Banking Tech Summit Rep. Dominicana 2026: cómo convertir la IA en ventaja competitiva
- Walter Rivera
- hace 1 hora
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Más allá de la adopción tecnológica, el verdadero desafío para las instituciones bancarias consiste en transformar las inversiones en IA en resultados sostenibles y medibles para el negocio. Diego Ramos, IA Leader en Businness IT, abordó cómo las organizaciones pueden convertir la inteligencia artificial en una ventaja estratégica real.
En su ponencia “Agentic banking: ventaja competitiva con IA”, Ramos explicó que muchas entidades financieras están invirtiendo en inteligencia artificial, pero no siempre logran traducir esos esfuerzos en impacto tangible. Según el experto, alrededor del 33% de las instituciones financieras en América Latina aún enfrentan dificultades para adoptar correctamente la IA, principalmente por la ausencia de marcos claros de implementación y gobernanza.
De la adopción tecnológica al impacto empresarial
Durante la conferencia, el AI Leader de Business IT destacó que el desarrollo de la inteligencia artificial avanza a una velocidad exponencial. Modelos que hace pocos años apenas alcanzaban niveles básicos de desempeño hoy se acercan a niveles cercanos al 92% en ciertos benchmarks de conocimiento, lo que refleja el ritmo acelerado con el que evoluciona esta tecnología.
Sin embargo, Ramos subrayó que el desafío principal no es técnico, sino organizacional. Muchas empresas experimentan con diferentes herramientas de IA, pero sin una estructura clara que guíe su uso. Esto provoca que los proyectos se queden en fases piloto o que los equipos adopten tecnologías sin una estrategia definida.
De hecho, señaló que solo cerca del 30% de los pilotos de inteligencia artificial generativa logran llegar a producción, lo que evidencia una brecha entre el potencial de la tecnología y su implementación real dentro de las organizaciones.
Gobernanza y cultura para implementar IA en banca
Uno de los conceptos centrales de la presentación fue la necesidad de establecer un sistema de gobernanza para la inteligencia artificial. En el sector financiero, donde la regulación y la protección de datos son factores críticos, las instituciones deben garantizar que el uso de IA sea transparente, ético y alineado con las políticas de riesgo.
Ramos explicó que la implementación efectiva de la IA requiere trabajar sobre tres pilares fundamentales: cultura organizacional, ejecución ágil y gobernanza tecnológica. Esto implica capacitar a los equipos, priorizar los casos de uso con mayor impacto en el negocio y establecer políticas claras sobre cómo se utilizan los modelos de inteligencia artificial y las fuentes de datos.
El especialista también advirtió que muchas organizaciones enfrentan un problema frecuente: la acumulación de iniciativas tecnológicas sin una priorización estratégica. Por ello, recomendó evaluar los proyectos de IA según el valor que generan para el negocio y enfocarse en iniciativas que puedan producir resultados concretos en periodos cortos.
IA aplicada a resultados medibles
Como parte de su exposición, Ramos presentó un enfoque de adopción de inteligencia artificial basado en la creación de centros de excelencia en IA dentro de las organizaciones, capaces de impulsar innovación continua y fortalecer la cultura tecnológica de los equipos.
Este enfoque propone avanzar mediante proyectos ágiles que generen resultados en ciclos cortos, evitando iniciativas tecnológicas que tarden largos periodos en implementarse. En ese sentido, el especialista destacó la importancia de desarrollar MVP y “quick wins” que puedan ejecutarse en menos de dos meses, permitiendo iterar rápidamente y adaptarse a la evolución constante de la tecnología.
Uno de los puntos más relevantes de la conferencia fue el impacto que puede tener la inteligencia artificial en la productividad empresarial. Según Ramos, organizaciones que han integrado IA en sus procesos de desarrollo tecnológico han logrado reducir los tiempos de implementación hasta en un 80%, transformando proyectos que antes requerían varios meses en procesos mucho más ágiles.
Además, señaló que una adopción estratégica de IA puede generar retornos de inversión promedio de hasta 3.5 veces, siempre que exista una estrategia clara y un modelo de gobernanza adecuado.
En un entorno donde el 92% de los bancos globales ya utilizan inteligencia artificial en alguna parte de sus operaciones, el experto concluyó que el verdadero riesgo para las instituciones financieras no es adoptar la tecnología, sino quedarse atrás frente a una competencia que ya está transformando sus procesos mediante IA.
La conferencia dejó una conclusión clara para el sector financiero regional: la inteligencia artificial ya no es una promesa futura, sino una herramienta estratégica que exige liderazgo, gobernanza y una implementación orientada a resultados reales.
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