Cada vez que se menciona la Inteligencia Artificial en el sector financiero, parece que nos dirigimos directamente al futuro. Robots que conceden hipotecas, asistentes que predicen tus gastos, sistemas que gestionan inversiones con precisión. Pero la pregunta más relevante hoy no es qué podrá hacer la IA mañana, sino qué está haciendo ya (y de forma útil) dentro de las entidades financieras. Y la realidad que estamos viendo en múltiples entidades es clara: mucho más de lo que parece. Solo que, a veces, lo hace en voz baja.
La conversación pública suele centrarse en el lado más espectacular de la IA generativa, ese que roza la ciencia ficción. Sin embargo, su impacto real, al menos en banca, se está jugando en tareas menos llamativas, pero igual de importantes: desde cómo se inicia un proceso de crédito, hasta cómo se interpreta un balance financiero. La clave no es que la IA lo haga todo, sino que por fin resuelve bien tareas que antes eran un quebradero de cabeza.
La transformación, en realidad, avanza por capas. En la relación con los clientes, por ejemplo, ya estamos viendo bots conversacionales que responden preguntas genéricas, entienden peticiones complejas y ejecutan acciones reales. Si un usuario escribe “Hola, soy Manuel y necesito 12.000 euros para reformar mi baño”, el sistema puede entender el contexto, extraer los datos relevantes, evaluar el perfil de riesgo y devolver una propuesta. Sin formularios eternos. Sin pasar por tres agentes distintos. Manteniendo un lenguaje natural, humano y hasta casi familiar.
Pero es en el back office donde esta tecnología está de verdad despuntando. Tomemos un ejemplo concreto: en banca de empresas, uno de los grandes desafíos ha sido siempre analizar los estados financieros presentados por las compañías. Hasta ahora, cuando una empresa cerraba el año, el proceso habitual consistía en que alguien (normalmente un analista humano) se encargara de revisar esos documentos para interpretar los datos contables y volcarlos en los sistemas. Esta no es una tarea sencilla: hay que leer bien, entender las partidas, verificar que todo cuadre… y hacerlo rápido.
Con la IA generativa, hemos conseguido que ese trabajo lo haga una máquina que interpreta los documentos como un humano y que además lo hace bien. El salto en eficiencia y fiabilidad ha sido enorme.
Esto mismo ocurre en otros ámbitos: detección de alertas en medios digitales que podrían anticipar un deterioro reputacional de un cliente; generación automática de informes; identificación de errores o recomendaciones de mejora en flujos internos. Lo que antes se resolvía con métodos tradicionales, y mucha paciencia, ahora se automatiza con muy buenos resultados. Y no hablamos de pruebas de laboratorio: hablamos de casos reales que ya están funcionando en entidades reales.
Tras años en los que la digitalización en banca se centró en cambiar la interfaz (hacer lo mismo, pero en digital), estamos empezando a tocar el núcleo del sistema: los procesos, las decisiones, la eficiencia. Y lo estamos haciendo en un momento en que el crédito bancario se ha vuelto más conservador, donde los impagos no están tanto en la banca como en las empresas, y donde gestionar bien el riesgo es más importante que nunca.
Por eso, desde nuestro punto de vista, en pfsTECH, la IA generativa no es una promesa, es una herramienta de presente. No viene a sustituir al juicio humano, sino a complementarlo, amplificar su impacto y liberar tiempo para lo que realmente importa: construir relaciones, interpretar contextos y tomar decisiones con mejor visión.
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