Innovación y tecnología se nutren mutuamente y adoptarlas ya no es una opción.
Por ello, te ayudamos a capturar toda la data interna y externa, institucionalizar la toma de decisiones a través de Business Analytics, tener procesos inteligentes y automáticos y finalmente una estrategia de inteligencia artificial para optimizar la operación y predecir lo que se viene.
Acompañamos a las organizaciones en cada etapa de su adopción de inteligencia artificial, desde la estrategia y los primeros casos de uso hasta soluciones productivas que transforman procesos, reducen costos y generan valor de negocio tangible.
Sistema de monitoreo avanzado basado en multiagentes de IA generativa que permite la toma de decisiones en tiempo real a partir del análisis continuo de datos.
Repositorio de datos que puede ser almacenado en la infraestructura de la empresa, donde con flexibilidad podemos guardar el máximo de la información que recolectamos.
De 5% a 98%: Adopción de Copilot 365 en el sector bancario
Cómo un banco líder en Argentina convirtió miles de licencias de IA generativa en hábitos de trabajo concretos, y alcanzó sus metas de adopción en un trimestre.
Cómo una plataforma de streaming deportivo aceleró la toma de decisiones al democratizar el acceso a sus datos integrando Amazon Bedrock y Redshift directamente en Slack.
Detección temprana de fallas y predicción de merma en pozos petroleros
Cómo el análisis avanzado de datos y Machine Learning permiten anticipar el deterioro en bombas electro-sumergibles, asegurando la continuidad productiva en la industria de Oil & Gas.
Transformación de la atención comercial con IA conversacional en el sector automotriz
El despliegue de un agente conversacional RAG transformó el proceso de ventas de un grupo automotriz en México, habilitando atención continua por WhatsApp y voz, agendamiento inteligente y trazabilidad completa de datos en el CRM.
Por qué más del 90% de los proyectos de IA en banca no escala (y cómo evitarlo)
Qué obstáculos frenan la llegada a producción y por qué la infraestructura, los datos y la alineación con el negocio son mucho más importantes que el modelo.
Servicios financieros en la era agentic: Modernizar sin perder escala, control ni velocidad
Claves de arquitectura, datos y estrategia para convertir iniciativas de IA en capacidades operativas reales. Un paper para equipos de tecnología y decisores del sector financiero en LATAM.
Arquitectura informática que combina una nube privada y una pública de forma que entreguen un conjunto flexible de servicios.
Esto significa que las cargas de trabajo migran de manera fluida y transparente entre un entorno y el otro de acuerdo a las necesidades que tenga la empresa en cada momento.
Optimización operativa y escalado automático para portales de gestión académica
Cómo un grupo educativo líder modernizó la infraestructura de sus plataformas estudiantiles hacia una arquitectura de contenedores, logrando despliegues automatizados y eliminando el mantenimiento de servidores.
Automatización de operaciones, mayor seguridad y reducción de costos en la nube
Estrategia integral de Cloud Operations que permitió modernizar y encapsular aplicaciones críticas, fortaleció la seguridad, automatizó la operación y proyectó significativos ahorros.
Gobernanza Cloud: Nueva era operativa en empresa líder de Servicios Financieros
Migración integral y gestión operativa proactiva en AWS, optimizando seguridad, eficiencia y agilidad para impulsar la transformación digital en empresa líder.
Migraciones de misión crítica: Continuidad y control para llevar entornos críticos a la nube
Un enfoque estructurado, apoyado en automatización y metodologías probadas, permite ejecutar transiciones en VMware, Oracle y Microsoft con riesgo controlado, continuidad operativa y una base sólida para escalar.
¿Cómo asegurar ambientes de APIs? ¿Cómo utilizar las tecnologías más avanzadas sin quedar expuesto? Esto y otros temas relacionados, han sido expuestos en el presente webinar.
Desde Nubiral analizamos y dimensionamos cada proyecto de tu empresa con el fin de mejorar la eficiencia de tu infraestructura TI, diseñando soluciones flexibles de alto rendimiento basadas en la experiencia de nuestros profesionales, los últimos avances tecnológicos y las tendencias actuales de cada industria.
De la fragmentación digital a una plataforma lista para el open banking
Banco Columbia tenía los productos, la visión y la ambición de crecer digitalmente. Lo que necesitaba era una plataforma que pudiera sostener ese crecimiento sin fisuras.
Migración estratégica a GitHub Enterprise para optimizar el ciclo de desarrollo
Una de las principales plataformas financieras digitales de Colombia unificó sus flujos DevOps en GitHub, fortaleciendo la colaboración y la gobernanza tecnológica.
