Tras más de dos años de entusiasmo alrededor de la inteligencia artificial generativa, la conversación en banca y seguros en América Latina empieza a cambiar. El foco ya no está solamente en experimentar con asistentes, copilotos o agentes, sino en demostrar impacto real sobre la productividad, la eficiencia operativa, la toma de decisiones y los resultados de negocio.
Para TIMIA este es precisamente el punto de inflexión para sectores altamente regulados y competitivos como el financiero: pasar de los pilotos aislados a casos de uso capaces de transformar procesos críticos, reducir tiempos, eliminar fricciones operativas y mejorar decisiones con trazabilidad.
“La conversación sobre IA generativa en banca y seguros ya no gira alrededor de la tecnología, sino del valor que realmente puede generar. El reto no es tener más pilotos, sino priorizar aquellos casos donde la IA ayude a automatizar procesos, mejorar la experiencia del cliente y producir retornos medibles”, señaló Xabier Zuazo, CEO de Timia en Latam.
Este cambio ocurre en un momento en el que la región todavía enfrenta una brecha importante de adopción. América Latina registra niveles de adopción empresarial de IA considerablemente menores a los de la OCDE, y mantiene también un rezago en gasto en inteligencia artificial como porcentaje del PIB. Aun así, el estudio subraya que el avance en adopción y gasto puede traducirse en un beneficio económico elevado para la región.
Según datos de McKinsey, la mayoría de las empresas sigue en fases tempranas de escalamiento y captura de valor. Cerca de dos tercios aún se mantienen en experimentación o piloto; 62% reporta curiosidad o pruebas con agentes; 64% afirma que la IA está habilitando innovación, pero solo 39% reporta impacto en EBIT a nivel empresa.
Este gap entre experimentación y resultados es especialmente relevante en América Latina, donde el desafío no es tecnológico, sino organizativo y estratégico.
En ese contexto, TIMIA plantea que el valor de la IA generativa en banca y seguros se juega en frentes concretos: detección temprana de fraude, orquestación de procesos de crédito, optimización del back office, unificación de información para decisiones más rápidas y experiencias digitales más intuitivas y personalizadas. La compañía enfatiza que la IA debe traducirse en impactos medibles a través de decisiones más inteligentes, automatización de procesos y modernización de arquitecturas.
“En el sector financiero, donde cada decisión afecta riesgo, eficiencia, cumplimiento y experiencia, la IA generativa tiene que medirse con indicadores de negocio. La oportunidad está en usarla para acelerar análisis, automatizar tareas de alto volumen, conectar información dispersa y apoyar decisiones más precisas. Ahí es donde deja de ser hype y empieza a convertirse en productividad”, agregó Zuazo.
El reto ya no es adoptar IA, sino convertirla en una palanca real de eficiencia. En ese punto se definirá la ventaja competitiva del sector en los próximos años.
