IA agéntica - Mejorando la interacción con el cliente en servicios financieros

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Leído por ejecutivos de 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, 24 de octubre de 2023.
"Se proyecta que el mercado global fintech valga $394.88 mil millones en 2025 y alcance $1,126.64 mil millones para 2032" – Fortune Business Insights, 9 de junio de 2025

La participación del cliente es uno de los diferenciadores clave entre las instituciones bancarias y de servicios financieros tradicionales y las fintech. Desde una incorporación de clientes sin inconvenientes hasta validaciones, ejecución de transacciones, servicio posterior y resolución de quejas, las fintech superan a las instituciones financieras tradicionales. Con el tiempo, las fintech han intentado cerrar la brecha y sobresalir en la participación del cliente. La investigación muestra que este es el factor más importante que conduce 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 principales áreas de mejora. La "personalización" y la "velocidad del servicio al cliente" aún obtienen una calificación baja en las encuestas de satisfacción1, lo que brinda amplias oportunidades para que los bancos y las 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, generando confianza y lealtad. Aquí es donde los Agentes de IA, potenciados con conocimiento de dominio especializado, pueden impulsar una interacción inteligente y atractiva con el cliente. El servicio al cliente está al frente de la interacción empresarial, impulsando no solo el nivel de satisfacción, sino también la lealtad a largo plazo y el valor de por vida del negocio.

Una malla de IA Agéntica con múltiples agentes especializados puede realizar actividades simultáneamente, como extraer historiales de interacción con el cliente, análisis de sentimientos, eventos de vida, analizar el panorama competitivo en productos y tarifas, analizar tendencias del mercado, etc., y brindar orientación informativa a los clientes. Mediante el uso de PLN y tecnologías habilitadas por voz, la interacción se puede hacer intuitiva, adaptándose al estilo preferido del cliente, independiente del idioma y habilitada para múltiples canales. Los beneficios de la IA Generativa son reales y algunas implementaciones recientes de los 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 velocidad.

La IA Generativa avanza aún más esta capacidad, generando recomendaciones para agentes humanos que mejoran la experiencia y la participación del cliente. Los asesores financieros personales, que alguna vez fueron un privilegio de los clientes de patrimonio neto ultra alto, ahora pueden democratizarse mediante Agentes de IA y estar disponibles para una base de clientes más amplia.

Los bancos, al tener acceso a una gran cantidad de información personal y del historial de transacciones de los clientes, pueden brindar una variedad de servicios, desde planificación fiscal hasta asesoramiento de inversiones, incluso actuando como asistentes personales. Mediante esta habilitación gradual de los Agentes de IA para manejar tareas complejas y personales, los bancos y las organizaciones de servicios financieros pueden ofrecer una experiencia superior al cliente, lo que conduce a una mayor lealtad y valor de por vida.

IA Agéntica y el hype que la rodea

La tendencia tecnológica de Gartner para 2025 colocó a la IA Agéntica como la principal tendencia en 2025. La Encuesta de referencia de liderazgo ejecutivo en IA y datos de MITSMR 2025 también pronosticó un resultado similar.

¿Qué es la IA Agéntica? 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 intenta resolver". Es un sistema de autoaprendizaje que utiliza las capacidades sofisticadas de razonamiento y creatividad de los modelos de IA Generativa para resolver problemas complejos de múltiples pasos. Una malla agéntica es un equipo de múltiples agentes que pueden realizar tareas simultáneamente alineadas con un solo objetivo.

"Se promete que los sistemas de IA Agéntica transformarán muchos aspectos de la colaboración humano-máquina con sus capacidades de razonamiento y ejecución mejoradas. Pueden planificar y tomar decisiones de forma independiente, ofreciendo mayor productividad, innovación y conocimiento para la fuerza laboral humana" – HBR, diciembre de 2024

Una representación de ejemplo de un sistema de servicio al cliente de IA Agéntica

Todos estos agentes realizan sus tareas de forma concurrente y reportan al agente administrador, que a su vez responde a las consultas de los clientes. El conocimiento de dominio seleccionado y la capacitación hacen que estos agentes sean expertos en su área. La vasta biblioteca organizativa de investigaciones y puntos de datos sobre gestión patrimonial son recursos que se pueden aprovechar para entrenar a los Agentes de IA.

Algunos de los casos de uso clave en el servicio al cliente son:

• Asesor financiero virtual
• Perfilado de clientes
• Monitoreo de fraudes en tiempo real
• 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 conozca un banco a sus clientes, mejor podrá atenderlos y construir una relación duradera. Es un proceso arduo. A pesar del progreso tecnológico, todavía consume tiempo y tiene mucho margen de mejora. A lo largo de los años, las tecnologías OCR y varios niveles de automatización en diferentes etapas han mejorado enormemente el proceso de captura, procesamiento y utilización de la información del cliente. Los Agentes de IA autónomos ofrecen muchas esperanzas y posibilidades para transformar aún más el proceso, haciéndolo fluido y realizando múltiples actividades concurrentes.

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

Como lo demuestra la evidencia, el proceso actual es susceptible a actores fraudulentos que podrían eludir mecanismos de validación como la prueba de vida, etc. Los Agentes de IA tienen la capacidad de hacer que este proceso sea robusto, analizando señales contextuales como el ángulo del dispositivo o la ejecución de software no autorizado en segundo plano, etc. Además, la capacidad de los Agentes de IA para procesar datos no estructurados combinada con el análisis de sentimientos puede conducir a un perfilado de riesgo sólido del cliente, creando una personalidad 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 inescrupulosos, haciendo que el sistema sea seguro. Esto genera una mayor confianza, una mejor participación del cliente y 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 fallan al manejar interacciones tan multifacéticas y pueden perder el contexto.
• Los chatbots tradicionales no pueden gestionar carteras de clientes ejecutando transacciones de inversión en productos de gestión patrimonial.
• La IA Agéntica opera a un nivel más avanzado, funcionando como miembros digitales del equipo 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 la coherencia contextual en diálogos largos y complejos.

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

• En la participación del cliente, la IA Agéntica ofrece:

Soporte 24/7 que imita la interacción humana.

Manejo escalable de problemas complejos y en capas del cliente.

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

• El enfoque va más allá de la resolución básica de consultas: asegura la propiedad total del problema y una resolución de extremo a extremo.

Llamados a la acción para los líderes de la industria:

Ahora surge la pregunta estratégica: ¿qué deben hacer los líderes de la industria no solo para experimentar sino para operacionalizar la IA Agéntica para obtener beneficios transformadores? Primero, deben superar la fatiga de los pilotos y seleccionar casos de uso de alto impacto en la participación del cliente para probar en "modo copiloto".

Es decir, 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 presupuesto de software por asiento a contratos de servicio como software basados en resultados; pagar por resolución, no por licencia. Cuarto, los líderes deben integrar datos a través de silos como marketing, servicio, operaciones, para alimentar a estos sistemas con el contexto en el que prosperan.

Y finalmente, liderar con confianza; implementar salvaguardas éticas, medir el rendimiento de manera transparente y dejar que los clientes sepan que, aunque las máquinas pueden manejar consultas, los humanos siempre están en el circuito. En esta nueva era, ganar no se trata de construir la tecnología, sino de capacitar a las personas y los procesos para amplificar su impacto.

Referencias:

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