La Inteligencia Artificial Terminará lo que los Neobancos Empezaron — y los Bancos Tradicionales no lo Verán Coming

El Patrón que Sigue Cada Industria Desplazada

Hay un patrón en la forma en que las industrias establecidas responden a los avances tecnológicos. Primero, observan desde una distancia segura. Luego, dudan, citando la complejidad o la regulación. Finalmente, adoptan, pero para cuando lo hacen, los clientes que vale la pena conservar ya se han ido.

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

Cómo los Neobancos Cambiaron las Reglas del Juego

Durante años, la migración de clientes corporativos con conocimientos técnicos alejándose de los bancos tradicionales fue lenta y fácil de descartar. Los neobancos se fueron desgastando en los bordes con una mejor experiencia de usuario, una incorporación más rápida, interfaces más limpias. Pero los grandes bancos siempre podían señalar la estabilidad, las relaciones a largo plazo y la inercia de la compra de empresas para mantener su posición.

Ese argumento se está agotando.

Las empresas que se van primero lo hacen de manera silenciosa. No hay un comunicado de prensa, no hay una ruptura pública. La adopción de cuentas comerciales se ha convertido en una tendencia estructural de los neobancos, con este segmento ahora representando aproximadamente el 67% de los ingresos de los neobancos en 2025. Esto se debe precisamente a las empresas que no pueden permitirse el lastre operativo de las relaciones bancarias heredadas. La escritura en la pared: la velocidad es innegociable para la capa operativa ahora.

No puedes dirigir un negocio moderno impulsado por inteligencia artificial y tolerar una relación bancaria en la que una transferencia bancaria requiere que un gerente imprima un formulario, recopile diez firmas y teclee manualmente la información en un sistema. Considera qué cuesta a una empresa que gestiona la nómina en tres monedas o procesa pagos a proveedores vinculados a contratos con fechas límite una sola transferencia bancaria retrasada. La incompatibilidad va más allá de la incomodidad. Se acumula a lo largo de cada transacción gradualmente hasta que alguien con un presupuesto pone el pie en el freno.

Por Qué la Inteligencia Artificial Cambia la Pregunta que se Hacen los Bancos

Una vez que has reconstruido tu negocio alrededor de la inteligencia artificial, ves a cada proveedor de manera diferente. Te preguntas: ¿por qué esto todavía es manual? ¿Por qué esto lleva días? Tu banco no es la excepción. Para la mayoría de los bancos tradicionales, no hay una buena respuesta.

El caso de uso es concreto. Una empresa que ejecuta cuentas por pagar a través de un agente de inteligencia artificial necesita una infraestructura que pueda leer una factura entrante, determinar la moneda correcta, activar las aprobaciones de los stakeholders a través de un flujo de trabajo integrado y liberar el pago sin un intermediario humano en cada entrega. Esto no es especulativo. Los equipos de finanzas están construyendo exactamente estos flujos de trabajo hoy en día, y cada paso manual que su banco reintroduce al final de la cadena es un punto de falla que preferirían eliminar.

Un análisis de Accenture de 2024 proyectó que la automatización de la inteligencia artificial podría reducir los costos de operaciones financieras en un 25% en tesorería y pagos. A finales de 2025, La Revisión Anual de Banca Global de McKinsey situó la cifra en un 20% o más en reducciones de costos operativos netos debido a la inteligencia artificial agente, mientras también advertía que estos beneficios serían en gran medida competidos en lugar de retenidos. Un análisis separado de PwC encontró que los bancos que adopten plenamente la inteligencia artificial podrían ver una mejora de hasta 15 puntos porcentuales en su relación de eficiencia, con una institución que informó una reducción del 40% en los costos de verificación de clientes comerciales.

Para las empresas que ya están logrando ese tipo de eficiencia internamente, un socio bancario que reintroduce pasos manuales en el último kilómetro es simplemente una responsabilidad en este punto.

El Problema de Incompatibilidad Arquitectónica

En lugar de simplemente elegir un banco, las startups y las empresas de tecnología ensamblan un ecosistema operativo. Cada herramienta en ese ecosistema se espera que se integre, responda a la nueva tecnología a medida que aparece y crezca su eficiencia operativa con el tiempo. Un banco que no puede proporcionar un saldo en tiempo real (y, sorprendentemente, muchos de las instituciones más grandes del mundo todavía no pueden) es incompatible arquitectónicamente con la infraestructura empresarial moderna.

