El 80% de los ejecutivos en América Latina reconoce el impacto transformador de la inteligencia artificial (IA) en sus organizaciones; sin embargo, solo el 7% ha logrado integrarla de manera efectiva en el núcleo de sus operaciones. Esta reveladora brecha, documentada originalmente por NEO y analizada por Ecosistema Startup, impacta directamente al sector financiero y bancario regional, donde la presión competitiva alcanza sus niveles más altos.
Para los fundadores de fintechs, este panorama no representa un estancamiento, sino una ventana de oportunidad única para construir productos con capacidades avanzadas de IA desde su origen.
1. El «purgatorio de los pilotos»: Un desafío de escala global
NEO identifica tres fases progresivas en la adopción tecnológica:
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Uso individual como asistente de productividad.
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Automatización de procesos bajo supervisión humana.
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Reinvención integral del modelo de negocio.
La mayoría de las instituciones financieras de la región permanece atrapada en las primeras dos etapas. Este estancamiento no es exclusivo de América Latina. Datos de TechRepublic, basados en una encuesta de Recon Analytics a más de 120.000 ejecutivos corporativos (realizada entre marzo de 2025 y enero de 2026), revelan que solo el 8,6% de las empresas tiene agentes de IA desplegados en producción, mientras que un 63,7% carece de iniciativas formalizadas. Asimismo, apenas el 4% cuenta con capacidades maduras de IA en todas sus funciones.
2. La rentabilidad medible como filtro presupuestario
Según NEO, el 87% de los líderes empresariales en LATAM posiciona la rentabilidad como su máxima prioridad. Si un proyecto no demuestra retornos medibles a corto o mediano plazo, pierde el financiamiento.
TechRepublic respalda este diagnóstico:
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En 2024, el 74% de las empresas aún no percibía un valor tangible de la IA.
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A mediados de 2025, casi dos tercios no habían logrado escalar la tecnología a nivel organizacional.
Clave comercial: Los argumentos basados en «transformación digital» ya no aseguran presupuestos; las propuestas deben fundamentarse en métricas de retorno financiero directo.
3. Expectativas del usuario: Competir contra la experiencia digital de spotify
Los usuarios financieros en Latinoamérica comparan la experiencia de sus aplicaciones bancarias con la fluidez de Spotify o la personalización de Netflix, y no con otros bancos tradicionales. La velocidad de adaptación del consumidor superó la capacidad institucional, creando un espacio estratégico para las startups.
Un equipo ágil con datos estructurados puede implementar soluciones hiperpersonalizadas en semanas, superando la lentitud de los sistemas heredados (legacy).
4. Cuellos de botella en el procesamiento de datos transaccionales
Aunque la banca posee grandes volúmenes de datos transaccionales de alta frecuencia, convertirlos en ventaja competitiva requiere superar tres barreras clave señaladas por NEO:
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Arquitecturas de datos estructuradas.
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Gobernanza operativa transparente.
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Equipos capacitados para traducir modelos matemáticos en decisiones de negocio.
De acuerdo con TechRepublic, en 2024 el 61% de las organizaciones reconoció que sus activos de datos no estaban preparados para la IA generativa, y cerca del 60% de los líderes de IA identificó la integración con sistemas heredados como su principal obstáculo.
5. Gobernanza, riesgo y ciberseguridad
A medida que la IA asume decisiones financieras, el enfoque cambia de la ubicación de los datos al control sobre el modelo. Un informe de ScoreMe Solutions, citado por CNBC-TV18, sugiere clasificar los casos de uso según su nivel de riesgo y establecer controles proporcionales. Esta segmentación permite a las startups acelerar las aprobaciones en los comités de compliance.
Paralelamente, NEO advierte que la automatización incrementa la superficie de ataque cibernético. Para las fintechs, la seguridad debe formar parte integral del diseño del producto y del argumento de venta directo a los CISOs.
6. Proyección del mercado global y estrategias de venta
A pesar de las barreras operativas, la inversión en TI continúa en ascenso. El informe IT BFSI Market Report 2026 de ResearchAndMarkets, difundido por Yahoo Finance, proyecta que el mercado global de TI para servicios financieros crecerá de US$ 187.950 millones en 2025 a US$ 213.640 millones en 2026 (TCAE del 13,7%), alcanzando los US$ 359.200 millones para 2030.
Recomendaciones estratégicas para founders:
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Venta enfocada en resultados: Priorizar métricas directas de ahorro o incremento de ingresos.
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Integración al Core: Garantizar la conectividad con sistemas transaccionales críticos desde el inicio.
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Gobernanza prediseñada: Ofrecer trazabilidad y supervisión adaptadas a entornos regulados.
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Gestión de datos incluida: Integrar servicios de limpieza y preparación de datos en la propuesta.
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Aprovechar la preferencia por comprar: TechRepublic señala que las empresas pasaron de desarrollar internamente el 47% de sus soluciones de IA en 2024 a comprar el 76% en 2025.
Conclusión
La distancia entre el 80% que reconoce el impacto de la IA y el 7% que la ejecuta eficazmente se reduce con soluciones que ofrecen retorno rápido, gobernanza clara y arquitectura limpia. Mientras las grandes instituciones navegan en fases de pilotaje, existe un margen claro para que las startups desarrollen productos financieros con inteligencia artificial nativa desde el primer día.
