La Inteligencia Artificial Generativa irrumpió en el sector de Servicios Financieros y Seguros como una herramienta de productividad. Vimos la rápida adopción de “Copilots” que ayudaban a agentes de call center, aceleraban la codificación o resumían documentos legales.

Pero esa es solo la primera fase.

El siguiente paso (que redefinirá la ventaja competitiva) está las AI Core Apps: rediseñar desde cero las aplicaciones core del negocio para hacerlas AI-Native, integrando la GenAI en el corazón de la gestión de riesgos, la detección de fraude y el cumplimiento.

En lugar de asistir a un proceso existente, se reimagina el proceso completo con capacidades generativas.

Qué entendemos por “AI-native apps” en FSI

Cuando hablamos de apps “nativas de AI” (o “AI-native apps”) en el sector financiero y de seguros no nos referimos únicamente a asistentes o copilotos que ayudan al usuario (cliente o colaborador). Más bien estamos hablando de aplicaciones core (onboarding, fraude, cumplimiento, riesgo) que desde su diseño están construidas sobre capacidades generativas, agentes de AI, flujo conversacional, integración de modelos de lenguaje avanzado, etc., y no sobre simples automatizaciones de reglas o analítica tradicional.

La idea es un rediseño radical de los procesos core de la institución, no solo poner AI encima del proceso existente, sino repensar el proceso con AI como elemento estructural. Este nivel de transformación es mayor al que suele implicar implementar un copiloto.

¿Por qué está emergiendo esta ola en banca y seguros?

La presión sobre eficiencia, cumplimiento y gestión de riesgo se incrementa para las instituciones financieras: mayor volumen de transacciones digitales, exigencias regulatorias, diversidad de canales, etc. Por ejemplo, según McKinsey & Company, la Gen AI puede elevar capacidades de riesgo y cumplimiento al permitir “revisar KYC, AML, fraude y controles” con un nuevo nivel de automatización.

También está el propio cambio tecnológico. Los modelos de lenguaje (LLM) y agentes conversacionales ya permiten que tareas antes manuales o fragmentadas se integren en flujos más fluidos, dinámicos y centrados en la experiencia o en la decisión. Eso es menos pantallas, decisiones automatizadas, menor intervención humana, flujos de onboarding/revisión más ágiles.

Por último, el riesgo también impulsa el cambio: Fraude con deepfakes, uso de Gen AI por atacantes, etc., exige que los bancos/seguros no solo mejoren los controles tradicionales sino que los reimaginan con AI desde la base. 

Por qué esto implica un rediseño vs solo “añadir un copiloto”

• Los copilotos suelen operar sobre procesos existentes: asistiendo al agente, respondiendo a preguntas del cliente, etc. En cambio, las apps core nativas de AI reemplazan o rediseñan el flujo, los roles, las interfaces, la lógica de decisión.
• Se aprovechan modelos generativos: en lugar de reglas fijas, la app puede generar resúmenes, preguntas al cliente, explicaciones automáticas, acciones propuestas, y adaptarse dinámicamente.
• Integración profunda: las AI Core Apps suelen engancharse con data interna (histórico, transaccional, cliente) y externa (open data, medios, PEP, etc.), modelos de riesgo en real time, lógica de negocio embebida, workflows automatizados.
• Cambios en la arquitectura tecnológica y operativa: implica nuevos requisitos de datos, gobierno de modelos, integración con sistemas core, capacidades de auditoría, trazabilidad, cumplimiento. 
• Cambios culturales y de talento: se requiere una mentalidad diferente, nuevos roles (“champions de Gen AI”, model risk, etc.). 

Algunos casos de uso concretos en este enfoque de AI Core Apps

Riesgos y desafíos 

• Gobernanza del modelo: trazabilidad, explicabilidad, auditoría, sesgos. En entornos financieros y de seguros, esto es crítico. 
• Calidad y preparación de la información (tu preferencia de “información” versus “datos” encaja aquí): una app AI-native necesita información estructurada y no estructurada, buena calidad, contexto, para generar salidas confiables.
• Integración con core banking o legado de seguros: los flujos existentes pueden no estar preparados para ser reemplazados fácilmente.
• Regulación: las autoridades están prestando atención a los riesgos de la AI en finanzas (por ejemplo, la secretaria del Tesoro de EE.UU. advierte sobre vulnerabilidades). 
• Seguridad: la propia AI puede convertirse en vector de ataque (deepfakes, uso malicioso de Gen AI) lo que requiere que los core apps tengan controles robustos.

La decisión que viene para bancos y aseguradoras

¿Te interesa implementar GenAI? Antes de pensar en modelos o features, es fundamental definir qué lugar tendrá en la arquitectura central del negocio.

Hoy muchas organizaciones incorporan copilotos para agilizar tareas puntuales. Otras empiezan a explorar algo más profundo: cómo serían sus procesos críticos (fraude, riesgo, cumplimiento, onboarding, etc.) si se diseñaran nuevamente, esta vez con capacidades generativas y agentes autónomos desde el inicio.

La pregunta es clave:
¿Vamos a seguir optimizando pasos heredados o vamos a repensar cómo debería funcionar un proceso core si naciera hoy, con AI como componente estructural?

Cuando una institución elige esta segunda ruta, no solo mejora un flujo; reconfigura su operación, acelera tiempos de respuesta, reduce fricciones, reorganiza costos y cambia la manera en que se toman decisiones diarias.

Por eso, la discusión real no es “copiloto vs. core app”, sino algo más profundo:
¿Estamos usando GenAI para asistir… o para evolucionar?

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