefiniendo los cimientos del negocio bancario. La convergencia entre inteligencia artificial avanzada, interoperabilidad de datos y nuevos modelos operativos hipergranulares está acelerando un cambio que ya no es incremental: es sistémico.
Según Deloitte, el desarrollo de banca autónoma será la tendencia dominante hacia 2026. El Banco Interamericano de Desarrollo (BID) observa que, tras duplicar su digitalización financiera en siete años, la región está preparada para un salto cualitativo guiado por sistemas de pago instantáneos, open finance y nuevos estándares de confianza.
Y McKinsey advierte que, pese a las utilidades récord, los bancos enfrentan una brecha de valoración que solo podrán cerrar adoptando un modelo operativo basado en datos, IA y precisión.
El mapa de lo que viene muestra un ecosistema más competitivo, más automatizado y más exigente. A continuación, un análisis en profundidad de las fuerzas que reconfigurarán las finanzas latinoamericanas en los próximos 24 meses.
CLAVES DE LO QUE VIENE
1. La banca autónoma como arquitectura dominante La automatización ya no será un apéndice tecnológico, sino el núcleo de la operación. Deloitte proyecta que los bancos que adopten inteligencia artificial y automatización a escala lograrán reducciones de costos promedio del 31 %, impulsadas por sistemas capaces de decidir, anticipar y autoajustarse con mínima supervisión humana.
Los modelos autónomos avanzan desde la automatización de tareas hacia la toma de decisiones complejas:
• otorgamiento de crédito basado en señales contextuales;
• pricing dinámico;
• gestión de liquidez predictiva;
• priorización inteligente de cobranzas;
• monitoreo del fraude en tiempo real.
Para Julián Colombo, Country Manager de Bitso Argentina, “la autonomía real surge cuando los sistemas pueden anticiparse, autoajustarse y ejecutar decisiones proactivas basadas en la experiencia acumulada de cada cliente”. La clave no será solo introducir IA, sino entrenar modelos con los datos correctos y bajo marcos estrictos de gobernanza y trazabilidad.
Hacia 2026, la combinación entre IA avanzada y open finance habilitará experiencias invisibles, con preaprobaciones contextuales casi instantáneas. En ese escenario, como advierte Colombo, “la competencia ya no es entre tecnología vieja y nueva, sino entre datos, contexto y velocidad”.
2. América Latina: un terreno fértil impulsado por la digitalización masiva
El BID señala que la región experimentó un avance sin precedentes: la proporción de adultos con una cuenta bancaria o digital pasó del 50 % en 2017 al 70 % en 2024, y más de la mitad ya utiliza servicios financieros digitales.
Ese crecimiento genera una base crítica para la próxima ola de innovación, estructurada en cinco motores clave:
a) Pagos instantáneos e interoperables La adopción de infraestructuras públicas y privadas para pagos en tiempo real se está convirtiendo en estándar regional. Costa Rica es ejemplo del uso masivo de transferencias móviles, mientras que en Argentina la interoperabilidad plena de códigos QR permite pagar desde cualquier billetera o banco sin fricciones.
b) Auge y madurez del ecosistema fintech Tras un pico de inversión de US$14.000 millones en 2021, el mercado vivió una corrección, pero 2024 marcó una recuperación, con US$1.200 millones en inversiones en el primer semestre. Empiezan a consolidarse “gigantes fintech” locales, capaces de competir —y colaborar— con la banca tradicional.
c) Finanzas abiertas y portabilidad de datos Estándares de API más robustos y marcos regulatorios de data sharing refuerzan la confianza y permiten que los usuarios ejerzan control efectivo sobre su información. Esto habilita productos cada vez más personalizados.
d) Inteligencia artificial responsable La IA está ampliando el acceso al crédito mediante datos alternativos. El BID advierte que estos datos complementan, pero no reemplazan el historial crediticio tradicional. La clave será un equilibrio entre innovación y prudencia.
e) Confianza y cambio de comportamiento del usuario La digitalización avanza, pero el fraude sigue siendo un riesgo. El uso de efectivo cayó del 38 % al 25 % del valor de las transacciones presenciales entre 2020 y 2024. Sin embargo, para consolidar esa transición, los sistemas deben ofrecer alertas en tiempo real, seguros contra fraude y procesos de reembolso más claros.
3. La paradoja bancaria: utilidades récord, valoraciones deprimidas
El informe Global Banking Annual Review 2025 de McKinsey subraya una contradicción que define al sector: en 2024, los bancos generaron US$1,2 billones en utilidades, la cifra más alta de cualquier industria. América Latina aportó US$36.000 millones, con picos de ingresos-PIB que no se registraban desde hacía dos décadas.
Pero, aun así, las valoraciones bursátiles del sector se encuentran hasta 70 % por debajo de otras industrias. Los inversores perciben que gran parte de los resultados responde a condiciones temporales —altas tasas, saldos crecientes, ciclo económico particular— y dudan de su sostenibilidad.
Esta brecha obliga a un rediseño estratégico profundo. Como advierte McKinsey, la banca ya no puede apoyarse en la escala ni en la segmentación masiva, sino en un modelo de precisión, basado en decisiones hipergranulares.
4. El nuevo paradigma: la banca de la precisión
Para McKinsey, “la precisión define el futuro de la banca”. Esta visión implica cuatro dimensiones estratégicas:
a) Tecnología como ventaja selectiva La digitalización genérica ya no basta. La nueva frontera está en el uso selectivo de IA para productividad, personalización y simplificación de procesos críticos. Los bancos deben abandonar programas dispersos y modernizar sus sistemas quirúrgicamente.
b) El nuevo consumidor: hiperpersonalización Las expectativas cambiaron: el cliente quiere un producto diseñado para él, en tiempo real. Las entidades que no logren personalizar al “segmento de uno” perderán relevancia frente a fintechs impulsadas por IA.
c) Eficiencia de capital con granularidad extrema La gestión del capital dejará de basarse en reasignaciones amplias. Los agentes de IA permitirán evaluar línea por línea dónde se crea valor, anticipar escenarios regulatorios y optimizar activos ponderados por riesgo.
d) Fusiones y adquisiciones basadas en capacidades El objetivo ya no será crecer en tamaño, sino adquirir piezas específicas: tecnología, talento o capacidades analíticas que permitan cerrar brechas críticas en cada mercado.
5. La irrupción de la Inteligencia Artificial Agentiva
Quizás el cambio más disruptivo sea la llegada de la Agentic AI, sistemas capaces de coordinar procesos de extremo a extremo y actuar de manera autónoma. Estos modelos, basados en LLMs, procesan grandes volúmenes de datos no estructurados, personalizan la atención en tiempo real y reducen costos operativos.
Esta tecnología marca el pasaje de una automatización reactiva a una IA estratégica, integrada a la operación diaria:
• asistentes financieros autónomos;
• optimización dinámica de portafolios;• monitoreo de riesgos sin intervención humana;
• soporte al cliente que aprende del contexto.
La banca que adopte estos modelos podrá escalar productividad sin perder precisión, un equilibrio que será determinante en la próxima etapa del sector.
