“La IA va a impactar cada aspecto de la banca tal como la conocemos”, dijo Shanker Ramamurthy, socio gerente global de IBM para banca y mercados financieros, hablando desde el piso de Messe Frankfurt en la conferencia Sibos esta semana.
En su charla sobre «Escalando la IA en la banca», Ramamurthy exploró cómo las instituciones financieras con visión de futuro están pasando de la experimentación con IA a la ejecución. Se centró en «los tres aspectos que quitan el sueño a los CEO y CXO»: crecimiento y rendimiento, costes y eficiencia, y cumplimiento normativo y mitigación de riesgos. La IA será fundamental para estos tres, explicó.
Prioridades estratégicas de la banca
Ramamurthy citó un estudio reciente del IBM Institute for Business Value, Perspectivas Globales para la Banca y los Mercados Financieros 2025 , que destaca la realidad del retorno sobre el capital (ROE) en el sector bancario actual. «Los bancos, en general, a nivel mundial, no alcanzan su coste de capital», afirmó. En otras palabras, el ROE de un banco típico es inferior a la tasa de rendimiento necesaria para cubrir el riesgo de la inversión.
Esa brecha suele resolverse en el sector bancario mediante fusiones y adquisiciones, afirmó Ramamurthy. Por lo tanto, explicó: «Podemos afirmar con seguridad que, en los próximos tres años, veremos mucha más actividad de fusiones y adquisiciones. En mercados maduros como Estados Unidos, la consolidación ya ha estado a la orden del día; veremos una aceleración».
Otro tema importante en el mundo bancario es replantear los costos y la eficiencia, afirmó. Los ratios costo-ingreso (la relación entre los costos operativos y los ingresos operativos) «se han estancado obstinadamente, a pesar de los grandes esfuerzos de los bancos por abordarlos». Citó datos de The 94% Core Banking Problem , una nueva encuesta de IBM a CIO: en EE. UU., por ejemplo, el ratio costo-ingreso llega al 62 %; en Europa, ronda el 54 %; y en Latinoamérica y Asia-Pacífico, es aún menor. «Existen muchas oportunidades en los mercados maduros», afirmó.
Tanto el riesgo como la regulación están en aumento
La mitigación de riesgos y los problemas de cumplimiento, afirmó Ramamurthy, «son un área en la que los bancos están invirtiendo desproporcionadamente». La razón, explicó, es obvia: una mayor regulación a nivel global. «Un banco global multijurisdiccional podría tener que cumplir con 12.000 regulaciones específicas en todo el mundo», afirmó.
Además, la IA generativa (IA gen) permitirá la creación de más software, lo que generará una mayor superficie de ataque a la ciberseguridad, afirmó Ramamurthy.
Sin mencionar que la computación cuántica a gran escala y tolerante a fallos está a la vuelta de la esquina, afirmó, señalando la proyección del CEO de IBM, Arvind Krishna, de que estaría disponible para 2029. Una posible desventaja de este gran avance, según Ramamurthy, es que puede agravar el riesgo. «Los cibercriminales buscan robar datos cifrados (por ejemplo, números de la seguridad social) y guardarlos, esperando a que la computación cuántica esté disponible. Por otro lado, la computación cuántica permite resolver problemas que las computadoras tradicionales no pueden abordar de manera eficaz ni oportuna, como la optimización de precios, la simulación eficiente de fronteras, la gestión de riesgos en tiempo real y más, lo que representa enormes oportunidades para los próximos años».
Dando la vuelta a la pirámide
Durante las últimas cinco décadas, afirmó Ramamurthy, «entre dos tercios y tres cuartas partes de las inversiones en tecnología, personal y procesos bancarios se han centrado en el middle y back office», mientras que el resto se ha centrado en el front office: «clientes, canales, ecosistemas, plataformas y alianzas». Esto ya no es sostenible, afirmó, porque ha dado lugar a «tecnología y procesos complejos, inflexibles y costosos, respaldados por sistemas monolíticos que dificultan enormemente el cambio».
