Hace mucho tiempo que la IA no es una novedad en el sector financiero. Durante al menos la última década, bancos, aseguradoras y fintech incorporaron modelos de machine learning y analítica avanzada. Entre otros casos de uso, para detectar fraudes, optimizar scoring crediticio, automatizar procesos y mejorar la experiencia del cliente. Pero ahora comienza una nueva etapa: la de la Agentic AI.

Un dato revelador: la consultora de mercado Mordor Intelligence afirma que la inversión de las empresas del sector en esta tecnología crecerá al impresionante ritmo del 41% anual entre 2026 y 2031.
Los enfoques tradicionales se centraban en recomendar o asistir. Los agentes inteligentes, en cambio, son sistemas capaces de planificar, coordinar y ejecutar acciones de manera autónoma dentro de flujos de trabajo complejos. Van mucho más allá de responder consultas o clasificar datos: interactúan con múltiples sistemas, toman decisiones acotadas y avanzan procesos de punta a punta.
En una industria en que la velocidad, la precisión y el cumplimiento regulatorio son críticos, este cambio de paradigma abre oportunidades potentes y, a la vez, desafiantes.
Agentes inteligentes como necesidad estratégica
En los servicios financieros, el atractivo que tiene la propuesta de Agentic AI salta de inmediato.
Las empresas del sector se caracterizan por la presión para reducir costos operativos, acelerar tiempos de respuesta y ofrecer experiencias hiperpersonalizadas. Esto, a su vez, convive con un entorno regulatorio exigente y con infraestructuras tecnológicas históricamente fragmentadas.
En este contexto, la posibilidad de contar con agentes que automaticen procesos complejos y coordinen decisiones en tiempo real empieza a verse como algo más que una ventaja competitiva: como una verdadera necesidad estratégica.
Casos de uso para bancos y fintech
Los casos de uso comienzan a multiplicarse.
En prevención de fraude, agentes capaces de monitorear transacciones, correlacionar señales, escalar alertas y activar bloqueos automáticos reducen tiempos de detección y minimizan pérdidas.
En cumplimiento normativo y AML, sistemas que orquestan recolección de evidencias, validación de identidades y generación de reportes mejoran la trazabilidad y alivian cargas operativas.
En crédito, agentes que combinan datos estructurados y no estructurados aceleran evaluaciones, proponen límites dinámicos y acompañan todo el ciclo de originación.
También aparecen aplicaciones en atención al cliente y operaciones internas. Agentes que:
– Resuelven reclamos complejos.
– Coordinan back office y front office.
– Asisten a los equipos en tareas de conciliación, reporting y cierre contable.
En todos los casos, el mayor valor no surge de automatizar tareas aisladas, sino de rediseñar procesos completos de punta a punta, reduciendo fricción y liberando talento para actividades de mayor impacto.
Desafíos, riesgos y complejidades
El salto hacia modelos agentic introduce una dimensión nueva de riesgo y complejidad.
Cuando los sistemas deciden y actúan, entran en juego cuestiones críticas de gobierno, control y responsabilidad:
– ¿Qué puede decidir un agente y qué debe escalar a una persona?
– ¿Cómo se auditan sus acciones?
– ¿Cómo se garantiza trazabilidad en entornos altamente automatizados?
En un sector sometido a supervisión constante, estas preguntas son centrales.
Por eso, la adopción de Agentic AI en finanzas debe abordarse con visión, marcos de orquestación, políticas de gobernanza e integración con los sistemas core. La arquitectura, la seguridad y el cumplimiento dejan de ser capas posteriores para convertirse en principios de diseño desde el inicio.
Nubiral: abordaje concreto para Agentic AI en el sector financiero
Desde Nubiral abordamos este desafío con una estrategia de IA y GenAI gobernada desde el inicio, pensada como plataforma y no como proyectos aislados. El foco está en estandarizar el desarrollo a través de una plataforma GenAI unificada. Esto incluye componentes reutilizables, lineamientos claros de seguridad y un modelo de gobierno centralizado que permite a los equipos innovar sin perder control.
Puntualmente, en el sector financiero trabajamos con organizaciones que enfrentan un escenario cada vez más frecuente:
– Un stack tecnológico fragmentado.
– Múltiples iniciativas de IA desconectadas entre sí.
– Procesos de implementación lentos y equipos con skills mayormente legacy.
– Presión regulatoria, requisitos de seguridad y necesidad de escalar sin comprometer cumplimiento ni trazabilidad.
La propuesta incluye un marketplace interno de componentes, aceleradores y patrones reutilizables, junto con un plan de upskilling progresivo para los equipos. Esto reduce la dependencia de talentos escasos y acelera el time-to-market.
De esta manera, la IA deja de ser un experimento puntual y pasa a convertirse en una capacidad transversal del negocio, gobernada, escalable y alineada con los objetivos estratégicos del sector financiero.
Conclusiones
Este enfoque permite a las organizaciones financieras avanzar en la adopción de Agentic AI de forma segura, escalable y sostenible. Conectan negocio, tecnología y gobierno desde una misma arquitectura.
Las entidades que integren agentes inteligentes con esta visión de largo plazo estarán mejor preparadas para competir en un entorno donde la eficiencia, la confianza y la resiliencia son factores decisivos.
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