La banca en América Latina atraviesa una transformación estructural impulsada por la inteligencia artificial y el uso intensivo de datos. Este cambio no es marginal ni experimental: es una decisión estratégica en la que ya invierten el 80% de las instituciones financieras de la región en analítica avanzada e inteligencia artificial, marcando un antes y un después en cómo operan los bancos y servicios financieros digitales.
El panorama actual de inversión y adopción
La inteligencia artificial se ha consolidado como el principal foco de atención para el capital de riesgo en Latinoamérica. En 2024, la IA representó el 34% del total de rondas de inversión, superando a fintech como sector líder. El mercado latinoamericano de IA en finanzas se proyecta que crecerá de $1.536 mil millones en 2023 a $13.097 mil millones en 2032, reflejando una tasa de crecimiento anual compuesto de 26,9%.
En términos de inversión inmediata, durante la primera mitad de 2024 se recaudaron $1.1 mil millones en capital de venture capital en América Latina, un 30% más que en el mismo período de 2023. Los bancos tradicionales también han incrementado significativamente sus inversiones: el 44% reportó aumento moderado en 2024, mientras que el 43% experimentó aumentos significativos. De cara a 2025, el 35% espera aumentos leves y el 39% aumentos significativos en inversión tecnológica.
Aplicaciones principales de la IA en servicios financieros
Automatización operativa y eficiencia
La IA está automatizando tareas rutinarias que históricamente consumían recursos humanos significativos. Entre los resultados más impactantes, BNP Paribas ha reducido el tiempo de tramitación de solicitudes de préstamo en un 80% gracias a la IA. Similar impacto se observa en la detección de fraudes: Crédito Mutuel ha reducido sus pérdidas por fraude con tarjetas bancarias en 30%, mientras que Crédit Agricole redujo las tasas de impago en 23% en ciertos segmentos de clientes mediante análisis predictivo del riesgo crediticio.
En Latinoamérica específicamente, Bradesco en Brasil implementó un asistente basado en Azure OpenAI que logró un 82% de resolución en primer contacto, mientras que su motor de auditoría AILA mejoró un 65% la eficiencia de los procesos de control.
Evaluación crediticia predictiva
Los modelos de IA han revolucionado cómo se evalúan los riesgos crediticios. En lugar de basarse exclusivamente en datos históricos y reportes formales, ahora analizan cientos de variables no convencionales —comportamiento digital, geolocalización, patrones de consumo— para construir modelos predictivos mucho más precisos y dinámicos.
Las instituciones fintech mexicanas, por ejemplo, están utilizando machine learning con técnicas como Gradient Boosting Decision Trees (GBDT), que ensamblan múltiples clasificadores débiles para crear predictores potentes. Esto permite que nuevas plataformas financieras ofrezcan créditos instantáneos y personalizados con tasas ajustadas al perfil de riesgo individual, favoreciendo la inclusión financiera de segmentos históricamente excluidos.
Detección de fraude y seguridad
La inteligencia artificial está transformando la prevención del fraude mediante algoritmos de machine learning que pueden reconocer la diferencia entre actividades sospechosas y transacciones legítimas con precisión sin precedentes. A diferencia de los sistemas basados en reglas estáticas, la IA puede identificar comportamientos atípicos incluso si no están catalogados como fraudulentos previamente.
American Express mejoró su detección de fraude en 6%, mientras que PayPal logró mejorar su detección de fraude en tiempo real en 10% a través de sistemas de IA que funcionan las 24 horas. En el ámbito de cumplimiento normativo, los bancos que han reemplazado software de anti-lavado de dinero basado en reglas con aplicaciones impulsadas por IA han mejorado su identificación de actividades sospechosas hasta en 40%, mientras reducen sustancialmente los falsos positivos.
Banca conversacional y atención al cliente
Más del 60% de los bancos y entidades de microfinanzas en Latinoamérica planean implementar chatbots basados en IA para mejorar la atención digital. Casos de éxito incluyen a Bancolombia (Colombia) que implementó “Tabot”, un chatbot con procesamiento de lenguaje natural disponible 24/7 en Facebook Messenger, y BCP (Perú) que incorporó “Clara”, una asistente virtual telefónica basada en NLP.
