Los bancos argentinos podrían aumentar sus utilidades en más de USD 1.000 millones anuales mediante la adopción intensiva de IA

Un informe del sector detalla el impacto de tecnologías avanzadas en entidades locales y describe el modelo que transformará productos, servicios y operaciones

Los productos bancarios tradicionales, como bancos o tarjetas, podrán ser reemplazados por soluciones adaptativas (Imagen Ilustrativa Infobae)

En el marco de una tendencia global, los bancos argentinos podrían generar una ganancia extra superior a USD 1.100 millones al año si se deciden a usar en forma intensiva herramientas de Inteligencia Artificial, según un informe de Boston Consulting Group (BCG). La IA provee soluciones que ayudarán a las entidades financieras a compensar la reducción de márgenes y el aumento de costos.

“La inteligencia artificial generativa (GenAI) podría generar aproximadamente entre USD 400 y 1.100 millones adicionales de utilidad neta al año en banca retail para el sistema bancario argentino”, destacaron en BCG.

El reporte sostiene que, a nivel mundial, la banca minorista podría generar más de USD 370.000 millones anuales en beneficios adicionales para 2030 mediante la implementación a gran escala de inteligencia artificial, a la vez que advierten que hay “un riesgo competitivo” para aquellos que retrasen la transformación tecnológica.

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El informe de BCG explica que el modelo denominado “AI-First” implica una adopción de la inteligencia artificial en todos los aspectos del negocio bancario. Según el documento, los bancos AI-First redefinirán lo que los bancos líderes del mercado pueden hacer y transformarán sus operaciones, productos y la relación con los clientes.

A nivel mundial, la banca minorista podría generar más de USD 370.000 millones anuales en beneficios adicionales para 2030 (BCG)

La transición a este esquema no se limita a automatizar tareas simples, sino que supone una integración de la IA en la estructura misma de la entidad, desde la atención al público hasta la gestión interna de riesgos y capital.

El informe subraya: “La adopción de la IA no se trata solo de eficiencia; se trata de viabilidad futura”.

Los bancos que demoren la adopción integral de inteligencia artificial enfrentan un riesgo competitivo elevado (Imagen Ilustrativa Infobae)

El documento identifica seis características distintivas en los bancos que implementan el modelo AI-First. La primera es la interacción hiperpersonalizada con el cliente. En este esquema, el gerente de sucursal del futuro será un agente de IA que estará literalmente en el bolsillo del cliente. Este agente monitoreará de manera continua la vida financiera del usuario, anticipando necesidades y haciendo sugerencias o incluso tomando decisiones si cuenta con la autorización correspondiente.

La segunda característica es la oferta de soluciones financieras integrales e individuales. Los productos tradicionales, como préstamos o tarjetas, serán reemplazados por soluciones adaptativas que se ajustan en tiempo real a los comportamientos y necesidades inmediatas del cliente.

Los productos tradicionales, como préstamos o tarjetas, serán reemplazados por soluciones adaptativas

La tercera característica es la creación de interfaces invisibles e integradas, donde pagos, créditos y ahorros se fusionan en aplicaciones y ecosistemas digitales que ya forman parte de la vida cotidiana de los usuarios, como el comercio electrónico, el uso de móviles o las redes sociales.

El modelo AI-First redefine la operatividad y los productos que ofrecen las entidades financieras argentinas (businessempresarial.com.pe)

En cuanto a la operatividad interna, los bancos “AI-First” implementarán operaciones autónomas. La IA agéntica supervisa y ejecuta flujos de trabajo integrales en servicios, cumplimiento, riesgo y gestión de excepciones, posibilitando un costo marginal a escala cercano a cero. Todo esto se realiza bajo marcos claros de políticas, aseguramiento y supervisión humana.

La asignación de riesgo y capital también se vuelve dinámica. Los agentes de IA podrán mover liquidez, financiamiento y activos ponderados por riesgo entre diferentes clientes, carteras e incluso países casi en tiempo real.

Por último, el informe menciona el núcleo humano optimizado. Las organizaciones reducirán su plantilla y sus costos, pero expandirán su alcance y efectividad, ya que los recursos humanos se enfocarán en tareas estratégicas, de gobernanza, creatividad y relaciones.

