Por qué el retorno de inversión de la IA en banca es elusivo

El retorno de la inversión (ROI) de la inteligencia artificial en la banca sigue siendo objeto de un intenso debate, y es un debate legítimo. A lo largo de cientos de proyectos, muchas inversiones en IA a nivel de proyecto no están generando los retornos que los líderes bancarios esperaban.

Esto no es ninguna sorpresa. La buena noticia es que estos desafíos no son insuperables. La historia ofrece un paralelo útil en otro cambio tecnológico: la máquina de vapor. Cuando surgió por primera vez, las fábricas simplemente reemplazaron la rueda hidráulica por una máquina de vapor, manteniendo el diseño, el flujo de trabajo y la lógica de los procesos tal como estaban antes. ¿El resultado? Mejoras marginales en la productividad, pero a un costo mucho más alto. Solo cuando las empresas replantearon todo el proceso —desde la recolección hasta el transporte y el preprocesamiento— emergió plenamente el potencial de la máquina de vapor.

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Hoy los bancos enfrentan la misma decisión con la IA. Cualquiera puede utilizarla. Escalarla es otra historia. Entre los bancos globales que están aplicando la IA con éxito, hay tres cambios de mentalidad operativa que los diferencian.

El primero es pasar de la tarea a la orquestación. La mayoría de las inversiones en IA hoy se centran en optimizar tareas individuales, como acelerar un paso específico de revisión o automatizar una función puntual. La verdadera oportunidad está en pasar de una mentalidad centrada en tareas a una centrada en la orquestación: usar la IA para rediseñar flujos de trabajo completos, no solo un punto dentro de la cadena.

Implementar más herramientas de codificación con IA por sí solo no produce un ROI positivo. El desarrollo de software debe reinventarse para la era de los modelos de lenguaje de gran escala.

Sobre el autor

Nicolás Deino, Managing Director Financial Services Lead de Accenture Chile

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