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21.01.2026 por TOTALMEDIOS
Una brecha global que en la región se vuelve crítica
En América Latina, la adopción de IA en servicios financieros avanza más rápido en el discurso que en la práctica. Según Endava, aunque la mayoría de los líderes se declara preparada para implementar IA agéntica, solo una minoría cuenta con estrategias escalables. En una región con alta digitalización de usuarios y presión competitiva, el desafío ya no es tecnológico, sino estratégico y operativo.
La distancia entre la intención de incorporar inteligencia artificial y la capacidad real de llevarla a escala ya es visible a nivel global. Un informe reciente de Endava revela que, aunque más del 90% de los líderes de servicios financieros asegura estar preparado para avanzar con IA agéntica, solo un tercio cuenta con una estrategia plenamente financiada y lista para escalar.
Esta combinación da lugar a una paradoja característica de la región: mientras la adopción por parte de los usuarios y de nuevos jugadores avanza con rapidez, las estructuras tecnológicas y operativas de muchas instituciones financieras evolucionan con mayor lentitud.
Este punto de partida no es menor: según datos del Banco Mundial, más del 70% de los adultos en estos mercados ya utiliza algún tipo de cuenta digital o medio de pago electrónico, un salto de más de 20 puntos porcentuales en menos de una década. Esta adopción acelerada eleva las expectativas de los usuarios y presiona a las organizaciones financieras a transformar su forma de operar.
El salto no es tecnológico, es estratégico
El principal riesgo es encarar la IA como una iniciativa aislada. Con el acceso a la tecnología cada vez más democratizado, la diferencia competitiva ya no está en la herramienta, sino en la capacidad de redefinir el core del negocio.
El propio estudio global refuerza esta mirada: solo el 16% de las organizaciones se considera hoy AI-native, mientras que tres de cada cuatro líderes reconocen que los modelos ágiles tradicionales, tal como hoy se implementan, ya generan cuellos de botella frente a la velocidad y autonomía que exige la inteligencia artificial.
En instituciones con arquitecturas fragmentadas —una situación frecuente en la región— el desafío ya no es simplemente ganar velocidad, sino diseñar esquemas verdaderamente AI-native, capaces de integrar datos, automatizar decisiones y escalar inteligencia de manera consistente en toda la organización.
Latinoamérica no puede darse el lujo de adoptar IA agéntica solo a nivel de prototipo: el salto hacia modelos operativos AI-native será lo que determine quién lidera la próxima década del sistema financiero regional.
De la experimentación al impacto real
En servicios financieros —donde la detección de fraude, la gestión de riesgos y la experiencia del cliente dependen cada vez más de la inmediatez— esta brecha se vuelve especialmente sensible. El ecosistema financiero regional no admite una incorporación superficial o guiada por el 'FOMO' tecnológico (miedo a "quedarse afuera" de una tendencia IT). Sumar IA como una capa externa, sin revisar la lógica operativa del negocio, rara vez genera retorno. El impacto real aparece cuando la inteligencia ayuda a anticipar escenarios, no solo a reaccionar.
En mercados donde los niveles de fraude, informalidad y presión competitiva son más elevados, como ocurre en buena parte de Latinoamérica, estos casos de uso dejan de ser incrementales para volverse estructurales. No se trata de optimizar procesos existentes, sino de redefinir la competitividad del negocio.
Una parte relevante de las iniciativas de inteligencia artificial no alcanza el retorno esperado precisamente por este motivo: nacen impulsadas por presión interna o por la urgencia de "no quedarse afuera", más que por una definición clara del problema de negocio a resolver.
Casos como la prevención predictiva del fraude, el scoring alternativo o la atención al cliente aumentada muestran cómo los mercados de la región pueden capturar valor rápidamente si priorizan foco, escala y propósito.
La velocidad como ventaja competitiva en un mercado bajo presión
En este escenario, la celeridad en la implementación se transforma en un diferencial clave. Fintechs y jugadores más pequeños, con estructuras menos burocráticas, cuentan con ventajas para entrenar equipos y redefinir modelos operativos. Para bancos y grandes instituciones, el desafío pasa por acelerar decisiones de negocio de largo plazo y apoyarse en socios con experiencia en modelos AI-native.
El contexto regional ofrece una base especialmente fértil para este salto. De acuerdo con el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), Argentina y Uruguay se ubican entre los países del Cono Sur con mayor nivel de digitalización financiera, impulsados por una alta adopción de pagos electrónicos, transferencias inmediatas y servicios financieros digitales.
A esto se suma el avance —aunque desigual— de iniciativas regulatorias como open finance, sandboxes y marcos de innovación financiera en países como Brasil, México y Chile. Más que un freno, este proceso abre una oportunidad para que la región impulse esquemas que aceleren la adopción responsable de IA agéntica, aportando previsibilidad a las organizaciones y confianza a los usuarios.
En un escenario donde la tecnología dejó de ser el principal cuello de botella, la verdadera diferencia estará en la capacidad de ejecutar con velocidad, foco y gobernanza. Las organizaciones que logren traducir ambición en capacidad operativa real serán las que definan el liderazgo del sistema financiero latinoamericano en los próximos años.
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