Pagos e infraestructura financiera
La IA está transformando los sistemas de pagos de formas completamente nuevas. Agentes autónomos impulsados por IA ahora manejan gestión de flujos y conciliaciones de manera continua, cruzando operaciones entre bancos y sistemas internos en tiempo real. Estos agentes pueden detectar inconsistencias al momento y generar reportes auditables sin depender de cierres posteriores.
En comercio electrónico, los agentes eliminan la necesidad de un checkout tradicional: buscan, comparan y pagan bajo parámetros definidos por el usuario, convirtiendo el acto de pagar en una acción invisible. Brasil, con su sistema de pagos instantáneos Pix implementado por el Banco Central, ha demostrado la viabilidad de infraestructuras modernas que habilitan estas innovaciones.
Inclusión financiera y poblaciones desatendidas
Una de las transformaciones más significativas es el impacto en poblaciones tradicionalmente excluidas del sistema financiero. En 2023, el 47% de las empresas en América Latina y el Caribe implementaron IA, y otro 40% exploró su uso. Este crecimiento ha tenido un impacto directo en la penetración financiera: la cantidad de personas que usan banca digital en la región pasó de nueve millones en 2018 a 150 millones en 2024.
La IA simplifica el proceso de apertura de cuentas, haciéndolo más accesible para personas con escasos conocimientos o habilidades tecnológicas. MercadoLibre, a través de su plataforma Mercado Crédito, utiliza IA para evaluar la capacidad crediticia de usuarios en México, Brasil y Argentina, aprovechando datos de consumo y actividad dentro del Marketplace para ofrecer créditos instantáneos y personalizados.
Nubank, el mayor banco digital del mundo con más de 90 millones de clientes en Brasil, México y Colombia, ha integrado IA para ofrecer créditos rápidos, personalizados y seguros, especialmente dirigidos a jóvenes y pequeños emprendedores con acceso limitado al crédito tradicional.
Según datos del sector, la inclusión financiera en la región ha avanzado considerablemente: en 2017, solo el 54% de los latinoamericanos tenían alguna cuenta financiera; en 2024 la cifra alcanza el 85%. Proyecciones futuras sugieren que con soluciones impulsadas por IA Generativa (GenAI), la inclusión financiera podría producirse a un ritmo sin precedentes, en meses en lugar de años.
IA Generativa: La nueva era
La IA Generativa (GenAI) está superando rápidamente su estatus de tecnología disruptiva para convertirse en una herramienta operativa diaria. Más del 80% de los bancos brasileños ya utilizan GenAI, yendo más allá de la automatización clásica para crear contenido, conversar como humanos y optimizar procesos.
El impacto es tangible en operaciones: esta tecnología reduce el tiempo y el costo en el 72% de las operaciones de atención y en el 67% de los proyectos de TI. En desarrollo de software, empresas como Pomelo reportan que el 48% del código de infraestructura pasa por agentes autónomos, resultando en menos errores, más estabilidad y releases más rápidos.
La GenAI también habilita hiperpersonalización a escala: permite anticipar necesidades de clientes, ofrecer respuestas más fluidas y brindar soluciones personalizadas que antes eran imposibles de escalar. Instituciones como Pomelo reportan que el 42% de los tickets que reciben del equipo de servicio al cliente los resuelve un agente.
Casos de éxito regionales
J.P. Morgan (Colombia) lanzó un proyecto de “Innovación en LATAM con Big Data” que utilizó IA para optimizar pagos transfronterizos, logrando otorgar más de 120.000 créditos, mejorar el nivel de vida del 20% de los clientes y disminuir la deserción de clientes en un 50%.
Grupo Financiero Bantrab implementó un chatbot basado en IA que disminuyó los costos operativos en un 57% mientras se mantenían los niveles de atención, además de captar más de 1.500 nuevas cuentas.
