Inteligencia Artificial Agentic - Mejorando la participación del cliente en Servicios Financieros

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Leído por ejecutivos en JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna y más

Se espera que los ingresos en la industria fintech crezcan casi tres veces más rápido que los del sector bancario tradicional entre 2022 y 2028” – McKinsey, Oct24, 2023.
"Se proyecta que el mercado global de fintech valdrá $394.88 mil millones en 2025 y alcanzará $1,126.64 mil millones para 2032” – Fortune business insights, 09 de junio de 2025

El compromiso con el cliente es uno de los principales factores diferenciadores entre las instituciones de banca tradicional y de servicios financieros, y fintech. Desde un proceso de incorporación del cliente sin fricciones hasta validaciones, la ejecución de transacciones y el posterior servicio y la reparación de agravios, fintech supera a las instituciones financieras tradicionales. Con el tiempo, fintech han intentado cerrar la brecha y sobresalir en la participación del cliente. La investigación muestra que este es el factor más importante y que lleva a la mejora del resultado final.

A pesar de los avances en tecnologías digitales y los esfuerzos de los bancos, el servicio al cliente sigue siendo una de las áreas principales de mejora. “Personalización” y “Velocidad del servicio al cliente” todavía se califican bajo en las encuestas de satisfacción1, lo que ofrece oportunidades suficientes para que bancos y organizaciones de servicios financieros mejoren la calidad. La brecha se amplía aún más para los clientes de gestión patrimonial, donde la necesidad de personalización y conocimiento especializado es lo más importante, construyendo confianza y lealtad. Ahí es donde los Agentes de IA habilitados con conocimiento de dominio especializado pueden impulsar una interacción con el cliente atractiva e inteligente. El servicio al cliente, que está en el frente de la interacción empresarial, impulsa no solo el nivel de satisfacción, sino también la lealtad a largo plazo y el valor comercial de por vida.

Una malla de IA agentica con múltiples agentes especializados puede realizar actividades simultáneamente, como extraer historiales de interacción con clientes, análisis de sentimiento, eventos de vida, analizar el panorama competitivo en productos y comisiones, analizar tendencias de mercado, etc., y proporcionar orientación informativa a los clientes. Usando tecnologías habilitadas por NLP y voz, la interacción puede hacerse de manera intuitiva, adaptándose al estilo preferido del cliente, independiente del idioma y habilitada para omnicanal. Los beneficios de GenAI son reales y algunas implementaciones recientes de bancos están mostrando resultados positivos. Las mejoras en la experiencia son uno de los principales beneficiarios.

La colaboración entre IA y humanos es uno de los resultados más mutuamente beneficiosos de los desarrollos tecnológicos recientes. Los sistemas de inteligencia artificial demuestran una competencia excepcional en el procesamiento de enormes volúmenes de datos, identificando tendencias y patrones con precisión y rapidez.

La IA generativa avanza aún más esta capacidad, al generar recomendaciones para agentes humanos que mejoran la experiencia y la participación del cliente. Los Asesores Financieros Personales, que antes eran un privilegio de clientes de altísimo patrimonio neto, ahora pueden democratizarse mediante Agentes de IA y ponerse a disposición de una base de clientes más amplia.

Los bancos, al tener acceso a un conjunto de información personal de los clientes y al historial de transacciones, pueden ofrecer un conserje de servicios, desde planificación fiscal hasta asesoría de inversiones, e incluso actuar como asistente personal. Con esta habilitación gradual de Agentes de IA para manejar tareas complejas y personales, los bancos y las organizaciones de servicios financieros pueden proporcionar una experiencia superior para el cliente, lo que conduce a una lealtad mejorada y a un valor de por vida.

IA agentica y la exageración que la rodea

La tendencia tecnológica Gartner 2025 colocó la IA agentica como la principal tendencia de 2025. La Encuesta de referencia de MITSMR 2025 de Liderazgo en IA y Datos también pronosticó un resultado similar.

¿Qué es la IA agentica? Se refiere a “sistemas y modelos de IA que pueden actuar de forma autónoma para lograr objetivos sin necesidad de una guía humana constante, dice HBR. Comprende las metas y objetivos del usuario y el contexto del problema que están intentando resolver”. Es un sistema de autoaprendizaje que utiliza capacidades de razonamiento sofisticadas y habilidades creativas de modelos GenAI para resolver problemas complejos de múltiples pasos. Un mess agentico es un equipo de múltiples agentes que puede realizar tareas simultáneamente alineadas con un único objetivo.

“Los Sistemas de IA agentica prometen transformar muchos aspectos de la colaboración humano-máquina con sus capacidades de razonamiento y ejecución potenciadas. Pueden planificar y tomar decisiones de forma independiente, ofreciendo mayor productividad, innovación y perspectivas para la fuerza laboral humana” 
– HBR, Dic 2024

Una representación de ejemplo de un sistema de atención al cliente de IA agentica

Todos estos agentes realizan sus tareas de manera concurrente y reportan al agente gerente, quien a su vez responde a las consultas del cliente. El conocimiento de dominio seleccionado y el entrenamiento hacen que estos agentes sean expertos en su área. La vasta biblioteca organizacional de investigación en gestión patrimonial y puntos de datos son recursos, que pueden aprovecharse para entrenar a los Agentes de IA.