¿Por qué esto todavía es el caso? Según un informe de 2024 de 10x Banking, el 55% de los bancos identifican las limitaciones de los sistemas heredados como su mayor barrera para lograr los objetivos comerciales, con más de la mitad citando silos de datos y cuellos de botella de 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 de banca central en todo el mundo. 45 de los 50 bancos más importantes del mundo siguen ejecutando mainframes como su infraestructura crítica de misión. Los desarrolladores originales se han retirado en su mayoría, y las instituciones que ejecutan este código a menudo carecen de la experiencia interna para comprender completamente lo que hace.

No es que los bancos tradicionales no quieran modernizarse, sino que el parcheo incremental de un núcleo de 60 años no puede producir la infraestructura de API en primer lugar, impulsada por eventos, que las empresas nativas de inteligencia artificial necesitan como su capa bancaria. No puedes simplemente actualizar un sistema de liquidación por lotes para que se comporte 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. Luego, eventualmente, alguna forma de acceso a API. Cada vez, trataron la nueva capacidad como un destino en lugar de una dirección, implementándola, declarando la victoria y luego quedando atrás de la siguiente curva.

Las instituciones que responden agregando un chatbot de inteligencia artificial a un núcleo heredado se encontrarán en la misma posición en la que estaban cuando los neobancos aparecieron por primera vez, es decir, verán a los clientes irse sin entender por qué.

Quién se Va Next — y Cuándo

Las empresas que se mudaron primero (empresas de inteligencia artificial nativas, fintechs relacionados con criptomonedas, operadores de tecnología) han tomado en gran medida sus decisiones. La segunda ola será la de las empresas de tamaño mediano y las corporaciones más grandes que ya han sentido que la inteligencia artificial cambia sus propias industrias. Ya sea a través de la automatización interna que alteró sus estructuras de costos, o a través de la presión competitiva que cambió sus mercados por completo.

El cambio de lealtad ya es medible. La Revisión Anual de Banca Global de McKinsey de 2025 señaló que en los Estados Unidos, solo el 4% de las nuevas aperturas de cuentas corrientes ahora provienen de clientes bancarios existentes — un descenso del 25% en 2018. Eso no es un punto de inflexión, sino un desenlace estructural de la inercia en la que los bancos tradicionales han confiado durante mucho tiempo para mantener su base de clientes.

El mismo informe proyecta que los bancos que no se adapten podrían ver que sus piscinas de beneficios globales disminuyan en $170 mil millones, aproximadamente un 9%, en la próxima década. Más sorprendentemente, la amenaza que identifica McKinsey no proviene solo de los neobancos o las fintechs. Proviene de los clientes mismos que utilizan agentes de inteligencia artificial para optimizar sus propias finanzas: mover depósitos a mejores tasas, gestionar la utilización de crédito, enrutando pagos a través de una mejor infraestructura. Un cliente que construye una función de tesorería nativa de inteligencia artificial internamente no necesita que su banco lo haga por él. De hecho, necesitan que su banco se mantenga al margen.

La Línea Divisoria

La división que se avecina en el sector bancario es entre los bancos que fueron construidos para este momento y los que están tratando de adaptarse a él. No se trata de instituciones grandes y pequeñas. No se trata de incumbentes y desafiantes.

Construido para esto significa que la capa de API es el producto en lugar de un accesorio. La infraestructura en tiempo real es la realidad operativa actual. Los flujos de trabajo de cumplimiento, la ejecución de divisas y la lógica de aprobación están todos programables por los sistemas del cliente en lugar de ser enrutados a través del buzón de un gerente de relaciones.

Según el informe de Tendencias de Banca Minorista de 2025 de The Financial Brand, solo el 25% de los bancos han priorizado la modernización de su infraestructura de back-office, incluso cuando más de la mitad enumeran la experiencia digital como una prioridad estratégica. Esa brecha, entre la intención declarada y la inversión arquitectónica real, es exactamente donde se originará la próxima ola de salidas de clientes.

Los neobancos demostraron que una mejor experiencia era posible. La inteligencia artificial demostrará que el modelo de banca con humanos en el bucle ya no es viable para las empresas que se mueven más rápido. Para los bancos que esperaron demasiado tiempo, la ventana se cerrará de una vez, de la manera en que estas cosas siempre suceden. Lentamente, y luego de repente.

La pregunta más interesante para mí ahora es si hay una institución tradicional con la voluntad organizativa para moverse antes de que suceda, o si la brecha entre las cubiertas de estrategia y la infraestructura real es demasiado ancha para cerrar a tiempo?