La inteligencia artificial en las fintech aún con desafíos de maduración
La inteligencia artificial ya forma parte de la operatoria cotidiana de gran parte del ecosistema fintech argentino. Así lo refleja el relevamiento que realizó por la Cámara Argentina Fintech, que incluyó respuestas de 112 empresas del sector. Y permitió entonces trazar un mapa detallado sobre el nivel de adopción, los principales usos y los desafíos que enfrenta esta tecnología clave para el futuro de los servicios financieros.
Como indicó el informe, el 79% de las empresas fintech ya utiliza algún tipo de inteligencia artificial en su negocio. Mientras que otro 19% planea incorporarla en el corto plazo. Sin embargo, el alto nivel de adopción convive con una utilización todavía fragmentada y en etapas tempranas de maduración. Mayormente enfocada en resolver necesidades concretas del negocio más que en impulsar transformaciones integrales de los modelos operativos.
“La inteligencia artificial ya forma parte del día a día de la industria fintech argentina. Este informe confirma que el sector entiende su relevancia estratégica, pero también que todavía estamos en una etapa temprana en términos de madurez y profundidad de uso”. Así lo señaló Mariano Biocca, director ejecutivo de la Cámara. “El principal desafío hacia adelante para las empresas no es la IA como herramienta, sino cómo integrarla en los procesos, en la toma de decisiones y en los esquemas de gestión. El valor de estas tecnologías dependerá de si logran incorporarla en forma estratégica al core de su negocio”.
El relevamiento muestra que la IA se aplica principalmente para mejorar la eficiencia operativa y fortalecer la toma de decisiones. Los casos de uso más frecuentes se concentran en la mejora de procesos, el análisis de datos internos, la atención al cliente mediante asistentes virtuales. Así como la prevención de fraude y el scoring crediticio. En contraste, áreas como cumplimiento normativo, ciberseguridad o recursos humanos todavía presentan un menor grado de implementación. Aunque se espera un crecimiento significativo en los próximos años.
En cuanto a las tecnologías que se utilizan, la inteligencia artificial generativa lidera como la modalidad individual más adoptada, con el 27% de las respuestas. Le siguen machine learning con el 23% y el procesamiento de lenguaje natural con el 19%. Esta combinación refleja un escenario en el que conviven herramientas emergentes con enfoques más tradicionales, lo que evidencia un proceso de evolución gradual del sector.
Por su parte, el 95% considera que la inteligencia artificial es relevante o muy relevante para el cumplimiento de sus objetivos estratégicos. A pesar de que la mayoría de las empresas aún mide el impacto de la IA a través de métricas de eficiencia, como mejoras técnicas, experiencia de usuario o velocidad de los procesos. La brecha entre la importancia estratégica asignada y la capacidad actual de medir resultados financieros directos sigue siendo uno de los puntos centrales del debate.
Desde el punto de vista organizacional, los principales obstáculos para profundizar el uso de la IA no son tecnológicos. El 61% de los desafíos identificados responde a factores internos, entre los que se destacan la falta de talento especializado en inteligencia artificial. Además del desconocimiento estratégico, las dificultades para gestionar y estructurar datos y la resistencia cultural al cambio. También aparecen limitaciones presupuestarias y preocupaciones vinculadas a riesgos reputacionales, éticos y regulatorios.
El informe señala que el 57% de las empresas gestiona internamente sus proyectos de inteligencia artificial. Ya sea a través del desarrollo de software propio, la capacitación de talento o actividades de investigación y desarrollo. Al mismo tiempo, un 33% recurre a recursos externos, como la compra de soluciones con IA integrada o la contratación de consultores especializados. Lo que implica inversiones que en muchos casos aún no se traducen en retornos.
De cara a los próximos dos años, las expectativas están puestas principalmente en la automatización y optimización de procesos internos. Así como en la mejora y personalización de la atención al cliente y el fortalecimiento de los sistemas de prevención de fraude, ciberseguridad y cumplimiento regulatorio. Más del 66% de las empresas espera que la IA permita automatizar tareas existentes y redefinir procesos. Mientras que un 27% apunta a la reducción de costos operativos y un 15% a la generación de nuevos productos o líneas de negocio.
El estudio concluye que la inteligencia artificial se perfila como un habilitador transversal del negocio fintech. Pero advierte que el verdadero desafío no será acelerar la adopción, sino profundizar la integración, mejorar la calidad de las implementaciones y avanzar hacia esquemas que permitan medir impacto real y sostenible. En un contexto de mayor regulación y competencia, el valor de la IA dependerá menos de la tecnología en sí misma y más de la capacidad de las organizaciones para incorporarla de manera estratégica, responsable y alineada con sus objetivos de crecimiento y rentabilidad.
