A principios de año, la industria de Servicios Financieros proyectaba un 2026 revolucionario. La llegada de la Inteligencia Artificial, consolidada posteriormente con GenAI y ahora con la era de los agentes autónomos, marcó y sigue marcando la agenda principal del sector.
Sin embargo, a mitad de año, la industria reafirma que la innovación tecnológica no viene sola. El mercado ha comenzado a castigar los pilotos atractivos, pero inútiles a largo plazo y, en su lugar, premia el ROI, la resiliencia operativa y la capacidad de producción a escala. Correr detrás del último modelo de lenguaje sin prepararse no es una opción viable.
A continuación, te cuento cómo han evolucionado las grandes prioridades del sector durante estos primeros seis meses y qué se necesita para afirmarse de cara a la segunda mitad del año.
1. Agentes de IA
La inversión está ahí: según Gartner, el gasto mundial en IA superará los dos billones de dólares en 2026 (un salto del 37% interanual). En el caso de la IA agéntica, promete cambiar las reglas del juego en eficiencia y crecimiento operando flujos autónomos y coordinados (como gestión de créditos o análisis de riesgos). Sin embargo, hay una brecha enorme entre lo que se compra y lo que realmente se aprovecha.
La realidad es que hasta el 40% de los proyectos de IA agéntica corren el riesgo de cancelarse antes de 2027. ¿Por qué? Porque muchas instituciones cometieron el error de diseñar pilotos pensando solo en recortar costos de forma rápida, en lugar de rediseñar sus modelos operativos.
El reto para los bancos y las fintechs no es meter una herramienta más en su ecosistema. El éxito sostenible exige tratar a la IA agéntica como lo que es: un cambio estructural profundo donde la colaboración estrecha entre humanos y agentes sea el eje.
2. Data como activo estratégico
El refrán es viejo pero infalible: si entra basura, sale basura. De nada sirve tener la arquitectura de IA más sofisticada del mercado si los modelos se alimentan de datos defectuosos, sesgados o incompletos. Según KPMG, el 36% de las organizaciones tiene clarísimo que la calidad de los datos es la oportunidad número uno para sacarle valor a la IA.
Hoy, mucha de la diferencia entre las empresas que avanzan y las que se quedan estancadas se reduce a la madurez de su gobierno de datos. Un estudio de revela que el 68% de las organizaciones que logran resultados serios con IA tienen marcos de datos y gobierno sólidos, mientras que en las empresas rezagadas ese número cae al 32%.
Por otro lado, el 35% de los líderes financieros admite que gestionar el crecimiento explosivo de los datos es su prioridad clave en almacenamiento. Sin embargo, solo el 10% está priorizando la infraestructura y plataformas preparadas para IA, y apenas un 9% se está enfocando en centralizar hubs de datos para gobernanza y analítica avanzada.
La conclusión a mitad de año es obvia: si se quiere una IA fiable, necesitas una gestión de datos moderna.
3. Infraestructura tecnológica
La infraestructura se convirtió en la línea que divide a los ganadores de los perdedores, principalmente por tres dolores de cabeza:
- El golpe de FinOps: La GenAI introdujo una economía totalmente distinta. El consumo por tokens genera un gasto variable y no lineal que destroza los presupuestos de IT tradicionales (acostumbrados a costos fijos). Las firmas que no tienen una estrategia de nube eficiente o prácticas estrictas de FinOps están viendo cómo la factura del cómputo se devora sus márgenes de ganancia.
- El divorcio con el legado: Intentar conectar agentes autónomos inteligentes con cores bancarios de hace treinta años es un dolor de cabeza inviable. La corriente actual obliga a acelerar la migración hacia plataformas API-first.
- La crisis de control: Vamos rápido, pero a ciegas. Solo el 13% de las organizaciones afirma tener estructuras de gobernanza adecuadas para gestionar sistemas autónomos. Hay una falta crítica de supervisión que debe resolverse urgentemente.
4. Cultura organizacional: menos escepticismo, más capacitación
Al final del día, el éxito de la tecnología no se define en la nube, sino en los escritorios de tu equipo. El miedo inicial a la IA está mutando en una necesidad urgente de cambiar el chip cultural de las empresas.
Las prioridades en la gestión del talento cambiaron radicalmente este semestre:
- Nuevos perfiles: El 28% de las organizaciones ya está rediseñando los roles de sus áreas financieras. Como la IA se está haciendo cargo de las tareas mecánicas y repetitivas, el mercado ahora busca personas con criterio, capacidad de análisis analítico avanzado y habilidad para traducir los datos de la pantalla en decisiones estratégicas de negocio.
- Inversión en los de casa: El 38% de las empresas está invirtiendo fuertemente en capacitar a sus equipos actuales. No se trata solo de contratar talento nuevo, sino de enseñarle a tu estructura actual a auditar los resultados de la IA, validar decisiones y exprimir las herramientas disponibles.
Ganarán las instituciones que sepan orquestar esto: combinar la velocidad digital con el criterio humano bajo un marco de gobernanza claro.
El plan de acción para terminar bien el año
El diagnóstico de mitad de año es directo: la tecnología necesaria está, pero la infraestructura, la calidad de los datos y los procesos internos todavía no. Las entidades financieras que cierren el año liderando el mercado no serán las que anuncien más pilotos de IA en los próximos meses. Serán las que ejecuten con disciplina tres tareas calve:
- Limpiar, unificar y gobernar sus fuentes de datos.
- Controlar los costos de infraestructura bajo modelos de nube eficientes.
- Preparar a la organización fomentando una cultura de innovación.
El segundo semestre de 2026 pertenece a los pragmáticos, a los que ejecutan. En GlobalTask ayudamos a las organizaciones del sector FSI a bajar estas tendencias a tierra, construyendo arquitecturas estables, seguras y, sobre todo, rentables. El futuro financiero no se adivina; se transita sobre bases de datos limpias, infraestructura sólida y equipos preparados.
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