El desafío del sistema financiero: Integrar la IA en el corazón de su modelo

La primera jornada del 9no Congreso de Innovación Financiera en la Era Digital cerró con la conferencia de Claudio Rodríguez Oliveira, Head of Technology en Banco Ripley Chile, quien abordó cómo la inteligencia artificial se está convirtiendo en el eje central de la transformación digital en el sector financiero. Rodríguez, que trabajó previamente en Interbank y el Banco de Crédito del Perú, sostuvo que la velocidad de cambio que vive la industria obliga a replantear la arquitectura tecnológica, los procesos y la cultura organizacional para poder competir en un mercado impulsado por la IA.

Rodríguez recordó que hace más de una década se habla de transformación digital, pero subrayó que la verdadera aceleración se ha dado en los últimos dieciocho meses. Explicó que el lanzamiento de modelos avanzados como GPT, Gemini o DeepSeek ha democratizado el acceso a la IA, permitiendo que cualquier persona o empresa pueda utilizarla. Este fenómeno, dijo, no solo ha cambiado la velocidad de adopción, sino también las expectativas de los mercados y de los propios clientes.

El expositor comparó la irrupción de la IA con el impacto histórico de la electricidad o la revolución industrial, indicando que hoy ya no se trata de una tecnología complementaria, sino del nuevo motor que habilita productividad, crecimiento y rediseño de negocios. “Sin IA, ninguna empresa podrá competir en los próximos años”, afirmó, enfatizando que incluso emprendimientos pequeños necesitan apoyarse en estas herramientas para mantenerse vigentes.

La paradoja de la adopción: alto interés, bajo impacto real

A pesar del entusiasmo mundial por la IA, Rodríguez advirtió que existe una problemática crítica: más del 80% de las empresas están utilizando IA generativa, pero no logran generar impacto real. Menos del 10% de los proyectos pasan de fase piloto a escalamiento y, dentro de ese grupo, solo una minoría obtiene beneficios significativos.

El especialista explicó que esta situación se debe a que la mayoría de iniciativas se concentran en automatizar tareas o parches operativos, cuando el verdadero valor aparece al reconstruir procesos y modelos de negocio bajo un enfoque IA-first. Esto significa repensar cómo se hacen las cosas, y no simplemente automatizar lo que ya existe. Señaló que los mayores beneficios se generan cuando la IA permite reinventar flujos, redefinir productos o crear nuevas capacidades organizacionales.

Las causas del fracaso: arquitectura débil y falta de estrategia

Rodríguez expuso que los principales motivos detrás del fracaso de los proyectos de IA están relacionados con la falta de arquitectura tecnológica para escalar soluciones. Más del 47% de los CIOs reconoce que su infraestructura no soporta el despliegue masivo de modelos y que muchas implementaciones quedan atrapadas en entornos aislados o experimentales.

Además de la arquitectura, mencionó otras causas como la ausencia de objetivos claros, una estrategia difusa, falta de personal capacitado y el uso de modelos sin considerar regulaciones de protección de datos. Indicó que, en varios casos, la información del cliente se procesa sin los controles necesarios, lo que expone a las empresas a sanciones y a riesgos reputacionales.

Cinco pilares para una adopción responsable de la IA

El expositor presentó cinco pilares clave para una adopción efectiva de la IA. El primero es el factor humano, pues la transformación requiere cambiar mentalidades, promover entrenamiento continuo y enseñar a las personas cuándo y cómo usar estas herramientas. El segundo pilar es la tecnología, ya que sin una infraestructura adecuada ningún modelo puede escalar ni mantener calidad.

El tercer pilar es la regulación, indispensable para garantizar privacidad, seguridad de datos y cumplimiento normativo. El cuarto está relacionado con la data, considerada el activo que determina la calidad de cualquier modelo de IA. Una organización que no tiene datos limpios, estructurados y confiables, dijo, no puede esperar buenos resultados. El quinto pilar es la gestión del cambio, un componente históricamente subestimado, pero que define la capacidad de adopción interna y la sostenibilidad de cualquier proyecto de transformación.

Productividad y evolución hacia procesos inteligentes

Rodríguez detalló que el camino habitual de adopción empieza con la productividad individual: tareas diarias que mejoran con IA, como resúmenes, documentos, materiales o análisis. A partir de ese punto, se evoluciona hacia la automatización de tareas repetitivas, lo que permite liberar tiempo para actividades de mayor valor. Finalmente, el estadio más avanzado implica rediseñar procesos completos o incluso redefinir productos y servicios aprovechando la capacidad de la IA para crear nuevas formas de operar.

El expositor concluyó que el reto central para la industria ya no es experimentar con la IA, sino convertirla en el núcleo estructural de la empresa. Esto no solo implica inversión tecnológica, sino también madurez organizacional, visión estratégica y un cambio cultural profundo que permita a las instituciones financieras acompañar la velocidad vertiginosa del mercado digital.