La banca está experimentando una adopción de la inteligencia artificial a dos velocidades. Mientras las grandes instituciones financieras ya están implementando iniciativas enfocadas en generar ingresos, los bancos más pequeños aún experimentan con casos de uso básicos, como resumir documentos o realizar investigaciones.
Esta brecha estructural expone a las instituciones más pequeñas a riesgos operativos significativos y evidencia la necesidad de abandonar los modelos de IA añadidos sobre infraestructuras heredadas.
Mambu Intelligent Core permite operaciones impulsadas por agentes de IA a gran escala, proporcionando acceso a datos en tiempo real y capacidades de toma de decisiones para que estos agentes operen de forma autónoma dentro del núcleo bancario.
Todos hablan de la rapidez con la que avanza la inteligencia artificial. Sin embargo, tras conversar con nuestros clientes, expertos del sector y fundadores de empresas de IA, quise profundizar en una pregunta más importante: ¿dónde se está concentrando realmente el valor y quién logrará capturarlo?
Lo que observo es que las instituciones financieras están tomando caminos muy distintos en la adopción de la IA.
Los bancos de nivel Tier 1 y Tier 2 avanzan con decisión. Ya dejaron atrás las pruebas piloto y están ejecutando iniciativas con objetivos de negocio claramente definidos. Además, esperan que la mayor parte del valor provenga de proyectos orientados a generar ingresos, más que de estrategias enfocadas únicamente en reducir costos.
Por su parte, los bancos Tier 3 y las entidades más pequeñas siguen experimentando con herramientas de IA. Sus esfuerzos se concentran en casos de uso básicos, como resumir documentos y realizar investigaciones. Al mismo tiempo que intentan resolver preocupaciones relacionadas con riesgos internos y cumplimiento regulatorio, esperan implementar soluciones basadas en agentes de IA durante los próximos 18 a 24 meses.
Otro aspecto que surgió de forma recurrente en mis conversaciones es que los bancos de mayor tamaño están desarrollando su propia infraestructura de IA, independiente de modelos específicos, así como flujos de trabajo basados en agentes inteligentes.
Estas instituciones están generando valor directamente en toda la cadena operativa del banco, comenzando por las áreas de back office y middle office.
Las entidades más pequeñas no cuentan con esa posibilidad.
Trabajan con presupuestos más ajustados y equipos reducidos, por lo que no pueden destinar recursos al desarrollo de capacidades que no consideran estratégicas. En su lugar, recurren principalmente a soluciones disponibles en el mercado para cubrir necesidades internas y cerrar brechas operativas.
Un tema que apareció con mucha más frecuencia de la esperada fue el de la IA soberana.
Mientras que los grandes bancos pueden invertir en alternativas alojadas localmente, las instituciones más pequeñas carecen de esa capacidad.
Su dependencia de proveedores de modelos de lenguaje (LLM) no europeos las expone a riesgos operativos.
¿Qué ocurriría si un banco minorista reemplaza su centro de atención telefónica por agentes de IA y, de un momento a otro, el proveedor incrementa significativamente sus precios?
¿Cómo podría un banco comercial compensar restricciones impuestas sobre modelos de IA de alto nivel si estos son fundamentales para reescribir su base de código o soportar operaciones críticas del negocio?
Al analizar todos estos factores, queda claro que el elemento central es la arquitectura tecnológica.
Aunque las soluciones temporales pueden funcionar en el corto plazo, las instituciones que avanzan más rápido son aquellas cuyos sistemas centrales realmente están preparados para adaptarse al cambio.
Operar una banca al ritmo de la inteligencia artificial requiere una verdadera base SaaS.
También exige datos limpios y accesibles, APIs con notificaciones en tiempo real, acceso mediante un servidor MCP para que los agentes puedan actuar sin depender de integraciones rígidas y capacidades de orquestación.
Cuando todos estos elementos trabajan de manera conjunta, el núcleo bancario deja de ser simplemente un sistema de registro para convertirse en un sistema de interacción.
Esto permite que los operadores humanos completen tareas repetitivas y obtengan respuestas en segundos a preguntas como:
Para que los bancos más pequeños puedan competir en la carrera de la inteligencia artificial, deberán cerrar su brecha tecnológica mediante una arquitectura componible guiada y una base diseñada para evolucionar de forma continua.
En otras palabras, hacer banca al ritmo de la IA comienza por construir sobre una infraestructura preparada para ello.
Precisamente por esa razón Mambu desarrolló Intelligent Core.
En lugar de obligar a las instituciones a construir una compleja capa de inteligencia artificial sobre sistemas heredados, Mambu ofrece una infraestructura bancaria nativa capaz de recibir, interpretar y actuar sobre señales de IA en tiempo real.
