Los bancos que a\u00fan dependen de procesos manuales o plataformas que no se comunican entre s\u00ed, pierden m\u00e1s de lo que imaginan: desde ingresos por fraudes no detectados, hasta clientes que migran a competidores digitales y multas por entidades regulatorias.<\/p>\n\n\n\n
En Per\u00fa, la IA se ha convertido en un eje estrat\u00e9gico para la banca, permitiendo automatizar tareas rutinarias, racionalizar procesos de back-office, prevenir riesgos, reducci\u00f3n de errores manuales y por supuesto, optimizar la eficiencia operativa y la toma de decisiones en tiempo real. Sin embargo, pese a esto, el sector contin\u00faa enfrentando diversos desaf\u00edos que van m\u00e1s all\u00e1 de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
De acuerdo con \u00d3scar Hern\u00e1ndez, CEO de Bluetab an IBM Company, el cambio es rentable. \u201cMigrar una plataforma de datos a la nube no significa detener la operaci\u00f3n, sino hacerla m\u00e1s eficiente y controlada. En Bluetab ayudamos a los bancos a hacerlo de manera simple y estrat\u00e9gica, usando tecnolog\u00eda para automatizar cerca del 70% de sus procesos y reducir en un 90% los tiempos de an\u00e1lisis. Eso se traduce en menos errores, m\u00e1s agilidad y mejores decisiones. Es decir, temprana detecci\u00f3n de fraudes, anticipaci\u00f3n de riesgos crediticios, entre otros\u201d, explica Hern\u00e1ndez.<\/p>\n\n\n\n
Esa apuesta por la eficiencia llev\u00f3 a la compa\u00f1\u00eda a crear PurIA, un asistente que, mediante inteligencia artificial, acelera las migraciones y elimina cuellos de botella operativos, logrando una velocidad hasta tres veces mayor que los procesos tradicionales, con un uso m\u00e1s eficiente de recursos, costos y tiempos: \u201cEsta soluci\u00f3n permite a las entidades procesar y migrar grandes vol\u00famenes de datos con m\u00e1s velocidad, optimizando su capacidad tecnol\u00f3gica, con an\u00e1lisis m\u00e1s precisos, respuestas inmediatas ante picos de demanda y una mejora sustancial en la experiencia del cliente\u201d afirma Hern\u00e1ndez.<\/p>\n\n\n\n
Los modelos de IA analizan millones de transacciones de manera continua y generan alertas autom\u00e1ticas antes de que un fraude ocurra. Esta capacidad, que antes requer\u00eda semanas de revisi\u00f3n. Sin embargo, hoy se logra en segundos y redefine el control operativo.<\/p>\n\n\n\n
Ese avance ya se refleja en la regi\u00f3n, pues seg\u00fan Mordor Intelligence, el mercado de servicios en la nube en Am\u00e9rica del Sur alcanzar\u00e1 los USD 55,21 mil millones en 2025, con la banca representando m\u00e1s del 21 % del uso regional, lo que confirma el papel del sector financiero como motor de la adopci\u00f3n tecnol\u00f3gica en la regi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Cabe precisar adicionalmente que, la inversi\u00f3n global en IA generativa este a\u00f1o, seg\u00fan Gartner, deber\u00eda de alcanzar los USD 644 mil millones, lo cual permitir\u00e1 que el Per\u00fa contin\u00fae avanzando hacia modelos basados en datos, puesto que, a nivel global, esto ya no es una elecci\u00f3n empresarial o de marca, sino una ventaja competitiva.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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