Solo el 11% de los bancos demuestra confianza y control sobre su IA

Solo el 11% de los bancos combina una alta confianza en la inteligencia artificial con sistemas cuya confiabilidad puede demostrarse, según los resultados para el sector financiero del Data and AI Impact Report: The Trust Imperative.

El estudio, encargado por SAS y desarrollado con información de IDC, analizó las respuestas de 2.375 líderes de tecnología y negocios de diferentes industrias y mercados. Aunque el 23% de los bancos alcanza el nivel más alto del Trustworthy AI Index de IDC, una proporción menor logra alinear confianza, supervisión y controles verificables.

El hallazgo resulta relevante porque la inteligencia artificial ya interviene en procesos bancarios como evaluación crediticia, detección de fraude, cumplimiento regulatorio, personalización de servicios y atención al cliente. En estas áreas, una decisión automatizada puede afectar el acceso a un producto financiero o bloquear una transacción legítima.

El 47% de los bancos enfrenta un dilema de confianza

El informe señala que el 47% de las entidades financieras está dentro del denominado “trust dilemma”. El grupo incluye bancos que subutilizan sistemas confiables porque aún desconfían de ellos y organizaciones que dependen de soluciones que no han sido suficientemente validadas.

Las debilidades también aparecen en la infraestructura. El 45% de los bancos carece de una gobernanza de datos efectiva, el 41% no cuenta con una plataforma de datos centralizada u optimizada y el 42% reporta escasez de talento especializado en inteligencia artificial. Además, el 19% todavía opera con información almacenada en silos.

Estas brechas contrastan con el aumento de la inversión. El 60% de las entidades espera incrementar su gasto en IA entre un 4% y un 20%, mientras otro 12% anticipa crecimientos superiores.

“En crédito, riesgo, fraude, cumplimiento o experiencia del cliente, no basta con que la IA sea rápida: debe ser explicable, gobernada y trazable, permitiendo comprender cómo y por qué se tomó cada decisión”, señaló Ricardo Saponara, líder de Asesoría en Riesgo, Fraude y Cumplimiento para América Latina de SAS.

Bre-B eleva la escala del sistema financiero colombiano

La discusión coincide con el crecimiento de las operaciones financieras digitales en Colombia. Durante sus primeros seis meses, Bre-B registró más de 670 millones de transacciones por un valor superior a $105 billones.

El sistema alcanzó más de 34 millones de usuarios y superó las 103 millones de llaves registradas. El valor promedio de cada operación fue de $156.711 y el 39,3 % de las transacciones se ubicó entre $10.000 y $50.000, según el Banco de la República.

La escala de estas operaciones aumenta el costo potencial de una falla en los modelos utilizados para detectar fraude, monitorear riesgos o validar movimientos. Un sistema demasiado sensible puede bloquear pagos legítimos, mientras uno insuficientemente calibrado podría dejar pasar operaciones irregulares.

La IA agéntica amplía el desafío

La llegada de sistemas capaces de consultar información, activar herramientas y ejecutar tareas con menor intervención humana obliga a los bancos a definir límites operativos. Esto incluye establecer qué decisiones puede tomar un agente de IA, qué datos puede consultar y cuándo debe transferir el proceso a una persona.

La gobernanza no termina cuando un modelo entra en funcionamiento. Las entidades necesitan monitorear cambios en los datos, documentar resultados, evaluar sesgos y contar con mecanismos para reconstruir una decisión ante clientes, auditores o supervisores.

La siguiente etapa de la inteligencia artificial bancaria dependerá menos de sumar casos de uso y más de demostrar que cada sistema funciona dentro de límites identificables. Para el sector financiero colombiano, el volumen alcanzado por los canales digitales convierte la trazabilidad y la supervisión humana en condiciones operativas, regulatorias y reputacionales.