IA agente en finanzas: cómo los líderes de datos escalan de forma segura

En toda Europa, los líderes de datos en servicios financieros se encuentran en una situación delicada: ansiosos por implementar y escalar herramientas de IA, pero limitados por el cumplimiento normativo, la gestión de riesgos y el reto de demostrar un valor tangible. Según nuestro... Encuesta CDO Insights 2025Más del 97 % de los líderes globales en datos afirman tener dificultades para demostrar claramente el valor comercial de la IA generativa. Y, si bien el 87 % planea acelerar la inversión en IA, el 67 % admite haber implementado menos de la mitad de sus proyectos piloto de IA a gran escala.

Uno de los mayores obstáculos es conseguir la aceptación del liderazgo. Más de un tercio (35%) afirma que conseguir apoyo y demostrar valor es un desafío clave que impide la implementación de la IA. Esto significa que muchos permanecen estancados, reticentes a comprometerse con implementaciones más amplias sin pruebas medibles.

Esta vacilación contrasta marcadamente con el potencial de la tecnología. McKinsey Se estima que la IA y el análisis podrían aportar hasta un billón de dólares en valor anual adicional a la banca global, mientras que la IA generativa por sí sola podría contribuir hasta 340 mil millones de dólares para la rentabilidad operativa. Es una oportunidad demasiado importante como para ignorarla, pero que debe abordarse de forma que se garantice el cumplimiento normativo, se genere confianza y se generen retornos comprobados.

El camino hacia adelante

A pesar de los importantes obstáculos, existen organizaciones en toda Europa y el resto del mundo que están avanzando en la implementación de la IA, explorando cómo aprovechar los beneficios de los agentes de IA. Quienes están marcando la diferencia no lo hacen lanzándose de cabeza a implementaciones complejas y de larga duración. En cambio, están adoptando un enfoque mesurado: empezar con poco, generar confianza, demostrar valor y escalar solo cuando la tecnología demuestre su eficacia.

Las implementaciones de IA más exitosas no se dan de la noche a la mañana. Comienzan con pequeñas acciones de gran impacto que generan confianza y ofrecen resultados. Aquí tienes tres pasos para empezar.

1. Utilice IA para limpiar los datos antes de escalar

Incluso con la aprobación de cumplimiento normativo, la solidez de los sistemas de IA depende de los datos en los que se basan. La mala calidad de los datos socava la precisión, la eficiencia y la confianza. De hecho, el 43 % de los líderes de datos afirma que los problemas con los datos son su mayor obstáculo para escalar la IA generativa.

Es alentador que la propia IA pueda ayudar a solucionar estos problemas de datos. En el sector financiero, por ejemplo, algunas empresas utilizan herramientas de IA para depurar datos de cuentas por cobrar, eliminar duplicados, corregir entradas obsoletas y resolver registros incoherentes. Una vez que los datos estén alineados y sean fiables, las empresas pueden automatizar el seguimiento, mejorar el flujo de caja y operar con mayor confianza en la información obtenida mediante IA. Esta es también una prioridad de inversión fundamental. El 86 % de los responsables de datos planea aumentar el gasto en gestión de datos, y casi la mitad cita la adaptación de los datos a la IA como su principal motivación.

2. Comience con agentes ejecutores enfocados

Implementar agentes "ejecutores" con un propósito específico es una de las maneras más rápidas de obtener resultados medibles. Estos agentes están diseñados para gestionar tareas muy específicas y bien definidas, como la elaboración de resúmenes de reuniones, el procesamiento de transacciones estándar o la categorización de consultas entrantes de clientes.

Dado que los agentes ejecutores son fáciles de monitorear, generan resultados claramente rastreables y su precisión es más fácil de validar. Esto no solo reduce el riesgo operativo, sino que también proporciona puntos de prueba tempranos para las partes interesadas, lo que ayuda a asegurar la aceptación para una adopción más amplia.

Una vez que se ha demostrado el éxito con agentes de una sola tarea, las organizaciones pueden introducir estructuras de agentes más complejas, como planificadores y orquestadores, para gestionar flujos de trabajo de varios pasos.

3. Optimice los informes de cumplimiento mediante la automatización

El cumplimiento normativo es un área que consume muchos recursos en los servicios financieros. La elaboración de informes regulatorios a menudo requiere la recopilación y conciliación de datos de múltiples fuentes, un proceso que puede consumir cientos de horas y depende de un pequeño grupo de especialistas capacitados. La IA destaca en este aspecto, ofreciendo un excelente punto de partida para probar y escalar la tecnología.

Una vez depurados y estructurados los datos subyacentes, la IA puede encargarse de parte del trabajo pesado. Por ejemplo, la generación de informes que cumplan con la norma BCBS 239 puede automatizarse parcialmente mediante el mapeo de metadatos combinado con modelos de IA de agencia. Estos sistemas pueden generar borradores preliminares precisos que posteriormente son revisados por los responsables de cumplimiento, lo que reduce los plazos de entrega y mantiene el control de calidad.

El potencial aquí es significativo. McKinsey Se destaca un banco global que logró aumentos de productividad de entre el 200 % y el 2,000 % en los procesos de conocimiento del cliente (KYC) mediante la adopción de un enfoque de "fábrica de agentes de IA". Mantuvieron la supervisión humana, pero automatizaron los pasos más laboriosos.

Lecciones del recorrido de datos de un banco multinacional

Un banco multinacional holandés reconoció la La importancia de construir las bases de datos para el éxito de la IAComprendió la importancia de la gestión de datos y la priorizó. Invirtió en los procesos organizativos adecuados para facilitar la entrega a escala, tomando decisiones deliberadas para empoderar a los equipos. Además, les proporcionó una dirección clara y una sólida colaboración interdisciplinaria para alcanzar el éxito. Esta combinación de datos confiables, equipos empoderados y una dirección estratégica clara es lo que permite que la IA genere valor empresarial, no solo resultados tecnológicos.

Ganando impulso sin perder el control

Con 76% de las empresas de servicios financieros Con la planificación para implementar soluciones de IA de Agentic en los próximos 12 meses, el impulso está cobrando impulso. Sin embargo, es evidente que las organizaciones más exitosas no se están precipitando hacia una transformación a gran escala. Están implementando la IA estratégicamente, centrándose en casos de uso pequeños y bien definidos que aportan valor medible y mejoran la eficiencia operativa. También están integrando la gobernanza en cada etapa, garantizando la participación temprana y frecuente de los equipos de cumplimiento.

Al adoptar este enfoque gradual, las empresas pueden acelerar la adopción de la IA sin sacrificar la confianza ni la alineación regulatoria, convirtiendo la idea de "empezar desde cero" de una limitación percibida en una estrategia de crecimiento deliberada y probada. En la adopción de la IA, la velocidad importa, pero la seguridad y la escalabilidad lo son aún más. Las instituciones de servicios financieros que comiencen desde cero, demuestren su valor y escalen con confianza serán las mejor posicionadas para liberar el potencial billonario de la IA.