Inteligencia Artificial Agente en Finanzas: Cómo los Líderes de Datos Están Escalando de Forma Segura

En toda Europa, los líderes de datos en servicios financieros se encuentran caminando sobre una cuerda floja: ansiosos por implementar y escalar herramientas de inteligencia artificial, pero limitados por la compliance, el manejo de riesgos y el desafío de demostrar un valor tangible. Según nuestra encuesta CDO Insights 2025, más del 97% de los líderes de datos globales afirman que les cuesta trabajo demostrar claramente el valor empresarial de la inteligencia artificial generativa. Y, aunque el 87% planea acelerar la inversión en inteligencia artificial, el 67% admite que han trasladado menos de la mitad de sus proyectos piloto de inteligencia artificial a una implementación a gran escala.

Uno de los obstáculos más grandes es asegurar el compromiso de la dirección. Más de un tercio (35%) afirma que asegurar el apoyo y demostrar el valor es un desafío clave que impide la implementación de la inteligencia artificial. Lo que esto significa es que muchos siguen estancados en una posición de espera, vacilantes para comprometerse con una implementación más amplia sin puntos de referencia medibles.

Esta vacilación contrasta con el potencial de la tecnología. McKinsey estima que la inteligencia artificial y el análisis podrían generar hasta $1 billón en valor adicional anual para la banca global, mientras que la inteligencia artificial generativa sola podría contribuir con hasta $340 mil millones a las ganancias operativas. Es una oportunidad demasiado significativa para ignorarla, pero que debe abordarse de una manera que salvaguarde la compliance, genere confianza y produzca rendimientos probados.

El camino hacia adelante

A pesar de los obstáculos significativos, hay organizaciones en toda Europa y en el resto del mundo que están progresando en la implementación de la inteligencia artificial, explorando cómo pueden cosechar los beneficios de los agentes de inteligencia artificial. Aquellos que están moviendo la aguja no lo están haciendo sumergiéndose de cabeza en implementaciones complejas y de larga cola. En su lugar, están adoptando un enfoque medido: comenzando pequeño, construyendo confianza, demostrando valor y escalando solo una vez que la tecnología demuestra su eficacia.

Las implementaciones de inteligencia artificial más exitosas no ocurren de la noche a la mañana. Comienzan con movimientos pequeños y de alto impacto que generan confianza y producen resultados. Aquí hay tres pasos para comenzar.

1. Utilice la inteligencia artificial para limpiar los datos antes de escalar

Incluso con la aprobación de la compliance, los sistemas de inteligencia artificial son tan fuertes como los datos sobre los que se construyen. La mala calidad de los datos socavará la precisión, la eficiencia y la confianza. De hecho, el 43% de los líderes de datos afirman que los problemas de datos son la mayor barrera para escalar la inteligencia artificial generativa.

Es alentador que la inteligencia artificial en sí misma pueda ayudar a solucionar estos problemas de datos. En los servicios financieros, por ejemplo, algunas empresas están utilizando herramientas de inteligencia artificial para limpiar los datos de cuentas por cobrar, eliminando duplicados, corrigiendo entradas obsoletas y resolviendo registros no coincidentes. Una vez que los datos estén alineados y sean confiables, las empresas pueden automatizar los seguimientos, mejorar el flujo de caja y operar con mayor confianza en sus perspectivas impulsadas por la inteligencia artificial. Esto también es una prioridad de inversión. El 86% de los líderes de datos planea aumentar el gasto en gestión de datos, y casi la mitad cita hacer que los datos sean adecuados para la inteligencia artificial como su principal motivador.

2. Comience con agentes ejecutores enfocados

Desplegar agentes “ejecutores” de propósito específico es una de las formas más rápidas de generar victorias medibles. Estos agentes están diseñados para manejar tareas muy específicas y bien definidas, como compilar resúmenes de reuniones, procesar transacciones estándar o categorizar consultas de clientes entrantes.

Debido a que los agentes ejecutores son fáciles de monitorear, producen resultados que son claramente rastreables y más fáciles de validar para la precisión. Esto no solo reduce el riesgo operativo, sino que también proporciona puntos de referencia tempranos para las partes interesadas, lo que ayuda a asegurar el compromiso para una adopción más amplia.

Una vez que se haya demostrado el éxito con agentes de una sola tarea, las organizaciones pueden introducir estructuras de inteligencia artificial más complejas, como planificadores y orquestadores, para manejar flujos de trabajo de múltiples pasos.

3. Simplifique la informe de compliance a través de la automatización

La compliance es un área muy intensiva en recursos en los servicios financieros. La informe regulatoria a menudo requiere recopilar y reconciliar datos de múltiples fuentes, un proceso que puede consumir cientos de horas y depender de un pequeño grupo de especialistas capacitados. La inteligencia artificial sobresale aquí, proporcionando un excelente punto de partida para probar y escalar la tecnología.

Una vez que los datos subyacentes estén limpios y estructurados, la inteligencia artificial puede asumir parte de la carga pesada. Por ejemplo, generar informes compatibles con BCBS 239 puede ser parcialmente automatizado utilizando mapeo de metadatos combinado con modelos de inteligencia artificial agente. Estos sistemas pueden producir borradores precisos que luego son revisados por oficiales de compliance, reduciendo los tiempos de respuesta mientras se mantiene el control de calidad.

El potencial aquí es significativo. McKinsey destaca a un banco global que logró ganancias de productividad del 200% al 2.000% en los procesos de conocimiento del cliente (KYC) al adoptar un enfoque de “fábrica de agentes de inteligencia artificial”. Mantuvieron la supervisión humana pero automatizaron los pasos más consumidores de tiempo.

Lecciones del viaje de datos de un banco multinacional

Un banco multinacional holandés reconoció la importancia de construir las bases de datos para el éxito de la inteligencia artificial. Se dio cuenta de la importancia de la gestión de datos, convirtiéndola en una prioridad. Invertir en los procesos organizacionales adecuados para permitir la entrega a gran escala, tomando decisiones deliberadas para capacitar a los equipos. Y dio a los equipos una dirección clara y una fuerte colaboración interfuncional para tener éxito. Esta combinación de datos confiables, equipos capacitados y una dirección estratégica clara es lo que permite a la inteligencia artificial generar valor empresarial, no solo resultados tecnológicos.

Construyendo impulso sin perder el control

Con el 76% de las empresas de servicios financieros planeando implementar soluciones de inteligencia artificial agente en los próximos 12 meses, el impulso está creciendo. Sin embargo, está claro que las organizaciones más exitosas no se están apresurando a una transformación a gran escala. Están desplegando la inteligencia artificial de forma estratégica, centrándose en casos de uso pequeños y bien contenidos que entregan valor medible y mejoran la eficiencia operativa. También están incorporando la gobernanza en cada etapa, asegurando que los equipos de compliance estén involucrados desde el principio y con frecuencia.

Al adoptar este enfoque incremental, las empresas pueden acelerar la adopción de la inteligencia artificial sin sacrificar la confianza o la alineación regulatoria, convirtiendo “comenzar pequeño” de una limitación percibida en una estrategia de crecimiento deliberada y probada. En la adopción de la inteligencia artificial, la velocidad es importante, pero la seguridad y la escalabilidad son más importantes. Las instituciones de servicios financieros que comienzan pequeñas, demuestran valor y escalan con confianza serán las mejor posicionadas para desbloquear el potencial de $1 billón de la inteligencia artificial.