La IA ofrece una oportunidad única para transformar la banca comercial en regiones con desafíos estructurales.
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Por Juan José Micheo
La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el sector financiero en todo el mundo, permitiendo automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y personalizar los servicios al cliente. Sin embargo, su adopción en países en desarrollo plantea retos particulares, especialmente donde las habilidades digitales y financieras de la población son limitadas. La clave, en estos casos, no es solo incorporar tecnología, sino hacerlo con un enfoque inclusivo, realista y centrado en las personas.
Obstáculos en entornos con baja alfabetización financiera y digital
En muchos países de América Latina y otras regiones en desarrollo, una parte importante de la población aún enfrenta dificultades para acceder a internet, utilizar smartphones o comprender productos financieros básicos. Este escenario convierte cualquier intento de automatización radical en una fuente potencial de exclusión.
Además, la confianza en las instituciones financieras suele estar construida sobre relaciones humanas, como la interacción directa con el personal en las sucursales. La introducción abrupta de sistemas de IA puede percibirse como una pérdida de cercanía, generando resistencia, especialmente entre adultos mayores, poblaciones rurales y usuarios con escasa formación digital.
Una propuesta intermedia: tecnología con rostro humano
La transformación digital en estos contextos debe seguir un camino híbrido: combinar la eficiencia de la IA con la calidez del trato humano. Este modelo permite avanzar hacia una banca más ágil, sin dejar atrás a quienes más necesitan apoyo personalizado.
- Procesos internos potenciados por IA: algoritmos que agilizan tareas como la evaluación crediticia, el análisis de riesgos, la prevención del fraude o la segmentación de clientes.
- Atención al cliente con apoyo tecnológico: empleados capacitados que usan herramientas de IA para ofrecer recomendaciones más precisas y respuestas más rápidas, sin sustituir su rol como punto de contacto directo.
- Canales accesibles y adaptados: uso de plataformas como WhatsApp, mensajes SMS o sistemas de respuesta por voz para llegar a quienes no usan apps bancarias.
- Educación personalizada: aplicación de IA para detectar brechas en el conocimiento del usuario y generar contenido educativo adaptado a sus necesidades y capacidades.
Tres casos relevantes en América Latina
Banrural (Guatemala)
Banrural ha demostrado que la innovación tecnológica puede ir de la mano con la inclusión rural. En alianza con Microsoft, ha utilizado algoritmos para analizar datos agrícolas y brindar a los agricultores recomendaciones sobre tiempos óptimos de siembra. Esta iniciativa no solo fortalece la productividad, sino que refuerza la inclusión financiera en zonas donde el acceso al sistema bancario ha sido históricamente limitado.
La entidad también emplea big data para adaptar sus comunicaciones al perfil de cada cliente, lo que incrementa la efectividad de sus mensajes y mejora el vínculo con comunidades diversas.
Davivienda (Colombia y Centroamérica)
Esta institución ha dado pasos importantes en educación financiera con el desarrollo de “El Profe de Finanzas”, un asistente virtual basado en IA que responde preguntas de forma sencilla y clara. Su propósito es cerrar la brecha de conocimiento sin requerir habilidades técnicas avanzadas por parte del usuario.
Además, la app Daviplata incorpora funciones inteligentes que facilitan operaciones cotidianas, ofrecen sugerencias personalizadas y permiten a muchas personas —antes excluidas— ingresar al sistema financiero formal.
Banco Azteca (México)
Banco Azteca ha enfocado sus esfuerzos en crear una experiencia bancaria personalizada. Mediante IA, analiza patrones de comportamiento del cliente para diseñar productos adecuados a cada perfil. Su enfoque en velocidad de atención y acceso fácil al crédito ha sido especialmente beneficioso en sectores populares.
Reconocido por su apuesta por la innovación, el banco ha mantenido un modelo de atención directa en sus sucursales, reforzando la confianza con un servicio que combina cercanía y eficiencia.
Claves para una implementación responsable:
1. Comprensión del entorno: antes de lanzar soluciones basadas en IA, es crucial entender el nivel de familiaridad digital y financiera de los usuarios.
2. Formación del personal: el talento humano debe prepararse para usar estas herramientas como apoyo, no como reemplazo.
3. Diseño centrado en el usuario: interfaces sencillas, inclusivas y adaptadas a distintos niveles de alfabetización, idiomas y capacidades.
4. Evaluación continua: medir y ajustar constantemente el impacto social de la automatización para no generar nuevas barreras de acceso.
Conclusión
La IA ofrece una oportunidad única para transformar la banca comercial en regiones con desafíos estructurales. Pero su éxito no dependerá solo de lo tecnológico, sino de su alineación con las realidades culturales, sociales y económicas de cada país.
Los ejemplos de Banrural, Davivienda y Banco Azteca muestran que es posible innovar sin perder el contacto humano. Una banca moderna no tiene que ser fría o lejana; puede ser digital, sí, pero también inclusiva, cercana y respetuosa de las trayectorias de vida de sus clientes.
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