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El informe de NTT DATA advierte: sin una visión clara y una gobernanza sólida, el retorno de la inversión será un espejismo.
La IA generativa es un punto de inflexión para el sistema financiero global. El 50% del sector bancario ya la usa para mejorar productividad o reducir costes, pero las estrategias son divergentes.
Los bancos ya no se preguntan si deben usar IA generativa. La verdadera cuestión —la que marca la diferencia entre ser pionero o quedarse atrás— es cuándo y cómo integrarla en sus operaciones. Así lo deja claro el informe Banca inteligente en la era de la IA, presentado por NTT DATA.
El documento no sólo entrega cifras reveladoras, sino que pone sobre la mesa una verdad incómoda: el sector financiero avanza a dos velocidades. Mientras algunos bancos desarrollan MVPs y planifican escalabilidad, otros apenas tantean el terreno. Y en un escenario donde cada segundo cuenta, la indecisión puede ser costosa.
Robb Rasmussen, Marketing y Global Communications director de NTT DATA.
IA generativa: ¿motor de eficiencia o recorte presupuestario?
La IA generativa promete productividad, eficiencia y ahorro. Pero los bancos aún no se ponen de acuerdo sobre cuál debería ser la prioridad. Según el informe:
- El 50% de las entidades la usa para mejorar la productividad.
- Un 49% apuesta por reducir costes operativos.
Esta ligera diferencia porcentual refleja una gran diferencia estratégica. ¿Es la IA una palanca para transformar procesos y generar valor… o un atajo para ajustar presupuestos? La respuesta depende del contexto regional.
Por ejemplo:
- EE.UU. lidera en intenciones de recorte de TI (59%) y operaciones (47%).
- Europa, más conservadora, prioriza productividad (46%) y busca reducciones con cautela.
- En Latinoamérica, el enfoque es mixto, con un 44% apostando por eficiencia presupuestaria y un 48% por ventajas competitivas.
El caso chileno: de las pruebas al despliegue
En Chile, la curva de adopción está en plena aceleración. Germán Rodríguez, socio responsable de banca en NTT DATA Chile, lo resume con claridad: “A comienzos de 2024 los bancos comenzaron a experimentar; al cierre del año ya estaban diseñando soluciones integrales”. La transición de los pilotos a los MVP es un signo claro de madurez tecnológica, pero también una advertencia para quienes aún no han dado el primer paso.
El mensaje es claro: quedarse en la fase de pruebas ya no es una opción. La competencia avanza con modelos operativos cada vez más ágiles, apoyados en automatización inteligente y decisiones basadas en datos.
¿Automatizar todo o colaborar con humanos?
La IA generativa también polariza opiniones sobre el nivel de automatización deseado.
- El 51% de las organizaciones opta por una colaboración humano-IA.
- Un 28% apunta a automatización total, sin intervención humana.
Este último enfoque genera resistencia en Europa (24%) y Reino Unido (25%), pero gana terreno en América (32%) y Japón (35%). ¿La razón? Diferencias culturales, regulatorias y, en muchos casos, presión financiera.
El retorno de la inversión y aumento de la productividad se ha convertido en una prioridad para implementar la IA Generativa, y aunque esta tecnología está preparada para ofrecer una solución, sólo la mitad de los líderes bancarios (50%) así lo ven. Por otro lado, poco menos de la mitad (49%) busca reducir los presupuestos de IT en consecuencia.
Esta disparidad también se pone de manifiesto a escala global. Por ejemplo, el 59% de los bancos estadounidenses están dispuestos a reducir los presupuestos de IT, frente al 43% de los europeos. En lo que respecta al recorte de los presupuestos de operaciones, son los americanos quienes muestran mayor interés, el 47% versus 36% de los europeos. Mientras tanto, la productividad se erige como el factor más importante para los bancos de Europa (46%), Estados Unidos y APAC.
A continuación, se muestran los indicadores clave de rendimiento (KPI) que las instituciones financieras están utilizando o planean utilizar para evaluar el éxito de sus iniciativas de IA generativa:
| Europa | USA | APAC | LATAM | Japón | |
| Mejora de la productividad/eficiencia | 46% | 52% | 58% | 43% | 35% |
| Ventaja competitiva | 42% | 48% | 57% | 48% | 40% |
| Reducción de costos/Reducción del presupuesto de TI | 43% | 59% | 51% | 44% | 48% |
| Reducción de costos/ Reducción del presupuesto de operaciones | 36% | 47% | 49% | 36% | 28% |
| Acelere la velocidad para innovar | 37% | 34% | 50% | 41% | 35% |
| Aumento de la puntuación neta del promotor | 29% | 25% | 31% | 26% | 40% |
La madurez tecnológica y la gobernanza serán clave
Robb Rasmussen, director global de Marketing y Comunicaciones de NTT DATA, lo advierte sin rodeos: “Muchos bancos no saben por dónde empezar”. La falta de madurez digital, combinada con la urgencia de obtener ROI, puede llevar a decisiones precipitadas. La solución pasa por:
- Diseñar estrategias personalizadas.
- Implementar con foco en casos de uso claros.
- Establecer marcos sólidos de gobernanza y cumplimiento normativo.
Asociarse con integradores especializados puede marcar la diferencia entre una implementación exitosa y una promesa incumplida.
Conclusión: ¿adoptar IA? Sí. Pero con propósito y urgencia
El informe de NTT DATA no es sólo una fotografía del estado actual del sector, es un llamado a la acción. El dilema no es si implementar IA generativa, sino cómo hacerlo con inteligencia, visión y responsabilidad. Porque en la era de la inteligencia artificial, no gana el que más invierte, sino el que mejor decide.
