Banca adopta IA, pero avanza con cautela ante regulación y gobierno de datos

Las aplicaciones de Inteligencia Artificial (IA) ya forman parte de procesos operativos de instituciones financieras en México, desde la prevención de fraudes hasta la gestión de inversiones; sin embargo, su implementación en la banca y a mayor escala avanza con cautela ante la necesidad de cumplir con la regulación, garantizar el gobierno de los datos y establecer controles sobre los casos de uso.

“Al ser una industria de las más reguladas del mundo, tenemos que cumplir con una serie de requisitos que nos pide la Comisión, el Banco de México, antes de incorporar tecnologías muy innovadoras o algo desarrollado por Inteligencia Artificial”, afirmó Bernardo González, presidente del Consejo de Administración de Banco Plata, en el marco del Finnosummit 2026.

La cautela también está presente en Grupo Actinver, Luis Tinajero, director de aceleración e innovación en la institución, explicó que existen procesos que técnicamente podrían automatizarse, pero que enfrentan límites por el marco bajo en el que opera el sistema financiero.

“Hay muchas cosas que se pueden automatizar, las podríamos dejar correr, dejar que operen, pero al día de hoy eso es imposible en el escenario mexicano”, afirmó Tinajero.

A las restricciones para entidades reguladas se suma un reto de gobierno corporativo sobre la información y datos dentro de las propias instituciones. Jaime Rubio, gerente de país de ElevenLabs, señaló que la falta de estructuras para ordenar los proyectos puede provocar que las diferentes áreas impulsen aplicaciones sin conocer su prioridad o impacto. Añadió que esto puede generar cuellos de botella y destinar presupuesto a proyectos cuyo impacto no está claramente identificado.

“Lo que vemos en las organizaciones financieras (...) es que los casos de uso cada uno los pide, los administra y los solicita, y eso es peligroso”, sostuvo Rubio.

IA como parte de la operación

En Plata, el uso de IA forma parte de procesos de originación, selección de prospectos, optimización de rutas de sus más de 1,500 embajadores, cobranza y ciberseguridad. La institución también la emplea para analizar las operaciones que pasan por su plataforma.

“Analizamos en menos de 10 milisegundos cada una de las transacciones que pasan por nuestra plataforma para revisar si es fraudulenta o es en realidad válida, hecha por el cliente. Y lo hacemos con Inteligencia Artificial”, explicó González.

El directivo sostuvo que estos sistemas no son tratados como un proyecto aislado, sino como parte de la operación del banco. Los nuevos desarrollos, como modelos de score, pasan por pruebas y mecanismos de gobierno corporativo antes de incorporarse.

Para Actinver, una alternativa para modernizar sin intervenir directamente sus sistemas heredados ha sido desarrollar un sandbox interno, donde puede experimentar, evaluar aplicaciones y analizar tanto el caso de negocio como las condiciones necesarias para su integración. Tinajero explicó que la presión por adoptar rápidamente nuevas herramientas no elimina los riesgos de conectarlas directamente a la infraestructura financiera.

“No podemos solo brincarnos y conectarnos ahí. Imagínense lo que representaría una contingencia en términos regulatorios, en términos de riesgo”, comentó.

La estrategia, añadió, ha sido avanzar mediante el sandbox interno para probar casos de uso separado de la operación regulada, gobierno corporativo y una implementación por fases, con visión de mediano y largo plazos.