Esperar no es una opción

El reporte de BCG advierte sobre el riesgo para los bancos que no avancen hacia este modelo, alertando que “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”.

Los bancos que se retrasen corren el riesgo de ser superados por los más rápidos

La consultora internacional establece que la transición a un esquema AI-First es un imperativo estratégico. El informe presenta tres etapas de madurez de la IA: desplegar, reconfigurar e inventar. Las mayores ganancias aparecen cuando los bancos logran escalar la IA para transformar flujos de trabajo completos e introducir nuevos modelos de negocio ya que “limitarse a la automatización básica no será suficiente para mantenerse competitivo”.

La IA agéntica ya está produciendo resultados concretos en el sector. Según BCG, los sistemas autónomos combinan inteligencia artificial generativa y predictiva para cumplir funciones en áreas como compliance, servicio al cliente y riesgo, con un costo marginal cercano a cero. Según el informe, estos agentes mejoraron el rendimiento de cobranzas, redujeron costos entre un 30% y 40% y reconfiguraron el modelo económico de la banca minorista.

En la actualidad, los agentes de IA representan el 17% del valor derivado de la IA en todas las industrias. El pronóstico de BCG indica que este porcentaje crecerá hasta el 29% para 2028, ubicando a los agentes de IA como el principal acelerador del impacto empresarial de la inteligencia artificial en la banca.

En Argentina

La constante inestabilidad macroeconómica de Argentina le añade más urgencias a la incorporación de nuevas soluciones. “En la Argentina, donde la volatilidad macroeconómica y los cambios en el comportamiento financiero del consumidor exigen máxima agilidad, la adopción de IA no puede seguir siendo incremental. Los bancos que integren agentes de IA en sus operaciones lograrán reducir costos estructurales, mejorar drásticamente la experiencia del cliente y tomar decisiones de riesgo en tiempo real”, aseguró Federico Muxí, managing director & senior partner de BCG.

“Esta tecnología redefine la forma de operar y abre un camino concreto para la competitividad y asegurar la viabilidad futura del sector financiero argentino”, agregó.

La banca minorista global podría sumar más de USD 370 mil millones anuales en beneficios a partir de 2030 con IA. (Imagen Ilustrativa Infobae)

En cuanto a la percepción del sector, a nivel global la banca se ubica por encima del promedio intersectorial en términos de madurez en la adopción de IA, solo superada por industrias como software y telecomunicaciones. Los ingresos globales de la banca minorista crecieron un 7,2% anual entre 2019 y 2024, aunque se proyecta una desaceleración a un 4,2% anual hacia 2029.

En América Latina, la banca vivió un período marcado por ciclos económicos intensos, alta inflación y la irrupción de los bancos digitales o neobancos, un fenómeno expandido en Brasil que también promete acentuarse en la Argentina, en particular con la conversión en banco de Mercado Pago y el desembarco de gigantes del exterior como Revolut o Nubank. Esta tendencia impulsó la bancarización y proyecta un crecimiento regional de entre el 5% y 6% hacia 2023.

El documento subraya que la IA agéntica está redefiniendo la eficiencia operativa de manera tangible. También identifica distintos niveles de involucramiento gerencial en el uso de IA dentro de las entidades. En los bancos líderes, los gerentes tienen cuatro veces más probabilidades de estar modelando el uso de IA e incorporándola activamente. En los bancos rezagados, el 64% se limita a entrenar y usar IA, pero confía en otros para impulsar la adopción y un 20% no está activamente involucrado.

Para avanzar en la transición, el informe recomienda construir bases de datos robustas, escalar capacidades e integrar una gobernanza sólida

Para avanzar en la transición, el informe recomienda construir bases de datos robustas, escalar capacidades e integrar una gobernanza sólida. La guía sugiere que las instituciones deben capturar valor rápidamente mientras establecen las bases para una transformación duradera.

El informe concluye, sin establecer juicios, que el riesgo para los bancos no es que la inteligencia artificial falle, sino que las entidades fallen en adoptarla con la audacia y rapidez necesarias: “Esperar no es una opción”.

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