La banca en América Latina atraviesa una transformación estructural impulsada por la inteligencia artificial (IA) y el uso intensivo de datos. Las entidades financieras que aún operan con procesos manuales o sistemas desconectados enfrentan mayores costos, riesgos de fraude y pérdida de competitividad frente a competidores digitales.
En el caso peruano, la IA se ha convertido en un componente estratégico para mejorar la eficiencia operativa y la gestión de riesgos. Su aplicación permite automatizar tareas rutinarias, agilizar los procesos de back-office, reducir errores humanos y tomar decisiones en tiempo real.
Sin embargo, pese a esto, el sector continúa enfrentando diversos desafíos que van más allá de la tecnología.
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Según Bluetab, compañía especializada en soluciones de datos e inteligencia artificial, los bancos que migran sus plataformas a la nube logran automatizar hasta un 70% de sus procesos y reducir en 90% el tiempo de análisis de información, sin necesidad de interrumpir sus operaciones. Esta optimización contribuye a disminuir fraudes y anticipar riesgos crediticios mediante modelos predictivos basados en el comportamiento de los clientes.
La adopción de asistentes de IA para la gestión y migración de datos también ha cobrado relevancia en la región. Estas herramientas permiten procesar grandes volúmenes de información con mayor velocidad y precisión, evitando cuellos de botella operativos y mejorando la capacidad de respuesta ante picos de demanda.
El impacto de esta transformación se refleja en la expansión del mercado de servicios en la nube. De acuerdo con Mordor Intelligence, su valor en América del Sur alcanzará los 55,21 mil millones de dólares en 2025, con la banca representando más del 21% del uso regional, lo que confirma el papel del sector financiero como motor de la adopción tecnológica en la región.
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A nivel global, la tendencia es similar. Gartner proyecta que la inversión en inteligencia artificial generativa superará los USD 644.000 millones este año, impulsando la transición hacia modelos de gestión basados en datos.
Para el sistema financiero peruano, este contexto abre la posibilidad de avanzar hacia una banca más predictiva, automatizada y con mejor capacidad de respuesta frente a riesgos y fraudes.
