Unicamente el 8% de las empresas a nivel global ha conseguido escalar la inteligencia artificial (IA) más allá de proyectos piloto para generar un impacto económico real. El 92% restante de las corporaciones ya utiliza esta tecnología en sus actividades cotidianas. Sin embargo, la gran mayoría todavía no obtiene una ventaja competitiva sostenible que responda a la inversión realizada.
Esta discrepancia entre la rápida adopción de herramientas tecnológicas y sus resultados operativos fue revelada por investigaciones de McKinsey, citadas en el documento técnico The AI-Powered Banking Shift. El panorama general demuestra un salto en el uso de la IA dentro del ecosistema empresarial. El nivel de implementación pasó de un 20% en 2017 a un 78% en 2025. A pesar de este despliegue masivo, los beneficios generados se concentran principalmente en la eficiencia interna y en mejoras incrementales.
La arquitectura organizacional se consolida como el factor determinante para cerrar esta brecha de valor. Daniel Aguilar, Sales VP Banking & Financial Services de Softtek, señala que el valor de la IA depende menos de sumar nuevas herramientas y más de qué tan integrada está en la operación de la empresa. «La IA genera verdadero valor cuando deja de operar como una suma de iniciativas independientes y pasa a formar parte de la arquitectura, los procesos y la toma de decisiones de toda la organización», agrega.
¿En qué áreas empresariales impacta más la inteligencia artificial?
Las mediciones del sector evidencian que los mayores avances se registran en los procesos creativos y la experiencia laboral de las plantillas. Un 64% de las organizaciones reporta mejoras tangibles en materia de innovación, sumado al incremento en la satisfacción de los colaboradores.
En contraste, el impacto sobre los indicadores clave del desempeño financiero continúa siendo acotado:
- Rentabilidad: Solo el 36% de las organizaciones identifica incrementos en esta métrica.
- Crecimiento de ingresos: Apenas un 33% reporta avances en la captación de nuevo capital.
- Participación de mercado: El 25% registra ganancias de posicionamiento frente a sus competidores.
Asimismo, las asignaciones presupuestarias determinan la captura de beneficios. Datos de McKinsey y S&P Global establecen que las empresas que destinan menos del 1,5% de su presupuesto tecnológico a la IA obtienen retornos casi nulos. Los retornos económicos comienzan a concretarse cuando la inversión alcanza entre el 2,5% y el 4%, rango en el cual las herramientas abandonan la automatización de tareas puntuales para integrarse al negocio.
¿Qué oportunidades representa la IA para el sector bancario?
El sector financiero figura como una de las industrias con mayor margen de aprovechamiento operativo. Estimaciones de las firmas PwC y McKinsey calculan que la IA generativa aportará entre US$ 200.000 millones y US$ 340.000 millones anuales a la banca mundial. Dicha cifra representa entre el 9% y el 15% de los beneficios operativos globales del sector, impulsados por la eficiencia, la personalización de servicios y la gestión de riesgos.
Álvaro Molero, Consultor de IA para la industria de banca en Softtek, explica que el sector bancario reúne las condiciones ideales para la transformación digital. «La banca opera sobre grandes volúmenes de datos, procesos altamente estructurados y decisiones que deben tomarse en tiempo real. Por eso, la IA tiene la capacidad de evolucionar desde la automatización de tareas específicas hacia modelos que optimizan de forma continua la relación con los clientes, la gestión del riesgo, la detección de fraude y la eficiencia operativa. Las instituciones que logren integrar la IA en el núcleo de su operación estarán mejor preparadas para competir en un entorno cada vez más dinámico», señala Molero.
¿Cómo pueden las empresas evolucionar hacia un modelo enfocado en la tecnología?
La migración hacia un esquema AI-First requiere rediseñar la infraestructura técnica y la cultura institucional. Este cambio de paradigma implica que la toma de decisiones, la gobernanza de datos y los flujos de trabajo integren capacidades analíticas de forma permanente.
Para Molero, el reto corporativo ya no consiste en implementar nuevos casos de uso. El objetivo es evolucionar hacia organizaciones donde la infraestructura tecnológica y la estrategia permitan a la IA participar continuamente en la operación. En esa misma línea, el cierre de la brecha operativa exigirá conectar las soluciones analíticas de extremo a extremo. “La IA ya dejó de ser una tecnología experimental para convertirse en un factor estratégico de competitividad. Las organizaciones que logren integrarla en el corazón de su operación no solo ganarán eficiencia, sino que podrán innovar más rápido, adaptarse mejor a los cambios del mercado y crear nuevas fuentes de valor”, concluye Daniel Aguilar.