La banca está experimentando una adopción de la inteligencia artificial a dos velocidades. Mientras las grandes instituciones financieras ya están implementando iniciativas enfocadas en generar ingresos, los bancos más pequeños aún experimentan con casos de uso básicos, como resumir documentos o realizar investigaciones.
Esta brecha estructural expone a las instituciones más pequeñas a riesgos operativos significativos y evidencia la necesidad de abandonar los modelos de IA añadidos sobre infraestructuras heredadas.
Mambu Intelligent Core permite operaciones impulsadas por agentes de IA a gran escala, proporcionando acceso a datos en tiempo real y capacidades de toma de decisiones para que estos agentes operen de forma autónoma dentro del núcleo bancario.
Todos hablan de la rapidez con la que avanza la inteligencia artificial. Sin embargo, tras conversar con nuestros clientes, expertos del sector y fundadores de empresas de IA, quise profundizar en una pregunta más importante: ¿dónde se está concentrando realmente el valor y quién logrará capturarlo?
Lo que observo es que las instituciones financieras están tomando caminos muy distintos en la adopción de la IA.
Los bancos de nivel Tier 1 y Tier 2 avanzan con decisión. Ya dejaron atrás las pruebas piloto y están ejecutando iniciativas con objetivos de negocio claramente definidos. Además, esperan que la mayor parte del valor provenga de proyectos orientados a generar ingresos, más que de estrategias enfocadas únicamente en reducir costos.
Por su parte, los bancos Tier 3 y las entidades más pequeñas siguen experimentando con herramientas de IA. Sus esfuerzos se concentran en casos de uso básicos, como resumir documentos y realizar investigaciones. Al mismo tiempo que intentan resolver preocupaciones relacionadas con riesgos internos y cumplimiento regulatorio, esperan implementar soluciones basadas en agentes de IA durante los próximos 18 a 24 meses.
Otro aspecto que surgió de forma recurrente en mis conversaciones es que los bancos de mayor tamaño están desarrollando su propia infraestructura de IA, independiente de modelos específicos, así como flujos de trabajo basados en agentes inteligentes.
Estas instituciones están generando valor directamente en toda la cadena operativa del banco, comenzando por las áreas de back office y middle office.
Las entidades más pequeñas no cuentan con esa posibilidad.
Trabajan con presupuestos más ajustados y equipos reducidos, por lo que no pueden destinar recursos al desarrollo de capacidades que no consideran estratégicas. En su lugar, recurren principalmente a soluciones disponibles en el mercado para cubrir necesidades internas y cerrar brechas operativas.
Un tema que apareció con mucha más frecuencia de la esperada fue el de la IA soberana.
Mientras que los grandes bancos pueden invertir en alternativas alojadas localmente, las instituciones más pequeñas carecen de esa capacidad.
Su dependencia de proveedores de modelos de lenguaje (LLM) no europeos las expone a riesgos operativos.
¿Qué ocurriría si un banco minorista reemplaza su centro de atención telefónica por agentes de IA y, de un momento a otro, el proveedor incrementa significativamente sus precios?
¿Cómo podría un banco comercial compensar restricciones impuestas sobre modelos de IA de alto nivel si estos son fundamentales para reescribir su base de código o soportar operaciones críticas del negocio?
Al analizar todos estos factores, queda claro que el elemento central es la arquitectura tecnológica.
Aunque las soluciones temporales pueden funcionar en el corto plazo, las instituciones que avanzan más rápido son aquellas cuyos sistemas centrales realmente están preparados para adaptarse al cambio.
Operar una banca al ritmo de la inteligencia artificial requiere una verdadera base SaaS.
También exige datos limpios y accesibles, APIs con notificaciones en tiempo real, acceso mediante un servidor MCP para que los agentes puedan actuar sin depender de integraciones rígidas y capacidades de orquestación.
Cuando todos estos elementos trabajan de manera conjunta, el núcleo bancario deja de ser simplemente un sistema de registro para convertirse en un sistema de interacción.
Esto permite que los operadores humanos completen tareas repetitivas y obtengan respuestas en segundos a preguntas como:
Para que los bancos más pequeños puedan competir en la carrera de la inteligencia artificial, deberán cerrar su brecha tecnológica mediante una arquitectura componible guiada y una base diseñada para evolucionar de forma continua.
En otras palabras, hacer banca al ritmo de la IA comienza por construir sobre una infraestructura preparada para ello.
Precisamente por esa razón Mambu desarrolló Intelligent Core.
En lugar de obligar a las instituciones a construir una compleja capa de inteligencia artificial sobre sistemas heredados, Mambu ofrece una infraestructura bancaria nativa capaz de recibir, interpretar y actuar sobre señales de IA en tiempo real.
