Banking Tech Summit Rep. Dominicana 2026: de la IA predictiva a la banca conversacional, el nuevo roadmap financiero
- Luisa Velásquez
- hace 1 hora
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Con un impacto económico proyectado de US$34.000 millones en la banca, la inteligencia artificial evoluciona de modelos predictivos a agentes autónomos que priorizan la interacción natural y la trazabilidad de los datos.
En el marco del Banking Tech Summit de República Dominicana, Marcelo Burman, CEO de Connecta B2B, presentó la conferencia "Inteligencia Artificial Generativa aplicada a la banca", donde delineó el mapa de ruta que las instituciones financieras deben seguir para navegar en lo que describió como una "revolución omnipresente".
Según Burman, el 78% de las instituciones financieras ya están utilizando IA generativa de alguna forma. Sin embargo, el reto no es solo adoptar la tecnología, sino hacerlo bajo principios de seguridad, ética y eficiencia operativa. "La transición hacia esa banca conversacional se va a hacer a través de agentes autónomos que van a hablar directamente con el cliente. Esta interacción natural se vuelve la base de la experiencia del usuario", afirmó.
De la IA predictiva a la IA agéntica
El sector bancario no es ajeno a la inteligencia artificial; durante años la ha utilizado en su forma "predictiva" para el scoring de crédito y detección de fraudes. No obstante, Burman destacó que hoy estamos en la era de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM), que permiten procesar lenguaje natural y generar resúmenes complejos.
El siguiente paso es la IA agéntica, capaz de ejecutar flujos de trabajo de punta a punta de manera autónoma. "En entidades reguladas, no debería existir una IA que actúe sola. Siempre debe estar presente el concepto de Human-in-the-Loop (HITL), asegurando que una persona participe en la verificación del flujo", explicó el experto.
Casos de éxito: JP Morgan, Santander y BBVA
Durante la ponencia, se analizaron los hitos de grandes jugadores globales que ya están capitalizando estas herramientas:
JP Morgan Chase: Ha logrado un aumento del 20% en la productividad y ya cuenta con más de 450 casos de uso implementados. Su adopción fue "viral", logrando que el 50% de sus empleados utilicen herramientas de IA de forma voluntaria.
Banco Santander: Reporta ahorros de 200 millones de euros y la liberación de 100.000 horas de trabajo gracias a copilotos en centros de contacto y análisis de llamadas.
BBVA: Tras un exitoso piloto, el banco español escaló de 3.000 a 11.000 licencias de OpenAI, integrándolas transversalmente en departamentos como legal, marketing y finanzas. El resultado: un ahorro promedio de tres horas semanales por empleado.
La arquitectura de la confianza: RAG y citabilidad
Uno de los mayores retos de la IA generativa son las "alucinaciones". Para mitigarlas, Burman propuso una arquitectura basada en RAG (Retrieval-Augmented Generation). Esta técnica permite que la IA busque información exclusivamente en el corpus documental interno del banco antes de responder.
"Hoy ya no alcanza con dar una respuesta; la inteligencia debe justificarla citando la fuente. La citabilidad es lo que da tranquilidad para abrir estos modelos al cliente final y evitar que la IA 'invente' respuestas", afirmó.
El riesgo del "Shadow IT" y la atrofia humana
Burman advirtió sobre el Shadow IT (IA en las sombras): "Aunque el banco no tenga políticas oficiales, el 80% de su plantilla probablemente ya usa IA por cuenta propia". El riesgo es la fuga de datos sensibles, por lo que instó a las entidades a regular su uso cuanto antes.
Asimismo, mencionó el riesgo de la atrofia humana: "Si nos confiamos tanto que dejamos de revisar, perdemos el sentido crítico. La IA debe ser un copiloto que potencie nuestras capacidades, no que las reemplace hasta el punto de la incapacidad".
Para finalizar, Burman propuso un roadmap de implementación progresiva:
Diagnóstico y priorización: Identificar quick wins internos (legal, soporte, codificación).
Data Readiness: Limpiar y estructurar los datos ("Garbage in, garbage out").
Gobernanza: Integrar ética y privacidad desde el diseño.
Escalado masivo: Pasar de asistentes que ayudan al humano a agentes que orquestan procesos.
"La IA transformará cada aspecto de nuestra industria. Lo mejor es abrazarla, entender cómo trabajar con ella e implementarla con métricas claras de éxito", concluyó Burman, cerrando así la jornada de actualización tecnológica en Santo Domingo.
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