Perspectivas de la banca y los mercados de capitales para 2026

El 2026 marcará un punto de inflexión para la banca y los mercados de capitales a nivel global. En un contexto de crecimiento económico moderado, mayor presión sobre la rentabilidad y una competencia cada vez más intensa, las instituciones financieras enfrentarán decisiones críticas sobre cómo escalar la inteligencia artificial (IA) de forma segura, rentable y sostenible.

Más allá de los pilotos y las pruebas de concepto, la IA, incluida la IA generativa y la IA agéntica, se posiciona como un habilitador clave para redefinir la productividad, transformar la experiencia del cliente, fortalecer la gestión de riesgos y crear nuevas fuentes de valor. Sin embargo, capturar su verdadero potencial requerirá mucho más que tecnología: demandará cambios profundos en la estrategia, el modelo operativo, la gobernanza y la infraestructura de datos.

Nuestro estudio Perspectivas de la banca y los mercados de capitales para 2026 analiza cómo las instituciones líderes están abordando esta transición y qué las diferencia de aquellas que permanecen atrapadas en iniciativas aisladas de bajo impacto.

De la experimentación a la industrialización de la IA

A medida que la presión por demostrar resultados tangibles se intensifica, los bancos deberán superar algunos desafíos estructurales: arquitecturas de datos fragmentadas, sistemas heredados, modelos de gobernanza poco claros y dificultades para medir el retorno sobre la inversión. En 2026, la brecha entre las organizaciones que logren industrializar la IA y aquellas que no lo consigan será cada vez más evidente.

La IA ya está habilitando casos de uso de alto impacto en áreas como:

• Personalización avanzada y modelos de “segmento de uno”
• Automatización inteligente de operaciones y funciones de soporte
• Prevención de fraude y delitos financieros con analítica avanzada
• Asesoría aumentada para ejecutivos y fuerza comercial
• Optimización de costos y mejora sostenida de la eficiencia operativa

Las instituciones más avanzadas están evolucionando hacia modelos donde humanos y agentes de IA trabajan de forma orquestada, con controles claros, trazabilidad y cumplimiento normativo integrado desde el diseño.

La base invisible del éxito: datos preparados para IA

Uno de los principales hallazgos del informe es que la ambición en IA suele verse limitada por la calidad de los datos y su disponibilidad. Sin una arquitectura de datos preparada para IA, precisa, oportuna, amplia y gobernada de forma rigurosa, incluso los modelos más sofisticados tienden a estancarse.

La preparación de datos se ha convertido en un diferenciador estratégico. Las organizaciones que avanzan con mayor rapidez son aquellas que han logrado:

• Integrar datos entre líneas de negocio y funciones críticas
• Asegurar trazabilidad, calidad y linaje de datos extremo a extremo
• Habilitar acceso ágil y seguro a datos para humanos y agentes de IA
• Incorporar principios de cumplimiento, privacidad y seguridad por diseño

En 2026, la capacidad de escalar la IA dependerá directamente de estas bases, así como de una clara definición de propiedad de datos y responsabilidad.

Un llamado a la acción para 2026

El 2026 no será el año de la adopción inicial de la IA, sino el año en que se definirá quién logra convertirla en una ventaja competitiva sostenible. Las instituciones financieras que avancen con una visión clara, inversión disciplinada y un enfoque integral que conecte estrategia, datos, tecnología, personas y gobernanza, estarán mejor posicionadas para liderar la próxima etapa de la banca y los mercados de capitales.

Descubra los cinco pasos clave para escalar la inteligencia artificial, fortalecer su infraestructura de datos y redefinir el modelo operativo bancario.

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