Los Agentes de IA emergen como los motores claves de valor y ahora representan el 17% del valor derivado de la IA en todas las industrias. BCG espera que esta cifra alcance el 29% para 2028.
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La banca minorista podría generar más de US$ 370.000 millones anuales en beneficios adicionales para 2030 mediante la implementación a gran escala de inteligencia artificial, según un nuevo informe de Boston Consulting Group (BCG). Los hallazgos destacan cómo la IA puede ayudar a los bancos a compensar la reducción de márgenes y el aumento de costos, así como el riesgo competitivo que hay de retrasar la transformación.
Estas ideas provienen de la última publicación de BCG, From Branches to Bots: Will AI Transform Retail Banking. El informe describe las características distintivas de un banco minorista «AI-First» (centrado en la IA) y subraya la importancia de la IA agéntica como un facilitador crítico. También proporciona una hoja de ruta para los líderes de la banca minorista que navegan la transición desde las implementaciones piloto hacia una reinvención integral.
El sector bancario se autopercibe con una madurez relativamente alta en la adopción de IA, ubicándose por encima del promedio intersectorial y solo por debajo de industrias como Software y Telecomunicaciones.
Los ingresos globales de la banca minorista crecieron un 7,2% anual entre 2019 y 2024, pero se proyecta una marcada desaceleración de ese crecimiento a solo un 4,2% anual hacia 2029. Esta rentabilidad reciente se ha dado de manera desigual, mientras que Asia-Pacífico vio crecer sus ganancias, seguida de Europa, Medio Oriente y el Sudeste Asiático, Norteamérica experimentó una caída en su rentabilidad impactada fuertemente por el aumento de los gastos operativos y las provisiones para pérdidas crediticias. En América Latina, el desempeño bancario durante el periodo 2020–2024 mostró una evolución particular marcada por fuertes ciclos económicos, alta inflación y la llegada de la ola de neo-bancos liderada por Brasil. Esta nueva tendencia está generando un aumento en bancarización de la región que proyecta un crecimiento a 2023 entre el 5% al 6%.
La IA agéntica está redefiniendo la eficiencia operativa
El informe muestra que los agentes de IA ya están entregando resultados tangibles. Estos sistemas autónomos combinan IA generativa y predictiva para ejecutar flujos de trabajo en áreas de cumplimiento, servicio al cliente y riesgo, con un costo marginal cercano a cero. Estos agentes han mejorado el rendimiento de cobranzas, reduciendo costos entre un 30% y 40%, reconfigurando el modelo económico de la banca minorista.
Aunque apenas se mencionaban hace un año, los agentes de IA ahora representan el 17% del valor derivado de la IA en todas las industrias. BCG espera que esta cifra alcance el 29% para 2028, posicionando a los agentes como el mayor acelerador del impacto empresarial de la IA en la banca y otros sectores.
“En Centroamérica y el Caribe, la IA representa una oportunidad histórica para que los bancos aceleren su modernización y amplíen el acceso a servicios financieros de manera sostenible. Los agentes de IA están transformando la manera en que se configuran, operan y ofrecen los servicios bancarios, permitiendo interacciones más personalizadas, decisiones en tiempo real y modelos operativos mucho más eficientes. Las instituciones financieras que adopten este enfoque con audacia podrán compensar la presión sobre márgenes, gestionar mejor el riesgo y capturar una porción significativa del valor que la IA generará en la región”, asegura Marcial González, managing director & partner de BCG.
El banco «AI-First»: Cómo será
Los bancos «AI-First» redefinirán lo que los bancos líderes del mercado pueden hacer. El informe de BCG destaca seis características que definirán a un banco centrado en la IA:
1. Interacción hiperpersonalizada con el cliente. El gerente de sucursal del futuro es un agente de IA que está en el bolsillo del cliente, que monitorea continuamente e interactúa con la vida financiera del individuo, anticipando necesidades antes de que el cliente las articule y haciendo sugerencias (o, si está autorizado, incluso tomando medidas) para implementar mejoras en tiempo real.
2. Soluciones financieras integrales e individuales. Los productos tradicionales, como préstamos, depósitos y tarjetas de crédito y débito, serán reemplazados por soluciones financieras adaptativas que se ajustan en tiempo real según el comportamiento y las necesidades inmediatas del cliente.
3. Interfaces invisibles e integradas. Los pagos, el crédito y el ahorro se integran de forma fluida en aplicaciones y ecosistemas donde los clientes ya viven y hacen negocios (comercio electrónico, móvil, redes sociales).
4. Operaciones autónomas. La IA agéntica supervisa y ejecuta flujos de trabajo integrales (end-to-end) en servicios, cumplimiento, riesgo y gestión de excepciones, impulsando un costo marginal a escala que es cercano a cero, dentro de marcos claros de políticas, aseguramiento y supervisión humana.
5. Asignación de riesgo y capital en tiempo real. Los agentes de IA gestionan dinámicamente los balances, moviendo liquidez, financiamiento y activos ponderados por riesgo (RWA) entre clientes, carteras e incluso geografías casi en tiempo real.
6. Núcleo humano optimizado (Lean). Las organizaciones reducen su plantilla (y costos) pero expanden su alcance y efectividad, mientras los humanos se centran en la estrategia, la gobernanza, la creatividad y las relaciones.
El resultado no es solo eficiencia de costos, sino una redefinición completa del modelo bancario.
La transición a un modelo «AI-First» es un imperativo estratégico
Los bancos que se retrasen corren el riesgo de ser superados por los más rápidos. A medida que las instituciones «AI-First» establezcan un nuevo ritmo de innovación, otras podrían volverse estructuralmente irrelevantes. Según el informe, la adopción de la IA no se trata solo de eficiencia; se trata de viabilidad futura.
BCG identifica tres etapas de madurez de la IA: desplegar, reconfigurar e inventar. Las mayores ganancias ocurren solo cuando los bancos escalan la IA para transformar los flujos de trabajo integrales e introducen nuevos modelos de negocio. Limitarse a la automatización básica no será suficiente para mantenerse competitivo.
En los bancos «líderes en IA», los gerentes tienen 4 veces más probabilidades de estar «modelando el uso de IA e incorporándola activamente». En los «rezagados», el 64% se limita a «entrenar y usar IA, pero confía en otros para impulsar la adopción» y el 20% «no está activamente involucrado».
El camino a seguir: Escalado estructurado y agresivo
El riesgo para los bancos no es que la IA falle; es que los bancos fallen en adoptarla con audacia y suficientemente rápido. Esperar no es una opción. La mayoría de las empresas (44% de la inversión) están atascadas en la etapa de «Desplegar» que está enfocada en la productividad individual. Solo el 56% de la inversión se destina a las etapas de alto impacto: «Reformar» e «Inventar» (29%), que es donde se crean nuevos modelos de negocio.
Para liderar en la era de la IA, los bancos deben construir bases de datos robustas, escalar capacidades e integrar una gobernanza sólida. Basándose en lecciones intersectoriales, el informe describe una guía (playbook) clara para capturar valor rápidamente mientras se sientan las bases para una transformación duradera.
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