Inteligencia Artificial Agentic - Mejorando la participación del 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, oct 24, 2023.
“El mercado global de fintech se proyecta que valga 394.880 millones de dólares en 2025 y alcance 1.126.640 millones de dólares para 2032” – Fortune Business Insights, 09 de junio de 2025

El compromiso del cliente es uno de los principales diferenciadores entre las instituciones tradicionales de banca y servicios financieros y las fintech. Desde una incorporación de clientes sin fricciones, validaciones, ejecución de transacciones, hasta el servicio posterior y la gestión de reclamaciones, las fintech superan a las instituciones financieras tradicionales. Con el tiempo, las fintech han intentado cerrar la brecha y destacar en el compromiso del cliente. La investigación muestra que este es el factor más importante, que conduce a mejoras en los resultados financieros.

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. La “Personalización” y la “Velocidad del servicio al cliente” aún tienen puntuaciones bajas en las encuestas de satisfacción1, lo que ofrece amplias oportunidades para que los bancos y organizaciones de servicios financieros mejoren la calidad. La brecha se amplía aún más para los clientes de gestión de patrimonio, donde la necesidad de personalización y conocimientos especializados es fundamental para construir confianza y lealtad. Aquí es donde los agentes de IA, con conocimientos especializados en el dominio, pueden impulsar interacciones con los clientes atractivas e inteligentes. El servicio al cliente, al estar en la vanguardia de la interacción comercial, no solo impulsa la satisfacción, sino también la lealtad a largo plazo y el valor de vida del cliente.

Una malla de IA agentica con múltiples agentes especializados puede realizar actividades simultáneamente, como recuperar historiales de interacción con clientes, análisis de sentimientos, eventos de vida, análisis del panorama competitivo en productos y tarifas, análisis de tendencias del mercado, etc., y ofrecer orientación informativa a los clientes. Utilizando tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y reconocimiento de voz, la interacción puede adaptarse intuitivamente al estilo preferido del cliente, ser independiente del idioma y habilitada para múltiples canales. Los beneficios de GenAI son reales y algunas implementaciones recientes por bancos están mostrando resultados positivos. Las mejoras en la experiencia son uno de los principales beneficios.

La colaboración entre IA y humanos es uno de los resultados más mutuamente beneficiosos de los avances 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 los agentes humanos que mejoran la experiencia y el compromiso del cliente. Los Asesores Financieros Personales, que antes eran un privilegio de clientes con patrimonio ultra alto, ahora pueden ser democratizados por agentes de IA y estar disponibles para un público más amplio.

Los bancos, al tener acceso a una gran cantidad de información personal y historial de transacciones de los clientes, pueden ofrecer un conserje de servicios, desde planificación fiscal hasta asesoramiento de inversiones, incluso actuando como asistente personal. Con esta habilitación gradual de los agentes de IA para manejar tareas complejas y personales, los bancos y organizaciones de servicios financieros pueden ofrecer una experiencia superior, aumentando la lealtad y el valor de vida del cliente.

IA agentica y el hype que la rodea

La tendencia tecnológica de Gartner para 2025 colocó a la IA agentica como la principal tendencia en 2025. La encuesta de referencia de MITSMR 2025 sobre 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 guía humana constante, dice HBR. Entiende los metas y objetivos del usuario y el contexto del problema que intenta resolver”. Es un sistema de autoaprendizaje que utiliza razonamiento sofisticado y capacidades creativas de los modelos de GenAI para resolver problemas complejos de múltiples pasos. Un conjunto de agentes agenticos es un equipo de múltiples agentes que pueden realizar tareas simultáneamente alineadas con un objetivo común.

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

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

Todos estos agentes realizan sus tareas en paralelo y reportan al agente gestor, quien a su vez responde a las consultas del cliente. El conocimiento especializado y la capacitación hacen que estos agentes sean expertos en su área. La vasta biblioteca organizacional de investigaciones y datos sobre gestión de patrimonio 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
• Perfil del cliente
• Monitoreo de fraude en tiempo real
• Ejecución de tareas rutinarias
• Reportes

El perfil del cliente, que es el primer paso para conocer a un cliente, es otro caso de uso clave que impulsa el compromiso del cliente. Cuanto mejor conozca un banco a sus clientes, mejor podrá servirles y construir una relación duradera. Es un proceso arduo. A pesar del avance en tecnología, todavía consume mucho tiempo y tiene mucho margen de mejora. A lo largo de los años, las tecnologías OCR y los niveles variados 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 permitiendo realizar múltiples actividades en paralelo.

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

Como evidencia, el proceso actual es susceptible a actores fraudulentos, que podrían eludir mecanismos de validación como la prueba de vitalidad, 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 análisis de sentimientos, puede generar perfiles de riesgo más precisos, creando una persona más exacta. Este nivel más profundo de escrutinio, junto con validaciones en tiempo real, aumenta el nivel de seguridad y ayuda a prevenir intentos de fraude sofisticados por parte de elementos sin escrúpulos, haciendo que el sistema sea seguro. Esto conduce a una mayor confianza, mayor compromiso del cliente y lealtad.

Aprendizajes:

• Una interacción típica con el cliente puede involucrar múltiples consultas—como transacciones recientes, recomendaciones de productos y errores de facturación—todo en una sola conversación.
• Los chatbots tradicionales a menudo no manejan bien estas interacciones multifacéticas y pueden perder contexto.
• Los chatbots tradicionales no pueden gestionar carteras de clientes realizando transacciones de inversión en productos de gestión patrimonial.
• La IA agentica 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 decisiones dinámicas.

• Estos sistemas pueden:

Comprender el lenguaje humano matizado y natural.

Mantener coherencia contextual en diálogos largos y complejos.

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

• En el compromiso del cliente, la IA agentica ofrece:

Soporte 24/7 que imita la interacción humana.

Manejo escalable de problemas complejos y en capas.

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 resolver consultas básicas: asegura la propiedad total del problema y una resolución de extremo a extremo.

Llamado a la acción para líderes del sector:

Ahora surge la pregunta estratégica; ¿qué deben hacer los líderes del sector para no solo experimentar, sino operacionalizar la IA agentica para obtener beneficios transformadores? Primero, deben superar la fatiga de los pilotos y seleccionar casos de uso de alto impacto en compromiso del cliente para probar en “modo copiloto”.

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

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

Referencias:

• https://www.salesforce.com/resources/research-reports/financial-services-report/
• https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2024/october/generativeai-banking.html
• https://www.gartner.com/en/articles/top-technology-trends-2025
• https://sloanreview.mit.edu/article/five-trends-in-ai-and-data-science-for-2025/
• El futuro del crecimiento fintech | McKinsey
• https://www.fortunebusinessinsights.com/ - Panorama del mercado FinTech con tamaño, participación, valor | Crecimiento [2032]