Minsait analiza el papel de la IA en la transformación de la banca en México

La transformación digital del sector financiero se ha acelerado. Frente a la agilidad nativa de las fintech, las instituciones bancarias tradicionales enfrentan el desafío de evolucionar arquitecturas tecnológicas heredadas (legacy) sin perder el conocimiento estratégico acumulado durante décadas.

En el marco del foro “Aplicaciones críticas, IA y negocio: la nueva ecuación del sector financiero”, presentado por Minsait, compañía de Grupo Indra, especialistas de la empresa y representantes del sector financiero analizaron los principales retos y estrategias para acelerar la adopción de la inteligencia artificial (IA) y convertirla en una herramienta vinculada con los objetivos del negocio.

La presión de los sistemas legacy y la nueva realidad bancaria 

Durante su intervención, Jesús Flores, director de Servicios Financieros en Minsait México, recordó cómo la tecnología bancaria ha cambiado desde finales de los noventa, aunque muchas instituciones mantienen sistemas que han evolucionado durante décadas.

“Si consideramos una rotación de cinco años en el desarrollo de software, en 30 años hay seis generaciones de programadores que han tocado estos mainframes, con información, documentos, procesos y actualizaciones, cada uno a su propio estilo. Eso significa mucha complejidad, mucha información y muchos de los problemas que tenemos hoy en día”, explicó.

Entre los participantes en este foro se contó con la presencia de Álvaro Ruiz, CIO de Grupo Banamex, quien compartió su visión sobre los retos de la modernización del sector financiero y el papel de la inteligencia artificial.

Por su parte, Rolando Peregrina, director de Banca Local en Minsait México, abordó la realidad tecnológica de las entidades financieras y señaló que el core bancario continúa siendo fundamental para la operación, mientras la nube, la IA, la ciberseguridad y la modernización de las capacidades transaccionales están modificando el entorno en el que compiten las instituciones.

Para Flores, el reto consiste en avanzar sin desechar el conocimiento acumulado. “El deber es utilizar lo que ya tienes, apalancar lo que es realmente sólido, simplificarlo y, sobre eso, generar capas de conocimiento con nuevos modelos digitales”. El ejecutivo recordó que una modernización tecnológica podía tomar antes entre cinco y siete años. “Hoy no tienes ese tiempo”, afirmó.

La experiencia de las instituciones financieras aportó otra perspectiva al encuentro. Desde una de ellas se destacó la importancia de establecer un roadmap que permita avanzar hacia el objetivo de modernización y, al mismo tiempo, generar valor inmediato. También se subrayó la necesidad de aprovechar las capacidades de los sistemas legacy mientras se avanza gradualmente hacia una nueva arquitectura. 

La IA agéntica como acelerador del ciclo de vida del software 

La IA agéntica fue presentada como una herramienta para acelerar distintas etapas del ciclo de desarrollo, desde el análisis y diseño hasta las pruebas y la implementación. Rodrigo Alonso, director de Desarrollo de Soluciones, explicó que este modelo permite combinar el trabajo de personas y agentes: los equipos aportan conocimiento, criterio y supervisión, mientras parte de la ejecución puede delegarse en agentes coordinados mediante flujos de trabajo estandarizados.

Flores destacó que el uso de IA debe partir de una necesidad concreta del negocio. “La IA tiene que tener un objetivo de negocio asociado al rumbo estratégico de la organización. Las personas necesitan estar ahí, las personas necesitan crear, las personas necesitan validar y la IA tiene que ser utilizada como un ente de transformación y no como un ente de reemplazo”.

Durante el encuentro también se mostraron herramientas basadas en IA que permiten analizar aplicaciones existentes, recuperar conocimiento y apoyar tareas de documentación, desarrollo y pruebas. El objetivo es reducir el esfuerzo requerido para comprender sistemas construidos durante años y facilitar su modernización sin perder las reglas de negocio que contienen.

La supervisión humana sigue siendo una pieza central. Jaime Galindo, director de Arquitectura de TI y Desarrollo de Software en de Grupo Indra México, advirtió que la velocidad que aporta la tecnología exige también mayor control sobre sus resultados: “Si no planteo de manera coherente las arquitecturas, las bases y los diseños, voy a equivocarme muy rápido y voy a poner en riesgo a la compañía. No basta con decirle a la IA ‘dame la arquitectura’; tengo que cuestionarla y retarla”.

Transformación enfocada en el negocio 

El encuentro puso sobre la mesa que la modernización tecnológica no implica necesariamente sustituir de manera inmediata los sistemas existentes. El desafío está en definir hacia dónde debe evolucionar la arquitectura, recuperar y preservar el conocimiento de negocio y utilizar nuevas tecnologías para generar valor durante el proceso de transformación.

Para Flores, esa dirección debe establecerse antes de decidir cómo utilizar la tecnología: “Trabajar con la IA es un deber. Se tiene que empezar a explorar, pero tiene que haber primero una capa de decisión de negocio de hacia dónde debe ir el objetivo estratégico de la organización”.

Para profundizar en los desafíos y oportunidades de modernizar los sistemas bancarios heredados, consulta el informe de Minsait Rediseñando el futuro de la banca en México desde el Mainframe.