La IA terminará lo que los neobancos empezaron, y los bancos tradicionales no lo verán venir.

El patrón que sigue toda industria transformada

Existe un patrón en la forma en que las industrias consolidadas responden a los avances tecnológicos. Primero, observan desde la distancia. Luego, dudan, alegando complejidad o regulaciones. Finalmente, adoptan la tecnología, pero para cuando lo hacen, los clientes valiosos ya se han marchado.

El sector bancario está viviendo precisamente este momento, y la inteligencia artificial es lo que lo hará irreversible.

Cómo los neobancos cambiaron las reglas del juego

Durante años, el alejamiento de los clientes corporativos expertos en tecnología de los bancos tradicionales fue lento y fácil de ignorar. Los neobancos fueron ganando terreno con una mejor experiencia de usuario, una incorporación más rápida e interfaces más limpias. Pero los grandes bancos siempre podían esgrimir su estabilidad, sus relaciones a largo plazo y la inercia de las compras empresariales para mantener su posición.

Ese argumento está llegando a su fin.

Las empresas que se marchan primero lo hacen discretamente. No hay comunicado de prensa ni ruptura pública. La adopción de cuentas comerciales se ha convertido en una tendencia estructural de los neobancos.Este segmento representará aproximadamente el 67 % de los ingresos de los neobancos en 2025. Esto se debe precisamente a las empresas que no pueden permitirse la inercia operativa de las relaciones con la banca tradicional. Es evidente que la velocidad es fundamental para la capa operativa.

No se puede dirigir un negocio moderno impulsado por IA y tolerar una relación bancaria en la que una transferencia bancaria requiera que un gerente imprima un formulario, recoja diez firmas y lo ingrese manualmente en un sistema. Piense en el costo de una sola transferencia bancaria retrasada para una empresa que gestiona nóminas en tres divisas o procesa pagos a proveedores vinculados a contratos con plazos de entrega ajustados. El desajuste va más allá de la simple incomodidad. Se agrava gradualmente en cada transacción hasta que alguien con presupuesto toma medidas drásticas.

Por qué la IA está cambiando la forma en que se formulan los bancos de preguntas.

Una vez que has reestructurado tu negocio en torno a la IA, empiezas a ver a cada proveedor de forma diferente. Te preguntas: ¿por qué sigue siendo manual? ¿Por qué tarda días? Tu banco no es una excepción. Para la mayoría de los bancos tradicionales, no hay una respuesta satisfactoria.

El caso de uso es concreto. Una empresa que gestiona las cuentas por pagar mediante un agente de IA necesita una infraestructura capaz de leer una factura entrante, determinar la moneda correcta, obtener las aprobaciones de las partes interesadas a través de un flujo de trabajo integrado y liberar el pago sin intervención humana en cada etapa. Esto no es una mera especulación. Los equipos financieros ya están implementando flujos de trabajo similares, y cada paso manual que su banco reintroduce al final de la cadena representa un punto de fallo que preferirían eliminar.

Un análisis de Accenture de 2024 Se proyectó que la automatización de IA podría reducir los costos de las operaciones financieras hasta en un 25% en tesorería y pagos. Para finales de 2025, Revisión anual de banca global de McKinsey Cifraron que la reducción de los costes operativos netos derivada únicamente de la IA con agentes sería del 20 % o más, al tiempo que advirtieron que estas ganancias se verían anuladas en gran medida por la competencia en lugar de conservarse. Un análisis independiente de PwC Se constató que los bancos que adoptaran plenamente la IA podrían experimentar una mejora de hasta 15 puntos porcentuales en su índice de eficiencia, y una institución informó de una reducción del 40 % en los costes de verificación de clientes comerciales.

Para las empresas que ya han alcanzado ese nivel de eficiencia internamente, un socio bancario que reintroduce pasos manuales en la última etapa simplemente representa una desventaja en este punto.

El problema de la incompatibilidad arquitectónica

En lugar de simplemente elegir un banco, las startups y las empresas tecnológicas construyen un ecosistema operativo. Se espera que cada herramienta de ese ecosistema se integre, responda a las nuevas tecnologías a medida que surgen y mejore su eficiencia operativa con el tiempo. Un banco que no puede proporcionar un saldo en tiempo real (y, sorprendentemente, muchas de las instituciones más grandes del mundo aún no pueden) es arquitectónicamente incompatible con la infraestructura empresarial moderna.

