La IA predictiva ya se usa en la banca colombiana

La estabilidad tecnológica se convirtió en una prioridad crítica para el sistema financiero colombiano. En un entorno donde millones de personas realizan pagos, transferencias y compras desde aplicaciones móviles todos los días, una falla de pocos minutos puede afectar operaciones por miles de millones de pesos y generar impactos reputacionales inmediatos para las entidades financieras.

El reto es cada vez mayor, de hecho, el nuevo sistema de pagos inmediatos Bre-B, impulsado por el Banco de la República, ya superó las 782 millones de transacciones, alcanzó más de 105 millones de llaves registradas y actualmente procesa más de 5 millones de operaciones diarias, consolidándose como una de las principales apuestas de digitalización financiera en el país.

A esto se suma el crecimiento acelerado de las billeteras digitales, que, de acuerdo con el más reciente informe de Colombia Fintech, solo en el 2023, más de 54 millones de usuarios únicos utilizaron 13 billeteras digitales en Colombia, movilizando cerca de $332 billones de pesos en más de tres mil millones de operaciones.

El aumento exponencial de transacciones digitales está elevando la presión sobre las áreas de tecnología de bancos y entidades financieras, que ahora deben garantizar disponibilidad permanente, tiempos de respuesta inmediatos y capacidad de reacción frente a incidentes tecnológicos cada vez más complejos.

Frente a este escenario, la industria financiera colombiana empezó a acelerar la adopción de inteligencia artificial aplicada a operaciones tecnológicas, conocidas como soluciones AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations), con el objetivo de anticiparse a fallas antes de que afecten pagos, aplicaciones o servicios críticos.

“La conversación ya no gira únicamente alrededor de transformación digital; ahora el foco está en resiliencia operativa. Cuando un ecosistema financiero mueve millones de transacciones al día, la capacidad de anticipar incidentes tecnológicos se vuelve estratégica”, explica Antonio Monti, Area VP de las regiones SOLA y NOLA en BMC Helix.

Estas plataformas utilizan inteligencia artificial, machine learning y automatización avanzada para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, detectar comportamientos anómalos y correlacionar eventos dentro de infraestructuras tecnológicas complejas.

El objetivo es pasar de un modelo reactivo, donde el problema se detecta después de afectar al usuario, a uno predictivo, capaz de identificar señales tempranas antes de que ocurra una interrupción visible.

La tendencia ya empieza a consolidarse dentro del sector financiero colombiano, pues según el Informe de Gestión Gremial 2024 de Asobancaria, el 73% de las entidades financieras del país ya cuentan con implementaciones basadas en inteligencia artificial.

Parte de esa aceleración responde a la complejidad creciente de las operaciones digitales. Actualmente, muchas entidades financieras operan simultáneamente sistemas tradicionales, infraestructura híbrida, servicios en la nube, aplicaciones móviles y plataformas de terceros, generando miles de alertas tecnológicas cada día.

“La gran dificultad para las áreas de TI ya no es únicamente monitorear la infraestructura, sino identificar cuáles señales representan un riesgo real para el negocio. La IA permite filtrar ruido operativo, priorizar incidentes críticos y automatizar respuestas para evitar afectaciones masivas”, agrega Monti.

Además de reducir tiempos de indisponibilidad, estas herramientas permiten disminuir cargas operativas manuales, optimizar recursos tecnológicos y mejorar indicadores de eficiencia. Para los bancos, esto empieza a traducirse no solo en continuidad del servicio, sino también en reducción de costos y mayor capacidad de escalabilidad.

El fenómeno ocurre en paralelo a un mercado financiero cada vez más competitivo, impulsado por fintechs, pagos inmediatos y consumidores digitales que esperan servicios disponibles en tiempo real, sin interrupciones.

En ese contexto, expertos del sector advierten que la inteligencia artificial predictiva dejará de ser una herramienta diferencial para convertirse en un componente esencial de la infraestructura financiera moderna. Porque en la nueva economía digital, anticiparse a una falla puede ser tan importante como procesar una transacción.