(Información remitida por la empresa firmante)
Madrid, 01 de octubre de 2025.-
Las organizaciones que ofrecen servicios financieros se enfrentan a un desafío sin precedentes: los clientes ahora esperan un servicio personalizado 24/7, los reguladores exigen transparencia y auditabilidad, a lo que se suma la presión competitiva que se intensifica tanto por parte de los actores tradicionales, como de las empresas disruptivas fintech. La IA ofrece la solución, pero solo para quienes puedan gestionar su compleja implementación, manteniendo al mismo tiempo los estándares de confianza y cumplimiento normativo que definen la industria.
Sin embargo, incluso cuando las organizaciones se apresuran a adoptar la IA, surge una brecha crítica: el 49% los líderes altamente involucrados en los proyectos de Inteligencia Artificial informan que sus organizaciones tienen dificultades para estimar y demostrar el valor de la IA, según Gartner 2025. Este desafío de medición agrava un panorama de implementación, ya de por sí, complejo.
Habla sobre ello, Bruno Dehouck, CEO de Keyrus para Iberia e UK y líder global en inteligencia de datos, experiencia digital y consultoría de gestión y transformación. Con más de 25 años de experiencia guiando a organizaciones en su transformación digital.
Bruno, ¿qué significa estar preparado para la IA en la industria de los servicios financieros?
La preparación para la IA no es solo tecnológica: exige procesos auditables, datos confiables y una integración con la inteligencia empresarial y la cultura organizacional. Hoy, la IA acelera el análisis y la toma de decisiones, pero en finanzas aún no puede operar de forma autónoma: la confianza, el control y la trazabilidad siguen siendo esenciales.
¿Cuáles son las aplicaciones de la IA en el mundo real que verdaderamente transforman la industria financiera?
La IA ya aporta valor medible en tres áreas clave. En experiencia del cliente, personaliza recomendaciones y ofrece soporte 24/7 con chatbots multilingües. En seguridad, detecta fraudes en tiempo real y desactiva cuentas comprometidas de forma automática. Y en eficiencia operativa, automatiza tareas rutinarias y analiza interacciones para mejorar la calidad del servicio.
Estas aplicaciones muestran cómo la IA, bien integrada, impulsa satisfacción, seguridad y productividad.
¿Qué opinas de la gobernanza? ¿Es importante?
Al definir la estrategia de IA y datos, la gobernanza no solo es importante, sino fundamental. Una gobernanza eficaz de la IA abarca la calidad de los datos, la explicabilidad de los modelos, la seguridad y las consideraciones éticas, todo ello alineado con las estrategias modernas de gestión de datos que promueven el linaje, la transparencia y el cumplimiento normativo. Este marco integral permite a las organizaciones impulsar la innovación manteniendo la confianza y los estándares regulatorios que esperan sus grupos de interés.
¿Cómo se construye una estrategia de IA robusta?
Con un enfoque integral que incluya:
Alineación clara de la visión: definir el rol de la IA en la experiencia del cliente, la gestión de riesgos y la eficiencia operativa garantiza que las inversiones en tecnología respalden directamente los objetivos de negocio.
Arquitectura escalable: las plataformas nativas de la nube con flexibilidad permiten a las organizaciones adaptar y escalar las capacidades de IA a medida que evolucionan las necesidades.
Transformación cultural: fomentar la experimentación y el aprendizaje continuo garantiza que las organizaciones puedan adaptarse al panorama de la IA en rápida evolución.
Priorización estratégica de casos de uso: identificar aplicaciones de alto impacto y fácil acceso, como la atención al cliente automatizada, el procesamiento inteligente de documentos y el análisis predictivo de riesgos, permite obtener resultados rápidos que impulsan el crecimiento.
¿Cuál es la barrera más importante para la implementación de IA a gran escala?
La falta de confianza en los modelos de datos subyacentes, en particular en su auditabilidad, explicabilidad y cumplimiento normativo. Sin confianza en cómo los modelos toman decisiones, muchas instituciones financieras dudan en implementar la IA a gran escala.
¿Cuál es el camino correcto para afrontar estos retos?
Estos retos se resuelven con modelos transparentes, auditorías exhaustivas y pruebas sólidas. Los marcos de IA y aceleradores de datos de Keyrus integran gobernanza probada y arquitecturas modernas, permitiendo a las financieras pasar del concepto a la producción con confianza y cumpliendo la normativa.
La integración asegura que los modelos se basen en datos confiables y trazables, lo que garantiza decisiones defendibles y auditables por negocio, riesgo y cumplimiento.
¿Qué beneficios experimentan las organizaciones financieras que son capaces de implementar la IA con éxito?
Las ventajas son múltiples. Desde beneficios en la gestión de riesgos con el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías para la detección de fraudes y la evaluación del riesgo crediticio, hasta la automatización de procesos si hablamos de la parte de operaciones, o la mejora en el servicio al cliente como he mencionado anteriormente con agentes de IA que pueden gestionar consultas rutinarias y brindar soporte multilingüe u ofrecer recomendaciones personalizadas.
¿Es la implementación de la IA un proceso fácil?
Pensar que implementar IA es fácil y rápido es un error común. Muchas organizaciones inician proyectos sin tener sus datos listos: falta de calidad, accesibilidad o gobernanza.
En Keyrus, proponemos un enfoque práctico: empezar con proyectos pequeños que generen valor real. Nuestros marcos permiten escalar sin dependencia de proveedores ni complejidades innecesarias.
El mejor camino es comenzar de forma estratégica, eligiendo casos de uso concretos, medibles y alineados con las prioridades del negocio. Los primeros logros crean confianza e impulso.
Todo parte de una evaluación de prioridades y capacidades existentes. Automatizar procesos, detectar fraudes o mejorar análisis de riesgos son buenos puntos de partida.
La clave es adoptar una mentalidad de experimentación estratégica: aprender mientras se avanza, minimizando riesgos y mostrando resultados.
¿Cuál es el camino a seguir para las organizaciones que quieran aprovechar las ventajas competitivas que ofrece la IA?
El futuro de la IA en los servicios financieros reside en potenciar las capacidades humanas con automatización inteligente y análisis mejorados. Según estudios del sector, la IA pronto abarcará el 100% las interacciones con los clientes, resolviendo el 80% forma independiente y permitiendo a los agentes humanos centrarse en actividades complejas y de alto valor.
Las organizaciones que abordan la IA estratégicamente, con una gobernanza adecuada, expectativas realistas y un compromiso con el aprendizaje continuo, aprovecharán importantes ventajas competitivas. El éxito reside en reconocer que la preparación para la IA es un camino, no un destino.
Al partir de bases sólidas, mantener el enfoque en los resultados de negocio y asociarse con proveedores experimentados como Keyrus, las organizaciones de servicios financieros pueden afrontar esta transformación con confianza y lograr una ventaja competitiva sostenible mediante la adopción de la IA inteligente.
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