Ese es el modelo de ayer, afirmó Ramamurthy, y añadió que el modelo bancario del futuro se reinventará radicalmente y dará un giro radical a la pirámide. La inteligencia artificial de última generación, la nube híbrida y, con el tiempo, la computación cuántica simplificarán los procesos de middle y back office, permitiendo a los bancos centrarse en el cliente. «Esa transición del modelo de negocio de ayer al de mañana no es opcional», afirmó.
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La banca se queda atrás, pero no por mucho tiempo
Una peculiaridad de la tecnología de IA, afirmó Ramamurthy, es que marca «la primera vez en mi carrera que he visto a otras industrias adoptar una tecnología de forma mucho más amplia y rápida a escala empresarial que la banca». Es lógico, añadió, dado el riesgo único y la exposición regulatoria que las instituciones financieras deben gestionar. Sin embargo, el cambio se avecina, y rápidamente. Según The 94% Core Banking Problem , más del 90% planea incorporar IA para 2028.
“Este es un momento extraordinariamente interesante para el sector bancario en su conjunto”, afirmó. “No se trata solo de que el negocio impulse la tecnología… la capacidad tecnológica, de hecho, está orientando la estrategia empresarial”.
Ciclo de vida del desarrollo de software
El mayor beneficio que las instituciones financieras obtienen de la IA, especialmente la IA genérica, se encuentra en el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), donde la productividad podría aumentar en un 20%, afirmó Ramamurthy. Citó un ejemplo real impactante: Bradesco, un importante banco de Latinoamérica y Brasil, utiliza IA genérica para gestionar sus 283.000 consultas mensuales de clientes, reduciendo los tiempos de espera de 10 minutos a unos pocos segundos.
El mejor caso de estudio de IBM es quizás la propia IBM. Como dijo Ramamurthy: «Nos alimentamos con nuestra propia comida». Al presentarse como «cliente cero», IBM prueba las capacidades de IA internamente antes de implementarlas en sus clientes, explicó. Los resultados son impresionantes: más del 86 % de los problemas de TI planteados por los empleados de IBM se gestionan a través de la herramienta de IA «Ask IT»; mientras tanto, el 94 % de las consultas de RR . HH. se gestionan con «Ask HR». En total, «esto se traduce en aproximadamente 4500 millones de dólares de aumento de eficiencia anual», afirmó.
Estas eficiencias, dijo, han permitido a los empleados de IBM “operar dos niveles de banda más altos” que antes, “mejorando así las habilidades de los empleados, haciendo que sus trabajos sean más divertidos, más productivos y más valiosos”.
El poder de los datos
Las empresas de tecnología financiera (fintechs) llevan años compitiendo con los bancos. Una amenaza aún mayor, según Ramamurthy, son las llamadas «techfin»: empresas tecnológicas que entran en el sector de los servicios financieros, a diferencia de las startups, como Stripe, que surgieron como empresas financieras.
Apple, Google y Alibaba son ejemplos de empresas tecnológicas. En el futuro, tanto las fintech como las tecnológicas irán tras algunos de los segmentos más rentables de la banca, afirmó Ramamurthy. Pero en lo que respecta a la transición a la IA, la banca tiene un tesoro oculto a simple vista que estos competidores no pueden replicar. «En este nuevo mundo, la ventaja natural y justa para un banco son los datos», afirmó.
Mientras que la mayoría de los modelos de IA generativa ya han recopilado casi todos los datos disponibles públicamente, afirmó, los bancos poseen datos propios de gran valor: la gran cantidad de datos relacionados con las transacciones de los clientes. «En las instituciones financieras, me atrevería a decir que el 95 % o más de los datos aún no se han dominado en el contexto de la IA generativa», afirmó Ramamurthy.
Para que el sector bancario se mantenga competitivo en un ecosistema de IA en rápida evolución, Ramamurthy enfatizó que aprovechar el momento es crucial. «La oportunidad es ahora para que las instituciones financieras aceleren su transición hacia ese modelo de negocio», afirmó.
IBM Blog. E. H. Traducido al español
