Para impulsar la adopción de IA en la banca, necesitas entender las habilidades de tus empleados

Bernardo Nunes es un científico de datos especializado en la transformación con IA en Workera.

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La IA ya no es solo un experimento. Según el último Global Survey on AI de McKinsey, el 78% de las organizaciones ya utiliza IA en al menos una función de negocio.

La industria bancaria se está poniendo al día rápidamente. Una encuesta reciente de EY-Parthenon encontró que el 77% de los bancos han lanzado o han lanzado en piloto/soft-launch aplicaciones de IA generativa, frente a aproximadamente el 61% en 2023. Sin embargo, solo el 31% ha avanzado hacia una implementación completa.

Mientras tanto, aunque existe una inversión generalizada en IA en la industria bancaria, solo unos pocos han incorporado estas capacidades en su plan de juego estratégico. Una encuesta de BCG informó que solo el 25% de los bancos lo ha hecho; y el 75% restante está atascado en pilotos aislados y pruebas de concepto, con riesgo de quedar fuera de relevancia a medida que los competidores que nacieron digitales avanzan.

La industria bancaria se define por regulaciones estrictas y estrategias deliberadas. Esa historia ha llevado tanto a riesgos como a oportunidades con la IA. Mientras otras industrias han avanzado más rápido, los bancos que actúan ahora todavía tienen la oportunidad de obtener una ventaja de “first-mover”. Implementar la IA con éxito requiere infraestructura, modelos, tuberías de datos y estrategias de cumplimiento. Sin embargo, el aspecto más importante para convertir la promesa de la IA en valor para el negocio reside en el capital humano.

Las instituciones financieras que ganan serán aquellas que permitan a sus empleados usar herramientas de IA no solo de manera ad hoc, sino como parte de su flujo de trabajo diario. Eso significa desarrollar habilidades reales y verificadas para que las personas puedan comprender, aprovechar y liderar la innovación con IA.

Por qué los empleados impulsan la innovación con IA

La IA tiene el potencial de generar ganancias increíbles en productividad, experiencia del cliente y gestión de riesgos. Pero en su esencia, la IA es simplemente una herramienta: una que requiere creatividad humana y experiencia en el dominio para generar un valor real para el negocio. La tecnología sola no impulsa la innovación; la impulsan las personas. En banca, donde la confianza, la regulación y el juicio son fundamentales, esta interacción entre humano y máquina se vuelve aún más importante.

Cada empleado hoy debe convertirse, en diversos grados, en un empleado habilitado con IA. Algunos serán profundamente técnicos: científicos de datos, ingenieros y creadores de modelos responsables de diseñar y mantener los sistemas que sustentan la operacionalización de la IA. Otros, como cajeros, suscriptores o representantes de servicio al cliente, quizá nunca toquen una línea de código, pero aun así pueden usar herramientas impulsadas por IA para agilizar flujos de trabajo y tomar mejores decisiones. Entre estos extremos están los empleados “AI+X”. Se trata de personas que aportan experiencia profunda en materias como riesgo crediticio, cumplimiento o detección de fraude, y la combinan con suficiente alfabetización en IA para usar la tecnología y ampliar esa experiencia.

Los empleados de AI+X serán quienes impulsen la verdadera innovación. Pueden ayudar a cerrar la brecha entre necesidades del negocio y posibilidades técnicas, traduciendo desafíos complejos de banca en oportunidades para que la IA entregue resultados tangibles. Por ejemplo, un oficial de cumplimiento con fluidez en IA puede asociarse con equipos de datos para diseñar modelos más justos y transparentes para los procesos de KYC y AML. Un gerente de producto que prototipa usando IA generativa puede reimaginar las interacciones con clientes, creando asesoría financiera personalizada o mejorando los recorridos de incorporación. En todos estos casos, la IA amplifica la inteligencia humana en lugar de reemplazarla.

