El uso de IA agéntica en finanzas puede multiplicar la productividad de un equipo entre 200% y 2000%, según McKinsey
La industria financiera está incorporando agentes de IA; en la Argentina, ya se conocen implementaciones con reducción en los costos y mejoras en la eficiencia
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LA NACIONMaría Josefina Lanzi
En la Argentina, la inteligencia artificial está siendo protagonista de grandes cambios dentro de la industria bancaria: a mediados de marzo de este año, la billetera virtual y plataforma de pagos digitales local MODO, que conecta a más de 30 bancos, lanzó una aplicación que vive dentro de ChatGPT y ahora permite a los usuarios buscar promociones directamente desde la plataforma de IA. Ese mismo día, el Banco Santander y Visa anunciaron una colaboración estratégica, en la que revelaron que lograron cerrar con éxito las primeras transacciones piloto, con un detalle no menor: fueron gestionadas por agentes de IA, sin intervención humana. Pocas semanas después, el Banco Nación también se sumó a la movida y ejecutó el primer pago agéntico de América Latina. Dentro de poco, estos cambios podrían verse plasmados en otras áreas, con saltos de productividad inéditos.
Pero antes de hablar de los pronósticos a futuro, vale la pena repasar la historia de la IA. En noviembre de 2022, explotó ChatGPT, una herramienta que respondía consultas e interactuaba con usuarios con una capacidad que rompió con todo lo que se conocía hasta el momento. Poco a poco, fue sumando mejoras; además, nuevas empresas se sumaron a la carrera y lanzaron su propio modelo de IA. Y llegó un momento en su desarrollo en el que los agentes de IA hicieron su aparición. Ya no se trataba de una IA conversacional, que respondía preguntas o que generaba imágenes, sino de un asistente, que tiene la capacidad de ejecutar tareas por nosotros: desde mandar un mail, hasta realizar una compra en nuestros nombre o reprogramar una cita.
“La diferencia entre una IA que asiste y una IA agéntica es la diferencia entre un GPS que te dice dónde girar y un auto que se maneja solo. Las instituciones financieras que no lo entiendan a tiempo no van a competir con las que sí”, fue contundente Mathias Caramutti, COO y cofundador de Complif, una plataforma de automatización de procesos de compliance para la industria financiera, que opera en ocho países y cuenta con más de 130 clientes.
Explica que, mientras que en 2023 las grandes instituciones financieras hablaban de IA, limitándose a chatbots de atención al cliente y herramientas para resumir documentos extensos, en 2025, empezaron a desplegar algo cualitativamente diferente: agentes de IA autónomos que no esperan instrucciones, sino que persiguen objetivos. “Un agente de IA de compliance no «responde consultas», sino que investiga proactivamente a un cliente nuevo, identifica señales de alerta antes de que nadie haya preguntado, cruza datos de fuentes internas y externas, y produce un análisis completo sin intervención humana en el proceso", detalló Caramutti.
La innovación muestra mejoras en distintas industrias y, de hecho, según McKinsey, puede multiplicar la productividad de un equipo entre 200% y 2000%. En el mundo financiero, ya se dejan ver sus efectos: “Dentro de unos años, es probable que las sucursales bancarias existan, pero como resabio cultural; serán sustituidas por agentes de inteligencia artificial”, anticipó Julián Colombo, especialista en banca y soluciones de IA para ese sector, uno de los fundadores de N5, compañía que desarrolla software para bancos, fintechs y aseguradoras.
Su compañía hoy se enfoca en crear infraestructura para que la industria bancaria pueda implementar agentes de IA en sus negocios. “El 70% de las facturación de la compañía hoy viene de productos de IA, desarrollados en todo el mundo”, reveló Colombo. Y, de hecho, los números hablan de resultados positivos en todos los aspectos: según sus cálculos, han registrado una reducción del 94% en los costos de distribución (la estructura necesaria para otorgar un crédito, un seguro o para emitir una póliza), la mora esperada bajó un 25%, el nivel de satisfacción se encuentra en 99% y la cantidad de tarjetas de crédito que un banco vende en un mes puede subir cuatro veces.
Nuevas métricas
Los números hablan por sí solos y reflejan el cambio de paradigma que la IA agéntica comenzó a impulsar en la industria bancaria: desde una reducción de los tiempos operativos a una mayor personalización de las ofertas -gracias al contexto y mejor conocimiento del usuario- y un incremento en la resolución de consultas en un primer contacto.
Desde Complif también aportan algunos datos que pueden servir de brújula para orientarse en esta etapa de cambios: Oliver Wyman estima en su reporte de febrero de 2026 que la IA agéntica puede automatizar hasta el 70% del trabajo manual de compliance y que ese mismo desplazamiento produce una mejora de 4 veces en la efectividad de detección. “No es que se haga lo mismo con menos gente: es que se detecta más con el mismo equipo humano, ahora liberado para los casos que realmente importan”, resaltó Caramutti.
“Esto no es el futuro: es lo que ya está publicado en reportes anuales y comunicados de prensa”, agregó Caramutti y sumó otras métricas: ING (marzo 2026) ya está reasignando 1250 puestos hacia supervisión de AI. HSBC identificó 2 a 4 veces más actividad sospechosa y redujo sus alertas un 60% con un sistema que completa investigaciones en días donde antes tardaba semanas. JPMorgan eliminó el 95% de sus falsas alarmas de AML (prevención de lavado de dinero).
