El dato manda y los bancos lo saben (pero les cuesta controlarlo)
Steve Mayzak, director global de Search AI en Elastic, lo clava: «Todo empieza con los datos». Y en servicios financieros, esto no es ninguna frase bonita para usar en un PowerPoint, es EL MANDATO. La industria financiera, con décadas de historia y cientos de miles de documentos de todos los formatos posibles (sí, incluyendo esas 60 variantes de PDFs que un banco de 50 años puede tener sobre el mismo tema), se enfrenta a un reto brutal: poner orden en ese caos digital y hacerlo rápido, seguro y fiable, porque el margen de error es cero.
¿Por qué tan exigente? Imagina que un agente autónomo de IA – aquí hablamos de sistemas que actúan sin que un humano tenga que intervenir constantemente, capaces de realizar tareas completas más allá de simplemente soltar respuestas – comete un fallo por culpa de datos imprecisos o fragmentados. No solo una multa o un golpe regulatorio; hablamos de confianza destruida, clientes desencantados y sanciones millonarias a la vuelta de la esquina.
Los equipos de TI de las fintech y bancos no están aquí para jugar al ensayo y error; el 57% según Forrester aún están en proceso de armar las capacidades internas para sacar partido de este agente AI tan prometido. Y nos lo ponen difícil. Datos que vienen de transacciones, interacción con clientes, señales de riesgo o políticas internas, todos esos inputs atraviesan un filtro cansino de limpieza, indexado y contextualización para que el sistema autónomo no se vuelva loco o pire hacia decisiones a lo Tony Stark sin control.
Porque el asunto es ese: lo que diferencia una IA “chachi” de otra que te puede meter en líos legales es la preparación y manejo de los datos. Sin datos fiables, el agente autónomo es una caja negra peligrosa que genera «hallucinations» (esos errores que parecían cosa del pasado, pero que con la ansiedad de velocidad vuelven a aparecer). La industria financiera exige trazabilidad, no sólo para control regulatorio sino porque su negocio depende de que cada decisión pueda explicarse y validarse al detalle. El sistema no debe improvisar, ni fallar.
¿Pero qué es realmente el Agentic AI y por qué la banca lo quiere YA?
Que el término “agentic AI” suene a ciencia ficción (o a terminología de moda) no ayuda a entender por qué está revolucionando proyectos. En la jerga, un agente AI es una IA que no solo responde, sino que se encarga de planificar, decidir y ejecutar tareas de manera autónoma. No está atada a una interacción humana para cada paso, sino que capitaliza datos en tiempo real para optimizar workflows complejos.
En un mercado financiero que se mueve y cambia a cada segundo, donde las señales de riesgo son fugaces y las oportunidades duran un pestañeo, esta capacidad no es un lujo; es la diferencia entre sobrevivir o quedarse en la edad de piedra digital.
Gartner confirma que más del 50% de las organizaciones financieras ya están dentro del barco o con los motores encendidos para entrar. Con analistas que ven procesamientos automáticos de transacciones, detección instantánea de riesgos y generación autónoma de informes regulatorios, el agentic AI promete automatizar hasta un proceso de 70 pasos (aunque nadie espera arrancar con eso ya mismo, más vale ir de menos a más, como recomienda Mayzak).
Pero la potencia real de estos agentes radica en poder sacar insights de datos heterogéneos, fusionando información estructurada (esas tablas y spreadsheets que todos controlan) con datos no estructurados como emails, documentos legales o notas de voz. Ahí está la gracia, pero también el dolor: organizar texto natural con fiabilidad para que el resultado no sea un Frankenstein de outputs contradictorios y difusos.
Demasiada data, poca coordinación: el desafío del legado tecnológico
Un banco NO es una startup que lanza código fresco cada semana. Es una mole creada por capas y más capas de sistemas (a veces inconexos), documentos, normas internas y regulaciones externas, creciendo durante décadas.
¿Resultado? La data está dispersa en silos, formatos dispares y repositorios con accesos heterogéneos. Esa fragmentación ralentiza la velocidad con la que un sistema agentic AI puede operar y amplifica el riesgo de errores e inconsistencias.
Esta multiplicidad de fuentes y formatos no es solo un problemón técnico; va directo al corazón del negocio. Si la IA toma decisiones basadas en un trozo de información que no se cruzó ni validó con otras fuentes, prepárate para resultados a medias o inexplícitamente erróneos.
