Según información publicada por TyN Magazine , la IA ha evolucionado de responder preguntas básicas a ejecutar procesos operativos sin intervención humana.
No obstante, en los eventos Fintech Summit Americas 2026 y Token Americas 2026, expertos de Banco Azteca, Banorte, Scotiabank México, Actinver, Google y Coinscrap Finance coincidieron en que el límite del alcance tecnológico se encuentra justamente en el punto donde la ejecución pasa a convertirse en una decisión sobre el patrimonio monetario de las personas.
Actualmente, el uso de la IA en la banca se centra en el aumento de la productividad, la agilización de procesos y la reducción de costos internos. El siguiente paso consiste en transformar esas capacidades operativas en generación de ingresos mediante servicios totalmente adaptados a cada cliente.
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Anticipación de necesidades: Diego Romero Tuccio, de Coinscrap Finance, señaló que “la oportunidad está en aprovechar la información disponible para entender mejor las necesidades financieras de una persona y disminuir la distancia entre lo que necesita y lo que la institución le ofrece”.
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Servicios predictivos: Guillermo García Vivanco, de Actinver, explicó que “la expectativa es llegar a una personalización capaz de ofrecer a cada persona lo que necesita y en el momento en que lo necesite, sin que él mismo sepa que lo necesita”.
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Retos en el tratamiento de datos: Uno de los obstáculos principales dentro de las instituciones es convertir grandes volúmenes de información dispersa y distribuida entre diferentes sistemas en datos estructurados y seguros.
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Privacidad y límites: Matías Núñez, de Scotiabank México, planteó que la personalización debe distinguirse de una invasión a la privacidad y que el uso de la información debe mantener al usuario en control sobre cómo se aprovechan sus datos.
Del asistente al agente con capacidad de acción
Esta discusión tuvo lugar en los paneles La era de la hiperpersonalización: IA, datos y decisiones en tiempo real y El auge de los agentes de IA: del asistente al decisor financiero, donde se analizó cómo la nueva generación de sistemas supera la interacción del chatbot tradicional.
Edgar Torres, de Google, explicó que esta nueva generación de sistemas puede interpretar intenciones, analizar múltiples fuentes de información y ejecutar acciones, lo que marca una diferencia frente al chatbot tradicional que se limita a responder preguntas. Sin embargo, automatizar una operación no equivale a delegar una decisión financiera.
Si bien transacciones cotidianas como pagos automáticos pueden realizarse con mínima intervención humana tras someterse a reglas probadas, las decisiones patrimoniales importantes exigen un acompañamiento distinto.
Para Jorge Alfonso Pérez Cuervo, de Banorte, la confianza deberá construirse gradualmente y acompañarse de controles y revisión humana. A medida que los sistemas demuestren su capacidad, podrán recibir más responsabilidades, pero las decisiones relevantes seguirán requiriendo supervisión.
Por su parte, Alexander Guerra Perales, de Banco Azteca, coincidió en que la IA puede ofrecer opciones y recomendaciones a partir del comportamiento y contexto financiero de cada persona, pero sostuvo que la decisión final debe mantenerse en sus manos. “En el momento en que el cliente sienta que no tiene el control se pone en riesgo la confianza en la herramienta”, concluye.
