Los datos publicados hoy recogen un momento de transición en el sector financiero. Según cifras de Statista citadas esta semana, en 2025 el 65 % de las entidades financieras ya utilizaba IA activamente. Y a comienzos de 2026, cuatro de cada diez instituciones afirmaban que la IA ya había aumentado su rentabilidad.
Las grandes entidades europeas lo han institucionalizado: BBVA con su división AI Transformation, Banco Sabadell con su área de Transformación Corporativa e Inteligencia Artificial integrada en la Dirección de Estrategia, Santander con fichajes dedicados al desarrollo de soluciones. Ana Botín, presidenta de Santander, fijó el objetivo público de «generar más de 1.000 millones de euros de valor de negocio entre 2026 y 2028».
La proyección de mercado acompaña: se espera que la IA en el sector financiero genere 75.000 millones de dólares en 2026 y hasta 125.130 millones en 2028. La inversión TI del sector creció un 13,6 % el año pasado según Accenture, y se espera que crezca entre 6 % y 10 % este año.
El dato incómodo está en la resta
Si el 65 % usa IA activamente y solo el 40 % reporta impacto en rentabilidad, hay un tramo considerable de entidades que están invirtiendo sin poder demostrar retorno todavía. Eso no significa necesariamente que la inversión sea mala —muchos despliegues tienen curvas de maduración largas—, pero sí plantea una pregunta que vale la pena hacerse antes de ampliar presupuesto: ¿el proyecto tenía definida una métrica antes de empezar?
La experiencia acumulada del sector apunta a que las entidades del 40 % comparten características bastante concretas:
- Atacaron costes operativos, no experiencias. Los retornos demostrables aparecen antes en clasificación de casos, extracción de datos documentales y automatización de tareas internas repetitivas que en rediseños de experiencia de cliente.
- Partieron de una línea base medida. Sin saber cuánto costaba el proceso antes, cualquier mejora es anecdótica.
- Resolvieron primero el problema de datos. El obstáculo dominante para la adopción de IA en servicios financieros no es el modelo: son los datos, la explicabilidad y la gobernanza.
- Mantuvieron la decisión en manos humanas donde había riesgo regulatorio. El análisis predictivo que asiste a un analista escala; el modelo que decide solo enfrenta preguntas del supervisor.
Dónde se está metiendo la IA dentro de la banca
Los frentes activos son tres, y no tienen el mismo perfil de riesgo. Primero, atención al cliente: agentes que resuelven consultas frecuentes y enrutan el resto. Segundo, análisis predictivo para seguridad y privacidad: detección de fraude, comportamiento anómalo, monitoreo de riesgo. Tercero, automatización de tareas internas: informes, conciliaciones, procesos rutinarios de back office.
De los tres, el segundo y el tercero son los que producen cifras más limpias, y no por casualidad: son los que tienen métricas preexistentes. Un banco ya sabe cuánto fraude detectaba antes y cuántas horas consumía cerrar el mes.
La lectura para el Caribe
Las cifras anteriores describen sobre todo a la banca europea, con presupuestos y volúmenes que no se trasladan directamente al mercado dominicano o caribeño. Pero la lógica sí se traslada, y con una ventaja: una institución mediana puede elegir su primer caso de uso con mucha más libertad que un banco con veinte años de sistemas legados encima. La gestión de datos, el control de la privacidad y la evaluación de riesgos serán las áreas donde la tecnología decida la digitalización del sector, y en ninguna de las tres el tamaño es la variable determinante. Lo es la disciplina de medición.
En TEKFENIX aplicamos esa disciplina como punto de partida. CumplimientoControl automatiza el monitoreo de medios adversos y el cumplimiento AML dejando el criterio final en el analista, con trazabilidad completa de cada decisión: es el perfil de caso donde el retorno se mide en horas de revisión ahorradas y alertas correctamente priorizadas, no en promesas. Servigo365 atiende el frente de soporte multicanal con IA en clasificación y respuestas sugeridas, midiendo tiempo de primera respuesta y tasa de resolución antes y después. Y nuestros desarrollos a medida para instituciones financieras parten siempre de la misma pregunta que separa al 40 % del 60 %: qué número queremos mover, y cuánto vale hoy.