Mientras gran parte de las empresas aún está en fase de experimentación, el sector financiero en Perú y la región comienza a priorizar eficiencia, automatización y retorno de inversión con soluciones de inteligencia artificial.
Tras más de dos años de entusiasmo en torno a la inteligencia artificial generativa, la conversación en el sector financiero peruano empieza a evolucionar. Hoy, el foco ya no está únicamente en experimentar con asistentes virtuales, copilotos o agentes de IA, sino en demostrar resultados concretos en productividad, eficiencia operativa, toma de decisiones y rentabilidad.
Para TIMIA, empresa especializada en inteligencia artificial y datos, este es el momento clave para que sectores altamente regulados como la banca y los seguros den el salto de los pilotos aislados hacia soluciones capaces de transformar procesos críticos, reducir tiempos de respuesta, optimizar costos y mejorar la experiencia del cliente.
“En el sector financiero, la conversación sobre IA generativa ya no gira alrededor de la novedad tecnológica, sino del valor que puede generar en el negocio. El reto no es tener más pruebas piloto, sino identificar los casos de uso que realmente permitan automatizar procesos, mejorar decisiones y generar retornos medibles”, señaló Xabier Zuazo, CEO de TIMIA para Latinoamérica.
En Perú, donde el sistema financiero enfrenta el desafío de acelerar su transformación digital, mejorar la inclusión financiera y responder a clientes cada vez más exigentes, la IA generativa se perfila como una herramienta clave para modernizar procesos y ganar competitividad.
Sin embargo, América Latina todavía presenta niveles de adopción empresarial de IA por debajo de economías de la OCDE, así como un menor nivel de inversión en esta tecnología como porcentaje del PBI. A pesar de ello, especialistas coinciden en que existe una gran oportunidad para que la región capture beneficios significativos si logra acelerar la implementación de soluciones con impacto tangible.
De acuerdo con McKinsey, cerca de dos tercios de las empresas aún se mantienen en fases de prueba o experimentación; 62% reporta curiosidad o pilotos con agentes de IA y 64% afirma que esta tecnología impulsa la innovación. No obstante, solo 39% asegura haber visto un impacto real en resultados financieros a nivel corporativo.
Este desfase entre experimentación y resultados es especialmente relevante para mercados como el peruano, donde el principal reto no es tecnológico, sino estratégico y organizacional: priorizar inversiones, definir indicadores claros y alinear la IA con objetivos de negocio.
En este escenario, TIMIA destaca que el mayor valor de la IA generativa para banca y seguros está en frentes concretos como la detección temprana de fraude, la automatización de procesos de crédito, la optimización del back office, la integración de información para decisiones más rápidas y la mejora de experiencias digitales más intuitivas y personalizadas.
“En un sector donde cada decisión impacta en riesgo, eficiencia, cumplimiento y experiencia del cliente, la IA generativa debe medirse con indicadores de negocio. La oportunidad está en usarla para acelerar análisis, automatizar tareas de alto volumen, conectar información dispersa y tomar decisiones más precisas. Ahí es donde deja de ser tendencia y se convierte en productividad”, agregó Zuazo.
En adelante, la diferencia competitiva en el sector financiero peruano no estará en quién adopta primero la IA, sino en quién logra convertirla en una verdadera palanca de eficiencia y crecimiento.