Mercantil Banco Universal (Venezuela) logró resultados similares con su proyecto CRX Omnicanal, mientras que Divibank (Brasil) creó una plataforma SaaS que utiliza IA para ayudar a pequeñas y medianas empresas, logrando presencia en 19 de los 26 estados brasileños y generando crecimiento medio de ingresos del 30% en sus clientes.
Desafíos y limitaciones
A pesar del optimismo y los resultados positivos, la región enfrenta desafíos significativos:
Infraestructura heredada: Hasta el 60% de los sistemas core bancarios aún dependen de tecnología legada, limitando la capacidad de competir, innovar y escalar. Sin embargo, modernizarse puede reducir los costos operativos de los bancos hasta en 10 veces.
Marco regulatorio fragmentado: Aunque han avanzado regulaciones en países como Chile con su Ley Fintech (2024) y Colombia con sus sandboxes regulatorios, la región aún enfrenta marcos regulatorios desiguales y fragmentados. Más de 150 proyectos de ley relacionados con IA están en desarrollo en México, Argentina y Perú, pero muchos no están alineados con las necesidades de innovación y capacitación.
Brecha digital y socioeconómica: La brecha digital es un obstáculo significativo en Latinoamérica, con amplias franjas de la población sin acceso a la tecnología necesaria. Aunque más del 80% de los latinoamericanos poseen teléfonos inteligentes, la calidad de conectividad sigue siendo inconsistente en áreas rurales.
Riesgos de seguridad y fraude sofisticado: La propia IA está siendo utilizada por criminales para perpetrar fraudes más sofisticados, con identidades sintéticas y deepfakes que desafían sistemas de validación tradicionales. La velocidad de ataque impulsada por IA supera la capacidad humana de respuesta.
Sesgo algorítmico y ética: Existe preocupación sobre sesgos algorítmicos y privacidad de datos que deben abordarse para garantizar la confianza del público. La diversidad en equipos de desarrollo es crucial para mitigar estos sesgos.
Perspectivas futuras (2025-2026)
2025 marca un cambio de paradigma: La brecha entre discurso y práctica en la banca ha comenzado a cerrarse, con proyectos de IA a escala, arquitecturas abiertas y un nuevo terreno competitivo rumbo a 2026. El desafío ahora es escalar hacia una IA más humana y contextual, capaz de comprender el entorno del cliente y operar con transparencia auditable.
Nuevos modelos de negocio: La IA es clave para habilitar la finanza integrada (embedded finance), permitiendo a los clientes realizar operaciones bancarias en cualquier momento y lugar. Los agentes autónomos comenzarán a acompañar transferencias y movimientos de dinero tokenizando operaciones.
Oportunidades de mercado exponencial: Los expertos proyectan que las mayores oportunidades estarán en la hiperpersonalización y la eficiencia operativa. Para 2026, las instituciones que integren la IA a nivel estructural podrán ofrecer mejores productos a menor costo, redefiniendo la colaboración entre bancos, fintechs y comercios.
Cultura organizacional: Más del 60% de los CEOs reconocen que deben aceptar riesgos significativos para aprovechar las ventajas de la automatización. La adopción a escala requiere una “cultura renovada de gestión de riesgos”, donde cada empleado se convierte en un gestor de riesgos de IA.
Síntesis
La IA no es simplemente una herramienta de soporte en el sector financiero latinoamericano; se está convirtiendo en un actor autónomo del sistema financiero. Desde la automatización de procesos operativos hasta la evaluación crediticia predictiva, pasando por la detección de fraudes y la personalización a escala, la inteligencia artificial está redefiniendo cómo las instituciones financieras operan y sirven a sus clientes.
Con el mercado de IA en finanzas proyectado a crecer casi 8.5 veces en la próxima década, y con el 34% del capital de riesgo fluyendo hacia soluciones de IA, está claro que esta transformación apenas comienza. Los ganadores serán aquellos que logren integrar la IA de manera estratégica, equilibrando eficiencia operativa con inclusión financiera, innovación con regulación, y tecnología con confianza del cliente.