LA NACION estuvo en conversación con numerosos bancos que operan en la Argentina y les consultó también por métricas que muestren el impacto de la incorporación de la IA agéntica. “El 75% de las consultas digitales se resuelven en el primer contacto y la concurrencia a sucursales cayó cerca de 30%, lo que refleja que cada vez más operaciones pueden resolverse de forma simple y segura desde canales digitales. Hoy, cerca del 90% de las operaciones ya se realizan de manera digital”, reveló Fernando Turri, director de Tecnología, Operaciones, Data e IA de Santander Argentina.
En Galicia las mejoras se observan en una reducción en los tiempos de gestión, gracias al acceso más rápido al contexto del cliente, un aumento en la resolución en el primer contacto y una menor necesidad de derivaciones en consultas frecuentes. “Las respuestas empiezan a reflejar su situación concreta, considerando lo que ya hizo antes o si tiene una gestión en curso, lo que evita tener que volver a explicar todo o buscar información en distintos lugares”, detalló Diego Baccini, Head of Channels en Galicia.
Además, hacia adentro, la IA también está transformando la industria bancaria, ya que no solo mejora la relación con el cliente, sino que el trabajo interno gana eficiencia. “En una de nuestras tribus principales, vemos resultados como 80% del código generado con herramientas de IA, 33% de mejora en Median Lead Time y 50% de incremento en velocidad de desarrollo”, señaló Rosenbolt.
Próximos pasos
Ante este panorama, la gran incógnita que se presenta gira en torno a cómo seguirá transformando la IA agéntica el mundo bancario y el resto de las industrias. Desde N5, anticipan un escenario un poco futurista para el próximo tiempo: una IA que nos conozca tanto, que ofrezca servicios y productos, pero en tiempo real. “Hoy no existen seguros para unas pocas horas, pero con el avance de los agentes, podría pasar que, como conoce tu agenda, sabe que tendrás que ir a una zona peligrosa a una reunión y te ofrecerá un seguro, con la posiblidad de contratarlo por unas horas”, ejemplificó Colombo. En definitiva, tendrán la versatilidad de crear un producto en segundos, con la posibilidad de personalizarlo minuciosamente según las necesidades de cada cliente. “Este modelo ya existe en otros países”, explicó Colombo y especificó que algunos cuentan con la posibilidad de conocer tu ubicación, saber tu interés por comprar un café y recomendarte en tiempo real una cafetería cercana, con la que tu banco tiene descuento.
Ese futuro no dista mucho de la realidad, ya que, desde MODO, sus próximos pasos están alineados justamente en esa dirección. En palabras de Sebastián Rosenbolt, CTO de la empresa: “Estamos pensando nuevas experiencias, donde la app te conozca más y mejoren las formas de recomendarte promociones súper específicas y relevantes, o creadas especialmente para cada usuario”.
Desde Banco Nación, anticipan también algunas funciones que se aproximan: pagos delegados, asistentes proactivos que anticipan necesidades, alertas inteligentes de fraude que no sólo notifican, sino que sugieren acciones, asesoramiento financiero personalizado, gestión automática de tesorería para PyMEs, y atención accesible las 24 horas en todas las sucursales del país. En su caso, aclaran que su estrategia no es reemplazar los canales tradicionales, sino sumar el canal agéntico como una opción más, manteniendo siempre la posibilidad de atención humana.
En Santander la apuesta es parecida, aunque suman otras habilidades que un agente de IA podrá ejecutar: asistir en decisiones de inversión, comparar alternativas de crédito, recomendar estrategias de ahorro, sugerir refinanciaciones de forma preventiva, anticipar desbalances financieros y ayudar a organizar objetivos financieros personales. “La banca dejará de ser principalmente transaccional para convertirse en una experiencia asistida. El cliente no solo operará, sino que contará con un «copiloto financiero» disponible 24/7″, sintetizó Turri.
El futuro laboral
Los progesos son rápidos y van en aumento, pero la regulación para este tipo de avances todavía no existe. “La economía de agentes plantea preguntas nuevas sobre la responsabilidad por decisiones autónomas, la identidad digital de agentes, la interoperabilidad entre instituciones que probablemente requieran lineamientos específicos del BCRA, la UIF y la AAIP en los próximos años”, señalaron voceros del Banco Nación.
Por su parte, los cambios para los colaboradores parecen seguir una misma dirección: se habla de una transformación en los roles, más que de una desaparición. “Creo que los agentes nunca van a poder reemplazar los soft skills y la interacción humana, ahí es donde los perfiles se vuelven más valiosos y logran hacer la diferencia“, anticipó Rosenbolt. En concreto, ellos están trabajando en una nueva propuesta, que refleja esta mirada: “Estamos pensando en varios grupos de agentes que puedan comunicarse entre sí para desarrollar tareas complejas, bajo un modelo que llamamos «middle-to-middle»: a diferencia del modelo end-to-end donde la IA intenta hacer todo de punta a punta, acá las personas siguen en los extremos —definiendo bien el problema al inicio y verificando la solución al final— mientras los agentes trabajan en el medio, coordinándose entre sí para ejecutar las distintas partes. Es un modelo donde humanos e IA se complementan sin que ninguno pierda protagonismo donde más importa".
De hecho, insisten en que los clientes valoran las mejoras que los agentes de IA han introducido, pero esperan encontrarse con respaldo humano cuando la situación lo requiere. “Por eso, el futuro no es «IA versus personas», sino una integración inteligente entre ambas”, explicó Turri. En ese contexto, Baccini señaló que muchas consultas simples pasan a resolverse de forma digital, pero “el rol del asesor humano se vuelve más relevante en los casos complejos, donde se necesita criterio, acompañamiento y capacidad de resolver”.
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