Además, las normativas obligan a que cada paso sea explicable con precisión quirúrgica. No vale decir “esto salió de la IA y punto”, sino “esto salió porque el modelo encontró estas señales, las interpretó así y decidió esta acción basándose en estos criterios”. Ahí es donde muchos proyectos fallan, porque la gobernanza y auditoría de datos son más complejas que un sudoku de nivel experto.
Con semejante canon regulatorio y la necesidad de velocidad, la clave está en construir un repositorio centralizado, fácil de acceder, seguro y robusto que permita rastrear cada bit de información usado. Sin eso, no hay agente autónomo que aguante.
Búsqueda efectiva = clave secreta para desatar el poder de la IA autónoma
Olvida la idea de montarte la IA perfecta sin antes reforzar la búsqueda interna. Por muy buena que sea la IA que contrates o desarrolles, sin un motor de búsqueda que funcione como debe, te vas a perder en el océano de datos desordenados.
Steve Mayzak insiste en que la búsqueda no es solo el ‘Google interno’, es la base tecnológica que ancla el AI para que no se vaya por las ramas, que lo haga rápido y con contexto real. Esa “búsqueda autoritativa” es como darle a la IA un mapa confiable con coordenadas precisas de dónde está cada dato relevante, cómo se conecta y si puede confiar en él.
Cuando esa búsqueda es eficaz, todo cambia: transacciones pueden ser escaneadas en tiempo real para detectar exposiciones de riesgo, operaciones inconsistentes se identifican y corrigen sin esperar a que alguien se de cuenta (lo que pasa bastante siendo sinceros), y la generación de informes regulatorios se vuelve automática pero transparente, algo que los reguladores pidieron pero nadie supo cómo implementar bien.
Este sistema de búsqueda más IA se convierte en un guardián automático que alerta, previene, sigue pasos y apoya al humano sin reemplazarlo en lo que importa (porque siempre habrá que meter un ojo humano, vamos a ser serios).
¿Se puede escalar este rollo sin convertirse en un caos? Spoiler: sí, pero con paciencia
Esto no es un “flipas, pongo la IA y se acaba el curro”. Abrir la puerta a la autonomía para que la IA gestione procesos complejos en finanzas es un proyecto de largo aliento.
Por eso Mayzak recomienda empezar por un uso manejable, un paso concreto, algo que dé resultado visible y se pueda replicar sin volverse loco. Sin esa estrategia, esos proyectos que parecían pepinazos acaban como muchos: “internamente estancados, con silos de IA que no se comunican y preocupaciones crecientes por la gobernabilidad”.
Al integrar la IA con seguridad de datos fuerte y buen gobierno también intervienes en el control de rendimiento continuo, creando un círculo virtuoso donde las decisiones generadas alimentan nuevos inputs, ajustan modelos y mejoran precisión. Esa retroalimentación abre un camino para que la IA no se quede obsoleta ni se convierta en un token de marketing, sino que sea palanca real de ventaja competitiva.
Las firmas que logren montar un entorno así, escalable y sostenible, no solo serán más rápidas, sino más confiables y con un respaldo sólido ante reguladores cada vez más exigentes. Y créeme, ese es el verdadero santo grial hoy en servicios financieros.
¿La utopía de la IA autónoma en finanzas o un laberinto de regulaciones y datos imprecisos?
La agenda está clara. El sector financiero no puede permitirse la libertad creativa de otras industrias tecnológicas donde el error es un mal necesario. Aquí cada fallo se paga caro, y la transparencia no es opcional, sino ley.
Con todo, la IA agentic es la única vía para moverse a la velocidad del mercado. Pero hay que ser realistas: el camino está plagado de trampas, desde la calidad de datos, pasando por la gobernanza y hasta la experiencia interna. La alta probabilidad de errores no detectados o resultados impredecibles es una espada de Damocles imaginable, que se combate gracias a la construcción de sistemas que permitan auditoría y explicación detallada.
Puede parecer un lío a escala industrial, y lo es, pero las organizaciones más rápidas en adaptarse a esta nueva tormenta de datos, controles, y algoritmos avanzados (y hacerlo con cabeza, con pilotos y feedback constante), tendrán la paella financiera lista para cuando empiecen a quemar a las ballenas digitales del mercado.
¿Ya tienes listo tu repositorio de datos? ¿Tu búsqueda es lo bastante buena para que tu IA no se pierda en las 60 variantes de PDFs? Si la respuesta es no, date prisa. El futuro no espera, y la competencia tampoco va a perdonar.