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.
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.
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Tendencias tecnológicas 2026: El año de la arquitectura inteligente
La evolución tecnológica ya no pasa por adoptar soluciones aisladas, sino por diseñar arquitecturas inteligentes capaces de aprender, anticipar y operar con autonomía.
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.
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.
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Migración integral y gestión operativa proactiva en AWS, optimizando seguridad, eficiencia y agilidad para impulsar la transformación digital en empresa líder.
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Para empresa líder automotriz, Nubiral desarrolló la migración y modernización del entorno SAP a AWS mejorando su seguridad en la nube, agilidad y optimizando costos.
Con las estrategias adecuadas, las organizaciones pueden acelerar la transición, minimizar interrupciones y habilitar un entorno más ágil y preparado para el futuro.
Un recorrido sobre las principales oportunidades que surgen de una correcta y oportuna migración de las cargas de trabajo a la nube y sobre las tendencias que se están visualizando en el universo cloud.
¿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.
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Entre deuda técnica, ciberamenazas y presión por escalar, la postergación tecnológica se convierte en uno de los principales riesgos estratégicos para las organizaciones.
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.
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.
La importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología
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Agentic AI in Financial Services: From Automation to Decision
A new generation of autonomous systems is transforming the operations of banks and fintechs, accelerating key processes and reshaping the balance between efficiency, control, and compliance.
Artificial intelligence has long ceased to be a novelty in the financial sector. For at least the past decade, banks, insurers, and fintechs have incorporated machine learning models and advanced analytics. Among other use cases: detecting fraud, optimizing credit scoring, automating processes, and improving customer experience. But now a new stage begins: that of Agentic AI.
A revealing fact: market consultancy Mordor Intelligence states that investment by companies in this sector in this technology will grow at the impressive rate of 41% annually between 2026 and 2031.
Traditional approaches focused on recommending or assisting. Intelligent agents, by contrast, are systems capable of planning, coordinating, and executing actions autonomously within complex workflows. They go far beyond answering queries or classifying data: they interact with multiple systems, make bounded decisions, and advance processes end-to-end.
In an industry where speed, accuracy, and regulatory compliance are critical, this paradigm shift opens powerful and at the same time challenging opportunities.
Intelligent agents as a strategic necessity
In financial services, the appeal of Agentic AI’s proposition is immediate.
Companies in the sector are characterized by pressure to reduce operating costs, accelerate response times, and deliver hyper-personalized experiences. This coexists with a demanding regulatory environment and historically fragmented technological infrastructures.
In this context, the possibility of having agents that automate complex processes and coordinate decisions in real time begins to be seen as more than a competitive advantage: as a true strategic necessity.
Use cases for banks and fintechs
Use cases are multiplying.
Fraud prevention: Agents capable of monitoring transactions, correlating signals, escalating alerts, and activating automatic blocks reduce detection times and minimize losses.
Regulatory compliance and AML: Systems that orchestrate evidence collection, identity validation, and report generation improve traceability and ease operational burdens.
Credit: Agents that combine structured and unstructured data accelerate evaluations, propose dynamic limits, and accompany the entire origination cycle.
Applications also appear in customer service and internal operations. Agents that:
Resolve complex claims.
Coordinate back office and front office.
Assist teams in reconciliation, reporting, and accounting close tasks.
In all cases, the greatest value does not arise from automating isolated tasks, but from redesigning complete processes end-to-end, reducing friction and freeing talent for higher-impact activities.
Challenges, risks, and complexities
The leap toward agentic models introduces a new dimension of risk and complexity.
When systems decide and act, critical issues of governance, control, and responsibility come into play:
What can an agent decide and what must be escalated to a person?
How are its actions audited?
How is traceability ensured in highly automated environments?
In a sector under constant supervision, these questions are central.
Therefore, the adoption of Agentic AI in finance must be approached with vision, orchestration frameworks, governance policies, and integration with core systems. Architecture, security, and compliance cease to be subsequent layers and become design principles from the outset.
Nubiral: Concrete approach to Agentic AI in the financial sector
At Nubiral we address this challenge with an AI and GenAI strategy governed from the start, conceived as a platform rather than isolated projects. The focus is on standardizing development through a unified GenAI platform. This includes reusable components, clear security guidelines, and a centralized governance model that allows teams to innovate without losing control.
Specifically, in the financial sector we work with organizations facing an increasingly common scenario:
A fragmented technology stack.
Multiple disconnected AI initiatives.
Slow implementation processes and teams with mostly legacy skills.
Regulatory pressure, security requirements, and the need to scale without compromising compliance or traceability.
The proposal includes an internal marketplace of components, accelerators, and reusable patterns, along with a progressive upskilling plan for teams. This reduces dependence on scarce talent and accelerates time-to-market.
In this way, AI ceases to be a one-off experiment and becomes a transversal business capability—governed, scalable, and aligned with the strategic objectives of the financial sector.
Conclusions
This approach enables financial organizations to advance in the adoption of Agentic AI in a secure, scalable, and sustainable way. It connects business, technology, and governance within a single architecture.
Entities that integrate intelligent agents with this long-term vision will be better prepared to compete in an environment where efficiency, trust, and resilience are decisive factors.
Is your organization looking to adopt intelligent agents with a strategic perspective? We have a team of experts ready to help you. Schedule your meeting today!
Agentic AI en la agenda ejecutiva: Cuando la inteligencia artificial deja de asistir y empieza a decidir
Esta nueva generación de sistemas autónomos empieza a redefinir la productividad, los flujos de trabajo y la toma de decisiones en las organizaciones que buscan escalar sin perder control.
Agentic AI en la agenda ejecutiva: Cuando la inteligencia artificial deja de asistir y empieza a decidir
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