La inteligencia artificial ha pasado de ser una tecnología emergente a convertirse en una herramienta estratégica para el sector financiero. El desafío para bancos y aseguradoras ya no reside en descubrir nuevas aplicaciones de la IA, sino en conseguir que estas soluciones se integren de forma segura, regulada y efectiva en la operativa diaria de las organizaciones.
Así lo destaca Qaracter, consultora tecnológica especializada en banca y seguros, que señala que gran parte de las entidades ha completado con éxito la fase inicial de exploración y prueba de casos de uso. Sin embargo, el siguiente paso —convertir esos proyectos piloto en capacidades estables, auditables y alineadas con los objetivos empresariales— continúa siendo uno de los principales retos de transformación para los próximos años.
Los datos confirman la rápida adopción de esta tecnología. Según la European Banking Authority (EBA), el 92% de los bancos de la Unión Europea ya está desplegando soluciones basadas en inteligencia artificial, mientras que el resto mantiene iniciativas en fase de análisis o prueba. A nivel global, el 88% de las organizaciones utiliza la IA de manera habitual en al menos una función de negocio, aunque únicamente una parte ha conseguido escalar estos programas a nivel corporativo.
Del laboratorio de innovación al negocio
La diferencia entre adoptar y escalar la IA marca actualmente la agenda del sector financiero. Aunque numerosas entidades ya cuentan con herramientas basadas en inteligencia artificial, su impacto real depende de factores como la calidad de los datos, la integración tecnológica, la gobernanza, la supervisión y la capacidad para medir los resultados obtenidos.
En la banca, las aplicaciones más consolidadas se encuentran en áreas como la prevención del fraude, la gestión del riesgo, el análisis de solvencia, el cumplimiento normativo, la automatización documental, la atención al cliente y la optimización de procesos internos. Gracias a la IA, las entidades pueden procesar grandes volúmenes de información en tiempo real, detectar comportamientos anómalos y mejorar la eficiencia operativa.
No obstante, los expertos advierten de que el crecimiento de estas iniciativas exige incorporar mecanismos de trazabilidad, explicabilidad de modelos, control de sesgos y una integración sólida con los sistemas corporativos existentes.
El sector asegurador acelera su transformación
La evolución también es evidente en el ámbito asegurador. Según datos de EIOPA, el 50% de las aseguradoras europeas de no vida y el 24% de las compañías de vida ya emplean inteligencia artificial en distintas fases de su cadena de valor.
Los usos más frecuentes abarcan desde la tarificación de pólizas y la evaluación de riesgos hasta la detección de fraude y la gestión automatizada de siniestros. Sin embargo, el sector debe afrontar igualmente desafíos relacionados con la calidad y fragmentación de los datos, la automatización documental y la necesidad de mantener la confianza de los clientes en procesos cada vez más digitalizados.
Más regulación y mayor exigencia
La expansión de la inteligencia artificial coincide además con la entrada en vigor de un marco regulatorio europeo más estricto. Normativas como el AI Act y DORA están elevando las exigencias sobre el uso de tecnologías avanzadas en las entidades financieras y aseguradoras.
Este nuevo escenario obliga a las organizaciones a abordar la IA como una capacidad estratégica sometida a supervisión, auditoría y monitorización continua. La resiliencia operativa, la gestión del riesgo tecnológico y la protección de los datos se consolidan como elementos clave para garantizar un despliegue sostenible de estas tecnologías.
La confianza del cliente será decisiva
Más allá de los aspectos técnicos y regulatorios, la percepción de los usuarios jugará un papel fundamental en el éxito de la inteligencia artificial en el sector financiero.
El I Barómetro Qaracter 2025 sobre Tendencias y Digitalización en Banca y Seguros refleja que el 81% de los clientes considera que la IA puede mejorar la gestión financiera, aunque un 54% expresa inquietud respecto a su utilización. Esta dualidad pone de manifiesto la necesidad de ofrecer mayor transparencia, reforzar la protección de los datos personales y garantizar la intervención humana en decisiones especialmente sensibles.
Para Qaracter, las organizaciones que logren avanzar con éxito serán aquellas capaces de combinar estrategia, gobierno del dato, arquitectura tecnológica y equipos multidisciplinares, priorizando casos de uso con impacto medible y alineados con los objetivos de negocio.
Con la adopción ya ampliamente extendida, el sector financiero afronta una nueva etapa en la que el éxito dependerá menos del número de proyectos lanzados y más de la capacidad para convertir la inteligencia artificial en una herramienta fiable, gobernada y plenamente conectada con el negocio.