¿Por qué sigue ocurriendo esto? Según un informe de 2024 de 10x Banking, el 55% de los bancos identifican las limitaciones de los sistemas heredados como su mayor obstáculo para alcanzar sus objetivos comerciales.Más de la mitad citan los silos de datos y los cuellos de botella en la producción como la razón por la que no pueden escalar. COBOL, el lenguaje de programación desarrollado en 1959, todavía impulsa más del 40 % de los sistemas bancarios centrales a nivel mundial. 45 de los 50 bancos más importantes del mundo siguen utilizando mainframes como infraestructura crítica para sus operaciones.La mayoría de los desarrolladores originales se han jubilado, y las instituciones que utilizan este código a menudo carecen de la experiencia interna necesaria para comprender completamente su funcionamiento.

No es que los bancos tradicionales no quieran modernizarse, sino que las actualizaciones incrementales de un sistema central de 60 años no pueden generar la infraestructura basada en API y orientada a eventos que las empresas nativas de IA necesitan como capa bancaria. No se puede simplemente adaptar un sistema de liquidación por lotes para que funcione como una infraestructura en tiempo real, ya que estas limitaciones arquitectónicas son fundamentales.

Los bancos tradicionales aprendieron a ofrecer pagos con tarjeta. Luego, aplicaciones móviles. Y, finalmente, algún tipo de acceso mediante API. En cada ocasión, trataron la nueva capacidad como un destino en lugar de una dirección: la implementaron, declararon la victoria y luego se quedaron rezagados con respecto a la siguiente tendencia.

Las instituciones que respondan añadiendo un chatbot de IA a un sistema central heredado se encontrarán en la misma situación en la que se encontraban cuando aparecieron los neobancos, es decir, verán cómo los clientes se marchan sin comprender por qué.

¿Quién se irá después y cuándo?

Las empresas pioneras (startups nativas de IA, fintechs vinculadas a las criptomonedas, operadores tecnológicos) ya han tomado sus decisiones. La segunda oleada la protagonizarán las empresas medianas y grandes, que ya han experimentado cómo la IA transforma sus sectores, ya sea mediante la automatización interna que modificó sus estructuras de costes o mediante la presión competitiva que cambió por completo sus mercados.

El cambio en la lealtad ya es cuantificable. El informe anual de McKinsey sobre la banca global de 2025 señaló que en Estados Unidos, solo el 4% de las nuevas aperturas de cuentas corrientes provienen de clientes bancarios existentes, una cifra inferior al 25% de 2018.Esto no es un hecho aislado, sino un desmoronamiento estructural de la inercia en la que los bancos tradicionales se han apoyado durante mucho tiempo para retener a su clientela.

El mismo informe proyecta que los bancos que no se adapten podrían ver disminuir sus ganancias globales en 170 mil millones de dólares, aproximadamente un 9%, durante la próxima década. Más sorprendente aún, la amenaza que identifica McKinsey no proviene solo de los neobancos o las fintechs. Proviene de los propios clientes que utilizan agentes de IA para optimizar sus finanzas: transfiriendo depósitos a mejores tasas, gestionando la utilización del crédito y canalizando pagos a través de una mejor infraestructura. Un cliente que desarrolla internamente una función de tesorería nativa de IA no necesita que su banco lo haga por él. De hecho, necesita que su banco no interfiera.

La línea divisoria

La próxima división en el sector bancario se dará entre los bancos que se crearon para este momento y los que intentan adaptarse. No se trata de grandes ni pequeñas instituciones, ni de entidades consolidadas ni de competidores.

El diseño a medida implica que la capa API es el producto en sí, no un complemento. La infraestructura en tiempo real es la realidad operativa actual. Los flujos de trabajo de cumplimiento, la ejecución de operaciones de divisas y la lógica de aprobación ahora son programables por los propios sistemas del cliente, en lugar de pasar por la bandeja de entrada de un gestor de relaciones.

Según el informe de tendencias de banca minorista de 2025 de The Financial BrandSolo el 25 % de los bancos ha priorizado la modernización de su infraestructura administrativa, a pesar de que más de la mitad considera la experiencia digital una prioridad estratégica. Esta brecha, entre la intención declarada y la inversión arquitectónica real, es precisamente donde se originará la próxima oleada de abandono de clientes.

Los neobancos demostraron que era posible ofrecer una mejor experiencia. La IA demostrará que el modelo bancario tradicional, con intervención humana, ya no es viable para las empresas que se mueven con mayor rapidez. Para los bancos que esperaron demasiado, la oportunidad se les escapará de golpe, como siempre ocurre en estos casos: poco a poco, y luego de repente.

La pregunta más interesante para mí ahora es si existe alguna institución tradicional con la voluntad organizativa para actuar antes de que suceda, o si la brecha entre las estrategias y la infraestructura real es demasiado grande como para cerrarla a tiempo.