La banca peruana acelera la implementación de inteligencia artificial generativa en sus procesos internos, priorizando eficiencia y retorno de inversión por encima de la simple experimentación. Empresas del sector financiero en Perú y la región buscan transformar operaciones críticas, automatizar tareas y mejorar la toma de decisiones, pasando de pruebas piloto a soluciones con impacto medible.
En la actualidad, el sistema financiero peruano enfrenta el reto de modernizarse para responder a una base de clientes más exigente y avanzar en inclusión financiera. Según la firma de consultoría McKinsey, aproximadamente dos tercios de las empresas en la región aún se encuentran en fases de prueba con IA generativa, mientras que solo el 39% reporta un impacto real en resultados financieros. Este desfase evidencia que el reto principal no es tecnológico, sino estratégico: invertir en casos de uso que demuestren valor tangible y alinear la tecnología con los objetivos de negocio.
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Xabier Zuazo, CEO de TIMIA para Latinoamérica, señaló que la conversación en el sector financiero ya no gira en torno a la novedad, sino al valor concreto que la IA puede aportar. “El reto no es tener más pruebas piloto, sino identificar los casos de uso que realmente permitan automatizar procesos, mejorar decisiones y generar retornos medibles”, afirmó Zuazo. Para el vocero, el momento es clave para que la banca y los seguros avancen de pilotos aislados a soluciones integradas capaces de transformar procesos críticos, reducir tiempos de respuesta y mejorar la experiencia del cliente.
IA generativa: oportunidades y desafíos en el mercado peruano
El bajo nivel de adopción empresarial de IA en América Latina, comparado con los países miembros de la OCDE, responde a una menor inversión en tecnología como porcentaje del PBI y a dificultades para escalar proyectos más allá de la etapa experimental. No obstante, especialistas del sector consideran que existe una oportunidad relevante para capturar los beneficios de la IA generativa si se aceleran las implementaciones con impacto tangible.
En el contexto peruano, la IA generativa ya se utiliza para la detección temprana de fraude, la automatización de procesos de crédito y la optimización del back office, así como para integrar información que permita decisiones ágiles y experiencias digitales más intuitivas. El valor diferencial radica en la capacidad de medir los resultados con indicadores de negocio, superando la barrera de la simple curiosidad tecnológica.
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Según Zuazo, “en un sector donde cada decisión impacta en riesgo, eficiencia, cumplimiento y experiencia del cliente, la IA generativa debe medirse con indicadores de negocio. ”La oportunidad está en usarla para acelerar análisis, automatizar tareas de alto volumen, conectar información dispersa y tomar decisiones más precisas. Ahí es donde deja de ser tendencia y se convierte en productividad”.
Perspectivas para la banca peruana
En adelante, la competitividad del sector financiero en Perú dependerá menos de la velocidad para adoptar nuevas tecnologías y más de la capacidad para convertir la IA generativa en una palanca real de eficiencia y crecimiento sostenible.
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