La banca está experimentando una adopción de la inteligencia artificial a dos velocidades. Mientras las grandes instituciones financieras ya están implementando iniciativas enfocadas en generar ingresos, los bancos más pequeños aún experimentan con casos de uso básicos, como resumir documentos o realizar investigaciones.
Esta brecha estructural expone a las instituciones más pequeñas a riesgos operativos significativos y evidencia la necesidad de abandonar los modelos de IA añadidos sobre infraestructuras heredadas.
Mambu Intelligent Core permite operaciones impulsadas por agentes de IA a gran escala, proporcionando acceso a datos en tiempo real y capacidades de toma de decisiones para que estos agentes operen de forma autónoma dentro del núcleo bancario.
Todos hablan de la rapidez con la que avanza la inteligencia artificial. Sin embargo, tras conversar con nuestros clientes, expertos del sector y fundadores de empresas de IA, quise profundizar en una pregunta más importante: ¿dónde se está concentrando realmente el valor y quién logrará capturarlo?
Lo que observo es que las instituciones financieras están tomando caminos muy distintos en la adopción de la IA.
Los bancos de nivel Tier 1 y Tier 2 avanzan con decisión. Ya dejaron atrás las pruebas piloto y están ejecutando iniciativas con objetivos de negocio claramente definidos. Además, esperan que la mayor parte del valor provenga de proyectos orientados a generar ingresos, más que de estrategias enfocadas únicamente en reducir costos.
Por su parte, los bancos Tier 3 y las entidades más pequeñas siguen experimentando con herramientas de IA. Sus esfuerzos se concentran en casos de uso básicos, como resumir documentos y realizar investigaciones. Al mismo tiempo que intentan resolver preocupaciones relacionadas con riesgos internos y cumplimiento regulatorio, esperan implementar soluciones basadas en agentes de IA durante los próximos 18 a 24 meses.
Otro aspecto que surgió de forma recurrente en mis conversaciones es que los bancos de mayor tamaño están desarrollando su propia infraestructura de IA, independiente de modelos específicos, así como flujos de trabajo basados en agentes inteligentes.
Estas instituciones están generando valor directamente en toda la cadena operativa del banco, comenzando por las áreas de back office y middle office.
Las entidades más pequeñas no cuentan con esa posibilidad.
Trabajan con presupuestos más ajustados y equipos reducidos, por lo que no pueden destinar recursos al desarrollo de capacidades que no consideran estratégicas. En su lugar, recurren principalmente a soluciones disponibles en el mercado para cubrir necesidades internas y cerrar brechas operativas.
Un tema que apareció con mucha más frecuencia de la esperada fue el de la IA soberana.
Mientras que los grandes bancos pueden invertir en alternativas alojadas localmente, las instituciones más pequeñas carecen de esa capacidad.
Su dependencia de proveedores de modelos de lenguaje (LLM) no europeos las expone a riesgos operativos.
¿Qué ocurriría si un banco minorista reemplaza su centro de atención telefónica por agentes de IA y, de un momento a otro, el proveedor incrementa significativamente sus precios?
¿Cómo podría un banco comercial compensar restricciones impuestas sobre modelos de IA de alto nivel si estos son fundamentales para reescribir su base de código o soportar operaciones críticas del negocio?
Al analizar todos estos factores, queda claro que el elemento central es la arquitectura tecnológica.
Aunque las soluciones temporales pueden funcionar en el corto plazo, las instituciones que avanzan más rápido son aquellas cuyos sistemas centrales realmente están preparados para adaptarse al cambio.
Operar una banca al ritmo de la inteligencia artificial requiere una verdadera base SaaS.
También exige datos limpios y accesibles, APIs con notificaciones en tiempo real, acceso mediante un servidor MCP para que los agentes puedan actuar sin depender de integraciones rígidas y capacidades de orquestación.
Cuando todos estos elementos trabajan de manera conjunta, el núcleo bancario deja de ser simplemente un sistema de registro para convertirse en un sistema de interacción.
Esto permite que los operadores humanos completen tareas repetitivas y obtengan respuestas en segundos a preguntas como:
Para que los bancos más pequeños puedan competir en la carrera de la inteligencia artificial, deberán cerrar su brecha tecnológica mediante una arquitectura componible guiada y una base diseñada para evolucionar de forma continua.
En otras palabras, hacer banca al ritmo de la IA comienza por construir sobre una infraestructura preparada para ello.
Precisamente por esa razón Mambu desarrolló Intelligent Core.
En lugar de obligar a las instituciones a construir una compleja capa de inteligencia artificial sobre sistemas heredados, Mambu ofrece una infraestructura bancaria nativa capaz de recibir, interpretar y actuar sobre señales de IA en tiempo real.
🤩 Forma parte del único programa de entrenamiento en Neobanking de Latam. Más información aquí
%20(1).png)