Modernización del ciclo DevOps con GitHub Enterprise en el sector público
Institución financiera clave en Costa Rica consolidó su estrategia DevSecOps con Nubiral, migrando a GitHub Enterprise Cloud y optimizando su seguridad.
Modernización de aplicaciones: Decisiones que redefinen la agilidad del negocio
Evolucionar sistemas legacy sin frenar la operación permite potenciar el desarrollo con IA, reducir deuda técnica, acelerar ciclos de entrega y construir software preparado para adaptarse de forma continua a las demandas del negocio.
Escalamos a entornos con miles de ítems monitoreados en forma simultánea.
Además capturamos datos de comportamiento de sistemas y aplicaciones a lo largo del tiempo, para la toma de decisiones proactivas y lograr anticipar disrupciones en los servicios de tu negocio.
Infraestructura vial con monitoreo unificado y gestión de incidentes automatizada
Una empresa del sector de transporte e infraestructura modernizó la visibilidad operativa de su infraestructura on-premise distribuida implementando Zabbix 7.0 LTS con integración nativa a InvGate Service Desk, eliminando la gestión manual de incidentes y centralizando el monitoreo de entornos Linux y Windows en una sola plataforma.
Madurez en la gestión de datos con Microsoft Azure
Uno de los principales bancos de chile utiliza los servicios más avanzados de AWS para trabajar sobre la ingesta, almacenamiento, detección y modelos predictivos de data proveniente de fuentes de inteligencia de ciberseguridad.
Productos de datos: Qué son y por qué tu negocio los necesita
Cómo transformar información dispersa en activos digitales reutilizables que aceleran decisiones, mejoran la eficiencia operativa y abren nuevas oportunidades de negocio.
La importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología
Revive el webinar donde hablamos sobre importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología y cómo puede ser utilizada para mejorar la eficiencia, la productividad y la satisfacción de los usuarios.
Por qué más del 90% de los proyectos de IA en banca no escala (y cómo evitarlo)
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Decisiones tecnológicas que deben tomarse en 2026: Las preguntas fundamentales
Las decisiones en cloud e IA no admiten más postergaciones: cómo modernizar, escalar y optimizar hoy define la capacidad de innovar, competir y crecer de forma sostenida en los próximos años.
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Ciclo de webinars de Data, Analytics & IA | Sesión #3: El impacto de IA & Analytics en el sector de media
Revive el ciclo de 3 charlas donde hablamos sobre la utilización de estas herramientas tecnológicas y su impacto en diferentes industrias, en esta oportunidad de la mano de nuestro especialista Javier Minhondo. Quien actualmente es Business Solution Architect de Nubiral.
Connect+ es una gran herramienta para incorporar conocimientos y estar al tanto de las últimas novedades tecnológicas.
Accede a nuevos contenidos audiovisuales innovadores, de forma rápida y sencilla. ¡Explora y conoce el universo tecnológico de una manera diferente y ágil!
Sistemas de recomendación con machine learning en empresas de medios digitales
Los avances en machine learning permiten que las empresas de medios digitales mejoren sus sistemas de recomendación y optimicen la experiencia del usuario.
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Sistemas de recomendación con machine learning en empresas de medios digitales
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Agentic AI en servicios financieros: De la automatización a la decisión
Una nueva generación de sistemas autónomos transforma las operaciones de bancos y fintech, acelerando procesos clave y replanteando el equilibrio entre eficiencia, control y cumplimiento.
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.
¿Tu organización quiere adoptar agentes inteligentes con una mirada estratégica? Tenemos un equipo de expertos listo para ayudarte. ¡Agenda tu reunión!
Por qué más del 90% de los proyectos de IA en banca no escala (y cómo evitarlo)
Qué obstáculos frenan la llegada a producción y por qué la infraestructura, los datos y la alineación con el negocio son mucho más importantes que el modelo.
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Tres fuerzas que reconfiguran la agenda tecnológica: IA, cloud y seguridad
Automatización inteligente, optimización de costos en cloud y seguridad proactiva: tres ejes que se articulan para transformar la operación tecnológica con impacto directo en productividad, costos y resiliencia.
Por qué más del 90% de los proyectos de IA en banca no escala (y cómo evitarlo)
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Servicios financieros en la era agentic: Modernizar sin perder escala, control ni velocidad
Claves de arquitectura, datos y estrategia para convertir iniciativas de IA en capacidades operativas reales. Un paper para equipos de tecnología y decisores del sector financiero en LATAM.