El sistema bancario está experimentando una transformación fundamental bajo la influencia de la inteligencia artificial, y el año 2026 podría ser un punto de inflexión en este proceso. Según un estudio de la empresa de consultoría Celent, dos tercios de los prestamistas ya están implementando o planean implementar estrategias de IA generativa en los próximos dos años; este es el ritmo de implementación más rápido entre todas las tecnologías financieras en los últimos años.
De formularios en papel a supervisión digital
Durante décadas, las auditorías bancarias se han llevado a cabo de una manera: los inspectores llegaban con listas de verificación, revisaban documentos y presentaban conclusiones tras semanas. Este enfoque reactivo funcionaba en un mundo analógico, pero no se ajusta a la velocidad de desarrollo de los riesgos modernos.
En 2026, los reguladores comenzarán a utilizar IA activamente en sus procesos de trabajo para llevar a cabo auditorías bancarias. Pasarán de 'instantáneas' trimestrales a monitoreo continuo, de auditorías selectivas a análisis integral, de informes retrospectivos a detección de riesgos en tiempo real.
La inteligencia artificial no reemplazará el juicio humano, pero permitirá a los inspectores identificar rápidamente patrones y obtener información basada en datos. Esto ayudará a detectar problemas antes de que se agraven. Las instituciones financieras funcionarán bajo un control intelectual constante, pero a cambio recibirán algo valioso: coherencia y transparencia en la evaluación de su desempeño.
Bomba de tiempo por $2,2 billones
Aunque la industria ya ha olvidado el colapso del Silicon Valley Bank, las condiciones que llevaron a ello no han desaparecido. Las investigaciones de 2023 mostraron que el sistema bancario estadounidense acumuló pérdidas no realizadas de aproximadamente $2,2 billones, una cifra que debería quitar el sueño a cada consejo bancario.
El Silicon Valley Bank colapsó en parte porque los sistemas tradicionales de gestión de riesgos no podían proporcionar a los reguladores información actualizada sobre amenazas conocidas. El riesgo de tasa de interés, el riesgo de concentración y el riesgo de liquidez se acumulaban más rápido de lo que cualquier persona podía rastrear.
Pero en los tres años desde el colapso del SVB, las capacidades de IA han evolucionado mucho más allá de lo que podíamos imaginar en 2023. Los sistemas modernos modelan continuamente el impacto de varios escenarios, realizan pruebas de estrés en carteras en tiempo real y detectan riesgos de concentración antes de que se conviertan en amenazas existenciales. Esto da a los reguladores más oportunidades para actuar a tiempo.
En 2026, las instituciones cambiarán su mentalidad de rescate reactivo a prevención proactiva a través de la implementación estratégica de IA.
Bancos públicos: la brecha digital
La desaparición lenta de los bancos públicos es una de las tragedias silenciosas de las finanzas americanas. En 2026, esta tendencia puede pasar de gradual a rápida.
El catalizador será la brecha en el área de IA, que deja atrás a las pequeñas y medianas instituciones financieras. Los grandes bancos están invirtiendo enormes sumas en sistemas de IA para cumplir con los requisitos, otorgar créditos y gestionar riesgos.
Muchos bancos públicos siguen siendo cautelosos, considerando que la IA es demasiado cara o compleja. Sin cambios, el negocio bancario público puede convertirse en una historia de advertencia para los profesionales financieros. Los clientes esperan cada vez más velocidad y sofisticación, ya sea en decisiones de crédito instantáneas, productos personalizados o recomendaciones financieras proactivas.
Los bancos públicos deben apostar por la IA. Estas instituciones tienen relaciones profundas con los clientes, conocimiento del mercado local y sus propios datos sobre prestatarios que los bancos nacionales nunca podrán reproducir. Pero aquellos que no rompan sus barreras y no adopten innovaciones tecnológicas seguirán operando en una época en la que sonaba Elvis por la radio.
Datos como ventaja competitiva
Muchas instituciones se apresuran a implementar IA por velocidad y eficiencia, pero la mayoría pasan por alto la verdadera fuente de ventaja competitiva: los datos.
El modelo de IA más complejo, entrenado en datos generales, no superará a un modelo decente, entrenado en sus propios datos de alta calidad, específicos para su base de clientes y dinámica de mercado. En 2026, esto será evidente. Los prestamistas con años de datos detallados sobre pagos podrán crear modelos de crédito que superen a los competidores. Los bancos con grandes volúmenes de datos transaccionales podrán detectar fraudes y patrones de riesgos invisibles para aquellos con conjuntos de datos poco profundos.
La cuestión no es solo '¿cómo implementamos IA?', sino '¿qué datos tenemos que otros no tienen, y cómo construiremos nuestra ventaja de IA alrededor de ellos?'
Dónde encontrar la ventaja competitiva
A medida que las instituciones financieras continúan implementando y desarrollando IA, surge la pregunta de quién obtendrá el máximo beneficio de ello. La IA promete velocidad y eficiencia, pero debe ser entrenada en datos de calidad que sean precisos y únicos al mismo tiempo.
Los bancos que puedan aumentar la velocidad de operación mientras reducen riesgos podrán mantenerse al día con la industria. Pero las instituciones financieras que puedan encontrar proactivamente nuevas oportunidades, optimizar la política de crédito para minimizar riesgos y comparar su desempeño con el de sus pares convertirán una buena IA en una magnífica.
En 2025, la industria financiera realmente comenzó a experimentar con IA. En 2026, habrá una transición de la simple creación de capacidades de IA a su uso para adelantarse tanto a los riesgos como a los competidores. Las instituciones que puedan combinar efectivamente sus datos únicos con tecnologías avanzadas de IA obtendrán una ventaja decisiva en el mercado.
Opinión de IA
Desde la perspectiva de los patrones históricos de innovación financiera, la situación actual recuerda a la implementación de sistemas de comercio electrónico en los años 1980-90. Entonces también había una brecha entre los grandes jugadores y las instituciones regionales, pero no solo las capacidades tecnológicas jugaron un papel clave, sino la capacidad de adaptar los procesos comerciales. Es interesante que el autor se enfoque en los datos como ventaja competitiva, pero pase por alto la cuestión de la compatibilidad regulatoria de los sistemas de IA de diferentes bancos.
Al considerar la situación a través de la lente de los riesgos sistémicos, la adopción masiva de modelos de IA similares puede crear un nuevo tipo de fallos correlacionados: cuando los algoritmos toman decisiones similares al mismo tiempo en condiciones estresantes. Esto es potencialmente más peligroso que los riesgos tradicionales de concentración, ya que afecta no a los activos, sino al propio proceso de toma de decisiones. Surge la pregunta: ¿no creará el impulso hacia la eficiencia de IA nuevas formas de vulnerabilidad sistémica?
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