Martes, 24 de febrero de 2026

Banca, datos y decisiones: cinco reglas que definen el impacto real de la IA

De los modelos a los hechos: las claves que sostienen la IA funcional en el sistema financiero

Ciudad de México, 12-11-2025   Judith Moreno

Crédito foto: Sergio F Cara (NotiPress/Composición)

La aplicación de inteligencia artificial (IA) en el sector financiero avanza hacia una etapa de madurez y uso estratégico. Según el informe From Algorithms to Impact: Banking’s AI Future, elaborado por SAS, más del 60% de las entidades financieras implementó soluciones generativas y 38% planea hacerlo en los próximos dos años. Este proceso refleja la expansión de la automatización responsable en entornos altamente regulados.

Participaron en el estudio directivos de instituciones en México, Italia, Portugal y Estados Unidos, quienes compartieron prácticas orientadas a fortalecer la resiliencia, la eficiencia y la gobernanza. De acuerdo con información compartida a NotiPress, el documento establece cinco principios que delinean el camino hacia una adopción responsable y rentable de la tecnología.

Así, priorizar la integración de IA dentro de la estrategia corporativa constituye el primer principio. "La innovación y la inteligencia artificial deben reconocerse como un pilar de la estrategia dentro de la institución. Es importante asegurar que el liderazgo comprenda la oportunidad y observe los resultados", afirmó Abraham M. Izquierdo, directivo de Banorte.

Otro eje enfatiza el papel esencial del liderazgo humano en la toma de decisiones. "Las herramientas de IA no pueden responder de forma definitiva a preguntas clave. Esto depende de la capacidad creativa para resolver problemas desde el liderazgo", expresó José Miguel Pessanha, responsable de riesgos en Millennium BCP. El planteamiento subraya la relevancia del criterio y la experiencia frente al avance tecnológico.

También se aborda la necesidad de construir bases tecnológicas robustas. Pessanha explicó: "Observamos la necesidad de armonizar nuestros datos para atender distintas necesidades". Una arquitectura de datos coherente permite responder con mayor precisión a requerimientos de capital, provisiones y gestión de riesgo.

Impulsar la innovación desde los equipos internos forma parte del cuarto lineamiento. Andrew McCammack, de Old National Bank, comentó: "Las hojas de cálculo de Excel ya no existen", al describir un sistema automatizado de préstamos desarrollado con 90% de código generado mediante IA. Esta práctica reduce tareas manuales y libera tiempo para análisis de mayor valor.

El documento cierra con un principio centrado en la colaboración externa. "Buscamos conectarnos más con académicos y empresas emergentes para entender en qué se están enfocando", puntualizó nuevamente Pessanha. Esta apertura impulsa la innovación continua y refuerza la adaptación ante nuevos desarrollos tecnológicos.

Stu Bradley, vicepresidente senior en SAS, sintetizó la visión de la industria: "La confianza de nuestros clientes y partes interesadas es nuestro activo más importante". Según el informe, el valor de la banca global depende de una gobernanza sólida y de la capacidad para transformar datos en decisiones confiables.

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