En un sector tan estrictamente regulado y reacio al riesgo como la banca, esta capa humana es esencial. La tecnología puede identificar anomalías o generar recomendaciones, pero serán los humanos quienes interpreten, contextualicen y aseguren que las decisiones se alineen con estándares éticos, legales y de reputación. Por eso, los bancos que lideran la adopción de IA son los que invierten no solo en sistemas y modelos, sino también en las habilidades y el entendimiento de su fuerza laboral.

Impulsar el desarrollo con habilidades verificadas

Construir una fuerza laboral habilitada con IA comienza por entender las habilidades existentes y las brechas. Para escalar la IA con éxito, los bancos necesitan más que entusiasmo y presupuestos de capacitación. Necesitan una base de datos de habilidades verificadas y medibles. Sin una visión clara de las capacidades de los empleados, los líderes no pueden tomar decisiones informadas sobre cómo desarrollar a su gente ni sobre dónde desplegar la IA con mayor efectividad.

La autoevaluación por sí sola no es fiable. Los empleados tienden a sobreestimar o subestimar su competencia, lo que genera ineficiencias en la capacitación. Las habilidades verificadas —medidas mediante evaluaciones objetivas— permiten a las organizaciones mapear con precisión las fortalezas y debilidades actuales. Con esta información, los bancos pueden diseñar rutas de aprendizaje adaptadas a procesos y objetivos específicos, ya sea que signifique alfabetización básica en IA para equipos de primera línea, conocimiento técnico profundo para profesionales de datos, o experiencia en gobernanza para oficiales de cumplimiento.

Una vez que los empleados saben en qué posición están, pueden seguir una mejora de habilidades enfocada y verificar habilidades en ciclos periódicos para medir el progreso y realizar inversiones responsables en las personas. Este ciclo de aprendizaje y validación crea una cultura de mejora continua, asegurando que las habilidades se mantengan vigentes a medida que el campo evoluciona. Esto es especialmente importante en IA, donde la vida media de una habilidad es más corta que nunca. Lo que hoy se considera de vanguardia podría estar desactualizado dentro de un año, haciendo que la capacidad de un empleado para aprender rápido sea más valiosa que cualquier competencia técnica específica.

Para los bancos, esto se traduce en la necesidad de priorizar la velocidad de crecimiento de habilidades —la tasa a la que los empleados pueden adquirir y aplicar nuevas habilidades. Las instituciones que cultivan esta adaptabilidad mantendrán una ventaja competitiva, respondiendo más rápido a nuevas regulaciones, expectativas de clientes y tecnologías. Las habilidades verificadas también fortalecen la gobernanza, asegurando que los empleados entiendan no solo cómo usar la IA, sino cómo usarla de manera responsable, con atención a la equidad, la transparencia y el riesgo.

El objetivo final es la alineación. Cuando la inteligencia sobre habilidades informa la estrategia de aprendizaje —y la estrategia de aprendizaje respalda las prioridades del negocio— los bancos pueden acelerar su transformación con IA con confianza. Los datos de habilidades verificadas permiten a los líderes ver en qué invertir, cómo movilizar el talento y cuándo escalar la innovación de forma segura.

Construir una fuerza laboral que gana

Este es un momento decisivo para la industria bancaria. Las instituciones que establezcan una base para la innovación avanzarán con rapidez, mientras que las que duden corren el riesgo de quedarse atrás. El camino hacia adelante es claro: los bancos que construyan capacidades amplias de IA entre sus empleados —especialmente habilidades verificadas que combinen experiencia técnica y del dominio— estarán en la mejor posición para prosperar.

Cuando cada empleado tenga el poder de usar IA —ya sea como creador, usuario avanzado o experto en la materia— el banco en su conjunto gana agilidad, resiliencia y la capacidad de impulsar valor estratégico en lugar de solo eficiencia incremental. Ahora es el momento de pasar de la experimentación a la habilitación. En IA, lo que separa a los líderes de los rezagados no son solo los modelos que construyes o el I+D que financias, sino las habilidades que cultivas.