La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una prioridad para las organizaciones de todo el mundo. No obstante, su rápida adopción aún no se traduce en una transformación equivalente de los resultados del negocio.
Según investigaciones de McKinsey, solo el 8% de las empresas ha logrado escalar la IA más allá de proyectos piloto o casos de uso aislados para generar un impacto económico real. El 92% restante ya utiliza esta tecnología, pero aún no consigue convertirla en una ventaja competitiva sostenible.
Softtek resalta importancia de la IA en la arquitectura digital
Para Daniel Aguilar, sales VP Banking & Financial Services de Softtek, el valor de la IA no depende tanto de sumar nuevas herramientas como del nivel de integración que alcance en la operación de la empresa.
"La IA genera verdadero valor cuando deja de operar como una suma de iniciativas independientes y pasa a formar parte de la arquitectura, los procesos y la toma de decisiones de toda la organización", agrega.
Los datos de McKinsey recogidos en el white paper The AI-Powered Banking Shift, de Softtek, también muestran que la IA genera actualmente sus mayores beneficios en innovación, ámbito en el que el 64% de las organizaciones reporta mejoras, así como en la satisfacción de los colaboradores.
En cambio, su impacto en los indicadores o KPI directamente vinculados al desempeño financiero sigue siendo más limitado: el 36% identifica mejoras en rentabilidad; el 33%, en crecimiento de ingresos; y el 25%, en participación de mercado.
Asimismo, esta brecha se refleja en el ritmo de adopción. Aunque el uso de la IA pasó del 20% de las organizaciones en 2017 al 78% en 2025, el valor generado sigue concentrándose principalmente en eficiencias operativas y mejoras incrementales, en lugar de traducirse en una transformación del modelo de negocio.
La oportunidad para la banca
En el sector financiero, las oportunidades son especialmente relevantes. De hecho, estimaciones de PwC y McKinsey calculan que la IA generativa podría generar entre US$ 200,000 millones y US$ 340,000 millones anuales para la banca mundial, equivalentes a entre el 9% y el 15% de sus beneficios operativos. Este potencial proviene de mejoras en productividad, toma de decisiones de riesgo, personalización y eficiencia operativa.
Según Álvaro Molero, consultor de IA para la industria bancaria en Softtek, el sector reúne algunas de las condiciones que potencian la capacidad transformadora de esta tecnología.
"La banca opera con grandes volúmenes de datos, procesos altamente estructurados y decisiones que deben tomarse en tiempo real. Por ello, la IA tiene la capacidad de evolucionar desde la automatización de tareas específicas hacia modelos que optimicen de forma continua la relación con los clientes, la gestión del riesgo, la detección del fraude y la eficiencia operativa. Las instituciones que logren integrar la IA en el núcleo de su operación estarán mejor preparadas para competir en un entorno cada vez más dinámico", señala.
Sin embargo, capturar ese valor exige una apuesta estratégica de mayor alcance. Según McKinsey y S&P Global, las organizaciones que destinan menos del 1.5% de su inversión tecnológica a iniciativas de IA obtienen retornos prácticamente nulos.
Los resultados comienzan a cambiar cuando la inversión alcanza entre el 2.5% y el 4%, nivel a partir del cual la IA deja de optimizar tareas puntuales y pasa a integrarse de manera estructural en el negocio.
Cuando la IA entra al negocio
Para Molero, este escenario obliga a replantear la manera en que las empresas incorporan la IA.
"El reto ya no consiste en implementar nuevos casos de uso, sino en evolucionar hacia organizaciones AI-First, en las que los datos, la infraestructura tecnológica, los procesos y la cultura empresarial estén diseñados para que la inteligencia artificial participe de manera continua en la operación", afirma.
En esa línea, los especialistas sostienen que el avance hacia estos modelos dependerá de que las empresas incorporen la IA como parte de su operación, su toma de decisiones y su estrategia de crecimiento, y no como una herramienta aislada. Esto implica integrarla en procesos de extremo a extremo, fortalecer la gobernanza de datos y rediseñar las capacidades organizacionales necesarias para escalar su uso de manera consistente.
"La IA ya dejó de ser una tecnología experimental para convertirse en un factor estratégico de competitividad. Las organizaciones que logren integrarla en el corazón de su operación no solo ganarán eficiencia, sino que también podrán innovar con mayor rapidez, adaptarse mejor a los cambios del mercado y crear nuevas fuentes de valor", concluye Aguilar.
