La inteligencia artificial (IA) tiene un componente previo al que se le debe poner el foco: los datos. Y la relación entre estos elementos –su depuración, uso y aplicación de cara al cliente– está desafiando a las divisiones de innovación, riesgo y regulación de bancos y fintechs de América Latina.
En esta carrera por adoptar, mejorar y escalar procesos y productos, bancos como Bancolombia, Banco de Bogotá, Davivienda, Bancamía y BBVA, junto a fintechs, como Movii y Wenia, junto con la Superintendencia Financiera de Colombia, se dieron cita en el iupanaDay 2025, un evento que profundizó sobre el rol de la IA en las finanzas digitales en Bogotá.
Las conversaciones destacaron la necesidad de fortalecer la gobernanza de datos, proteger la privacidad de los usuarios, formar talento especializado, implementar prácticas éticas, combatir el fraude con IA y redefinir la relación con los usuarios.
Aquí te dejamos un listado de los aprendizajes más valiosos:
1. En la base de la IA, los datos
En varios paneles, los especialistas coincidieron en que garantizar la calidad y accesibilidad de los datos es clave para entrenar modelos de IA de forma efectiva y que esta información ayuda a mejorar el combate contra el fraude.
Hernando Rubio, CEO de MOVii, una billetera digital, anotó que en la base de la IA están los datos y que de ahí es que se construye el resto.
En esto coincidió Patricia Ramírez, especialista de innovación y transformación digital de Grupo Financiero Banrural de Guatemala. “Los datos salen de los procesos de negocio y estos se vuelven la base de donde la IA se alimenta para poder trabajar”.
2. IA para poner al cliente al centro
Diversas conversaciones resaltaron, también, el valor de la IA para facilitar las interacciones de los clientes con sus finanzas. Desde una perspectiva ética y de negocio, la implementación debe enfocarse en resolver las necesidades del consumidor.
“La clave definitivamente es que la IA sin propósito es una moda; con propósito, es la revolución”, anotó Johanna Guacaneme, directora de Tecnología de Canales Digitales de Davivienda.
Destacó que la percepción inicial se centra en que la IA aporta únicamente eficiencia. Sin embargo, es fundamental realizar iteraciones continuas y adaptativas para cada cliente.
“La IA es una herramienta invisible de cara al servicio al cliente, porque va a querer siempre un buen servicio. Los bancos vamos a querer siempre ser mucho más efectivos […] y la IA lo que hace es potenciar eso, que pasa detrás de cámaras”, dijo Guacaneme.
3. Fortalecer el talento para implementar IA
La IA exige un cambio profundo en la mentalidad corporativa. Aunque puede parecer un desafío sencillo, varios especialistas coincidieron en que es indispensable acelerar la captación y formación de talento especializado.
“Es clave el tema de la inversión en talento para que todo el mundo salte en esta ola y se capaciten muchísimo”, afirmó Juan Zuluaga, director global de producto de Clara, un unicornio fintech dedicado a soluciones para empresas.
«Muchas partes del cuello de botella de la velocidad en adoptar IA tienen que ver con las personas y los equipos”, continuó.
En ese sentido, la cancha está pareja para todos, pues para empresas y profesionales aún hay mucho por explorar, descubrir y dirigir.
4. Definir gobernanza y combate al fraude
En el panel Protección de Datos Personales en la era de la IA, la gobernanza de datos fue perfilada como un pilar fundamental para garantizar el uso ético, seguro y transparente de los modelos de inteligencia artificial en el sector financiero.
Para ADL, el laboratorio de innovación de Grupo Aval, es importante desde la fase de diseño, implementar una estructura robusta de gobernanza que permita asegurar la calidad, integridad y trazabilidad de la información utilizada para entrenar y validar los modelos.
Por ejemplo, para el combate del fraude, un adecuado entrenamiento de los modelos puede marcar la diferencia en su efectividad.
En esa línea, Oscar Muñiz, director de prevención de crimen financiero de BBVA Colombia, advirtió que el fraude potenciado por IA debe enfrentarse con la misma tecnología, de lo contrario, es una pelea desigual. Señaló que es posible establecer un marco regulatorio específico para abordar los fraudes con IA sin frenar el desarrollo ni la adopción de la tecnología.
5. La IA en los bancos tradicionales
Los bancos de la región datan de décadas, incluso hay centenarios. Por ello, las divisiones de transformación digital tienen el reto de innovar y abrazar la IA sobre cimientos tecnológicos analógicos.
Guacaneme, de Davivienda, destacó que la banca debe evolucionar desde una simple autogestión por parte del cliente hacia un acompañamiento inteligente, donde la IA actúe como un apoyo constante.
“Que haga un acompañamiento, de guía, sugerencias y advertencias: al lado del cliente de una forma en la que se les pueda estar aportando, a pesar de que no es un humano”, explicó.
En esa misma línea de reforzar la relación con los clientes, Karen Quiroga, vicepresidenta de transformación digital e innovación de Bancamía, enfatizó la importancia de adaptar la tecnología a la realidad de los usuarios.
“Sabemos que la transformación digital tiene más sentido si transforma vidas: con un 43% de nuestros microempresarios en zonas rurales y más de la mitad enfrentando pobreza digital, no basta con implementar soluciones tecnológicas, hay que adaptarlas a la realidad. Por eso, nuestra apuesta por la IA no reemplaza la banca relacional, la fortalece”, dijo la ejecutiva.