Algunos de los casos de uso clave en atención al cliente son:

*   Asesor financiero virtual
*   Perfilado de clientes
*   Monitoreo en tiempo real de fraudes
*   Ejecución de tareas rutinarias
*   Reportes

El Perfilado de Clientes, que es el primer paso para conocer a un cliente, es otro caso de uso clave que impulsa la participación del cliente. Cuanto mejor conoce un banco a sus clientes, mejor puede atenderlos y construir una relación duradera. Es un proceso arduo. A pesar del avance en tecnología, aún consume tiempo y hay mucho margen de mejora. A lo largo de los años, OCR Technologies y niveles variados de automatización en diferentes etapas han mejorado en gran medida el proceso de capturar, procesar y utilizar la información del cliente. Los Agentes Autónomos de IA ofrecen muchas esperanzas y posibilidades para transformar aún más el proceso, haciéndolo fluido y realizando múltiples actividades simultáneas.

Los Agentes de IA, usando su ecosistema de herramientas de IA habilitadas, como validación biométrica, reconocimiento facial, verificación de documentos habilitada por API, etc., pueden realizar validaciones simultáneas en paralelo mientras capturan los datos.

Como muestran las evidencias, el proceso actual es susceptible a actores fraudulentos, que podrían eludir mecanismos de validación como la prueba de vivacidad, etc. Los Agentes de IA tienen la capacidad de hacer este proceso más robusto, analizando señales contextuales como el ángulo del dispositivo o ejecutando cualquier software no autorizado en segundo plano, etc. Además, la capacidad de los Agentes de IA para procesar datos no estructurados combinada con análisis de sentimiento puede llevar a un perfilado de riesgo sólido del cliente, creando una persona más precisa. Este nivel más profundo de escrutinio combinado con validaciones simultáneas en tiempo real mejora el nivel de seguridad y ayuda a prevenir intentos de fraude sofisticados por parte de elementos deshonestos, haciendo el sistema seguro. Esto conduce a un aumento de la confianza, a una mayor participación del cliente y a la lealtad.

Aprendizajes:

*   Una interacción típica con el cliente puede implicar múltiples consultas—como transacciones recientes, recomendaciones de productos y errores de facturación—en una sola conversación.
*   Los chatbots tradicionales a menudo no logran manejar interacciones tan multifacéticas y pueden perder el contexto.
*   Los chatbots tradicionales no pueden rotar carteras de clientes ejecutando transacciones de inversión en productos de gestión patrimonial 
*   La IA agentica opera en un nivel más avanzado, funcionando como miembros de un equipo digital con:

Autonomía para actuar sin intervención humana constante.

Inteligencia orientada a objetivos para perseguir y lograr resultados específicos.

Capacidades de razonamiento en tiempo real para la toma de decisiones dinámica.

*   Estos sistemas pueden:

Comprender el lenguaje humano matizado y natural.

Mantener coherencia contextual a través de diálogos largos y complejos.

Integrar y orquestar tareas usando herramientas como CRM, ERP y bases de conocimiento internas.

*   En la participación del cliente, la IA agentica entrega:

Soporte 24/7 para aquellos que imitan la interacción humana.

Manejo escalable de problemas complejos y en capas del cliente.

Conversaciones personalizadas y fluidas habilitadas por una red de micro-agentes, cada uno especializado en una necesidad específica del cliente.

*   El enfoque va más allá de la resolución básica de consultas: garantiza la propiedad total del problema y la resolución de extremo a extremo.

Llamado a la acción para líderes de la industria:

Ahora llega la pregunta estratégica; ¿qué deben hacer los líderes de la industria para no solo experimentar, sino operacionalizar la IA agentica para lograr ganancias transformadoras? Primero, deben ir más allá del cansancio de los pilotos y seleccionar casos de uso de alta repercusión para la participación del cliente con los que probar en modo “copiloto”.

Eso es aumentar a los agentes humanos, no reemplazarlos. Segundo, invertir en capacitar a los equipos de primera línea para trabajar junto con la IA, no alrededor de ella. La IA debe ser su socio, no un proceso paralelo. Tercero, cambiar los modelos de presupuestación de software por puesto a contratos de servicios basados en resultados como software; pagar por resolución, no por licencia. Cuarto, los líderes deben integrar datos entre silos como marketing, servicio y operaciones, para alimentar a estos sistemas con el contexto del que prosperan.

Y finalmente, liderar con confianza; implementar salvaguardas éticas, medir el desempeño de manera transparente y hacer saber a los clientes que, aunque las máquinas puedan manejar consultas, los humanos siempre están en el bucle. En esta nueva era, ganar no se trata de construir la tecnología; se trata de habilitar a las personas y los procesos para amplificar su impacto.

Referencias:

• El futuro del crecimiento en fintech | McKinsey
• • Panorama del mercado FinTech con tamaño, participación, valor | Crecimiento [2032]