inteligencia artificial, IA, banca, economía financiera
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| Andriy Onufriyenko/Getty |
25 noviembre 2025.- En junio de 1967, el primer “cajero automático” o “ATM” del mundo se inauguró en una sucursal del Banco Barclays en el norte de Londres en una gran ceremonia.
Ese primer sistema parecía un poco diferente al que conocemos y usamos hoy. Pero casi seis décadas después, es difícil imaginar un mundo donde la gente solo pudiera retirar efectivo durante el horario bancario.
Ahora, en Australia y en todo el mundo, los bancos están haciendo enormes apuestas a que un nuevo tipo de automatización transformará su modelo de negocio: la inteligencia artificial (IA).
El lunes, Bendigo Bank anunció que había firmado un acuerdo de varios años con Google para utilizar la plataforma de inteligencia artificial Gemini Enterprise del gigante tecnológico para ayudar con una variedad de tareas, incluida la evaluación de solicitudes de préstamos y la detección de fraudes.
Esto sigue a un importante acuerdo entre Commonwealth Bank y OpenAI, anunciado en agosto , para "llevar IA avanzada a clientes y empleados".
¿Qué le depara el futuro a la banca y quién es responsable de gestionar los riesgos?
Ya se han producido algunos cambios importantes
Los bancos llevan muchos años implementando discretamente herramientas de IA para facilitar diversas tareas. Si has interactuado con un chatbot recientemente, es muy probable que hayas interactuado con IA.
Actualmente, la IA ayuda a los bancos y a sus empleados a tomar decisiones . Detecta fraudes y estafas , evalúa las calificaciones crediticias, apoya las actividades comerciales y de inversión, y gestiona tareas rutinarias que consumen mucho tiempo.
¿Esa advertencia de tu app bancaria sobre una transacción sospechosa? Probablemente sea IA. ¿Y la sugerencia de que quien llama diciendo ser de tu banco podría ser un estafador? Probablemente sea IA otra vez.
Solo en Commonwealth Bank, se informa que las herramientas de inteligencia artificial han ayudado a reducir a la mitad las pérdidas por estafas a clientes y a disminuir los tiempos de espera en los centros de llamadas en un 40%.
Los bancos que lideran este esfuerzo no son solo australianos. El banco de inversión estadounidense JPMorgan, por ejemplo, ha desarrollado su propia plataforma de inteligencia artificial , LLM Suite, que, según se informa, se ha implementado en todas sus líneas de negocio para ayudar al personal con una amplia gama de tareas.
¿Qué viene a continuación?
Un informe reciente sobre la adopción de IA realizado por la firma de investigación Evident Insights descubrió que, actualmente, aproximadamente el 85 % del uso actual de IA generativa por parte de los bancos es interno, no de cara al cliente.
Pero la próxima ola de adopción de la IA podría ser fundamentalmente diferente. En lugar de simplemente ayudar a los humanos a trabajar más rápido, se podría confiar en que la tecnología tome decisiones y actúe por sí sola.
Esto se denomina « IA agencianista ». Si bien solo algunos bancos, como el Bank of New York Mellon , la han probado, los primeros resultados son prometedores .
Una investigación reciente de la consultora McKinsey presentó el caso de estudio de un importante banco mundial, que creó diez “equipos” de agentes de IA para gestionar las solicitudes de nuevos clientes de principio a fin.
Estos agentes de IA revisaron registros gubernamentales, verificaron identidades, evaluaron sanciones y elaboraron informes. Los humanos solo intervinieron en casos excepcionales.
¿Aumento de la productividad? Según McKinsey , si bien la automatización básica de la IA podría hacer que un equipo sea entre un 15 % y un 20 % más rápido, otorgarle control total a la IA podría, en teoría, aumentar la producción entre un 200 % y un 2000 %.
Lecciones duras
Los bancos australianos apuestan fuertemente por este futuro. Pero también están aprendiendo dolorosas lecciones sobre el coste humano. En julio, 45 empleados del centro de atención telefónica del Commonwealth Bank fueron informados de que habían perdido sus empleos tras la implementación de un chatbot de IA.
Luego, en agosto, después de que el Sindicato del Sector Financiero planteara una disputa, el banco admitió que el proceso podría haberse manejado mejor y revirtió los recortes de empleos en cuestión.
A pesar del retroceso del banco, el director ejecutivo del Commonwealth Bank, Matt Comyn, declaró posteriormente en un festival de tecnología en octubre que aprovechar al máximo la IA "debe ser urgente". Añadió que los líderes debían tomar la iniciativa, a pesar de la tentación de cruzarse de brazos y seguir adelante.
¿Qué significa todo esto para el futuro de la banca?
La industria de servicios financieros continúa experimentando con las mejores formas de utilizar la IA.
Una opción es crear asesores financieros impulsados por IA que envíen mensajes proactivos a los clientes con consejos de ahorro personalizados .
Otra opción que se está explorando son los sistemas de “ finanzas autónomas ” que podrían administrar su dinero con una mínima intervención, optimizando todo, desde el pago de facturas hasta la asignación de inversiones.
Esto significa que, en un futuro próximo, los sistemas de IA podrían gestionar procesos bancarios completos por sí solos. Imagine solicitar un préstamo a las 2 de la madrugada y obtener la aprobación cinco minutos después, con la IA gestionando cada paso.
¿Y cuáles son los riesgos?
El público espera que los bancos implementen sistemas de IA justos, explicables y seguros. Pero la tecnología avanza tan rápido que los reguladores se esfuerzan por mantenerse al día .
Existe una preocupación particular por el sesgo algorítmico . Si la IA aprende de datos históricos que reflejan la discriminación pasada, podría perpetuar o incluso amplificar prácticas crediticias injustas.
Por ejemplo, esto podría afectar negativamente la capacidad de endeudamiento de aquellos que históricamente han sido considerados una “mala inversión”.
Los propios bancos son responsables de cualquier error cometido por la IA. La responsabilidad no puede delegarse en algoritmos . Sin embargo, es probable que sean los clientes quienes sufran las consecuencias de esos errores.
La banca será reescrita fundamentalmente por la IA, estemos preparados o no. Esto podría significar una banca más económica, más rápida y más personalizada .
Pero también amenaza empleos, plantea preocupaciones sobre la privacidad y concentra un enorme poder en algoritmos que la mayoría de nosotros no entendemos.
A medida que los políticos intensifican la presión sobre los bancos, la verdadera prueba no es si la IA puede transformar la banca, sino si esa transformación será justa y no solo beneficiará a los resultados.
Autores: Michael Mehmet. Profesor asociado de marketing, Universidad de Wollongong y Mona Nikidehaghani. Profesora titular de Contabilidad, Universidad de Wollongong
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