Más de la mitad de las empresas de servicios financieros ya han implementado o tienen previsto implementar IA agéntica, según datos de Gartner. Estos sistemas —capaces de planificar y ejecutar tareas de forma autónoma, incorporando información en tiempo real— prometen transformar desde la gestión del riesgo hasta el cumplimiento normativo.
Sin embargo, lo que frena a muchas organizaciones no es la tecnología en sí. Es algo más difícil de resolver: la calidad, la seguridad y la accesibilidad de los datos que alimentan esos sistemas.
Un sector con exigencias únicas
Los servicios financieros operan en uno de los entornos más regulados del mundo. Sus datos no solo son sensibles: cambian segundo a segundo, reflejando transacciones, señales de mercado y riesgos en tiempo real. Esa combinación de velocidad y presión normativa eleva considerablemente las apuestas.
La IA agéntica encaja bien en este contexto. A diferencia de los modelos que simplemente generan respuestas, estos sistemas planifican y ejecutan tareas de forma autónoma, incorporan datos en tiempo real y optimizan flujos de trabajo complejos. Resulta especialmente valioso para gestionar riesgos o cumplir requisitos regulatorios, dos frentes donde el margen de error es prácticamente inexistente.
Gartner estima que más del 50 % de los equipos financieros ya han adoptado o planean adoptar esta tecnología. El interés es evidente. Pero, como señala Steve Mayzak, director global de Search AI en Elastic, «todo empieza con los datos». La sofisticación del sistema importa menos que la calidad del dato que lo alimenta.
El eslabón más débil de la cadena
Introducir IA autónoma en una organización no neutraliza sus problemas de datos. Los amplifica. Si los datos son inconsistentes, están fragmentados o resultan difíciles de localizar, el agente reproducirá esas debilidades a mayor escala y velocidad.
Cuando los datos permanecen atrapados en silos, los agentes generan respuestas contradictorias y toman decisiones difíciles de rastrear, erosionando la confianza de reguladores, clientes y equipos internos por igual.
Un estudio de Forrester revela que el 57 % de las organizaciones financieras aún están desarrollando las capacidades internas necesarias para aprovechar la IA agéntica. El reto no es menor. El lenguaje natural —correos, informes, contratos— es mucho más difícil de organizar y depurar que los datos estructurados de una hoja de cálculo, y esa complejidad multiplica el riesgo de error en cada paso del proceso.
Regulación y precisión: no hay margen para el error
En finanzas, la trazabilidad no es opcional. No basta con registrar qué datos entraron en un sistema y qué salió. La regulación exige explicar la lógica de cada paso intermedio: por qué ese dato era el adecuado, cómo influyó en la decisión siguiente.
Los errores de generación que caracterizaron a los primeros modelos de IA son inaceptables en este entorno. Como apunta Mayzak, «en muchos casos no existe el suficientemente bueno». Los sistemas deben ser precisos desde el principio.
El problema se complica cuando se considera la historia acumulada de una institución. Un banco con 50 años de actividad puede tener hasta 60 formatos distintos para el mismo tipo de documento. Unificar esa diversidad sin perder precisión es uno de los mayores desafíos técnicos del sector. Los sistemas agénticos deben producir resultados deterministas —los mismos resultados ante las mismas condiciones— aunque se construyan sobre modelos que, por naturaleza, no lo son.
La búsqueda como tecnología fundacional
Una plataforma de búsqueda eficaz es la clave para resolver el problema de los datos fragmentados e inaccesibles. Permite a los agentes de IA trabajar tanto con datos estructurados como no estructurados, con la precisión y el contexto necesarios para tomar decisiones fiables.
Mayzak lo resume con claridad: «La búsqueda es la tecnología fundacional que hace que la IA sea precisa y esté anclada en datos reales». Sin esa capa, los agentes operan sin referencia sólida.
Los casos de uso ya son operativos: en monitorización de riesgos, los agentes escanean transacciones y señales externas para detectar exposiciones emergentes; en supervisión de operaciones, identifican discrepancias y resuelven excepciones con mínima intervención humana; en informes regulatorios, recopilan datos de múltiples sistemas y documentan cómo se produjo cada resultado. Estas capacidades ya existen en muchas entidades, pero de forma manual y fragmentada. La IA agéntica permite escalarlas sin sacrificar la trazabilidad que exige el regulador.
Construir paso a paso: la estrategia que funciona
Lanzar IA agéntica puede resultar complejo, especialmente si iniciativas anteriores no llegaron a buen puerto. La recomendación de Mayzak es clara: empezar por un caso de uso manejable y dejar que el éxito construya el siguiente paso.
Las organizaciones que intentan automatizar procesos de 70 pasos de golpe suelen estancarse. Quienes avanzan de forma incremental obtienen resultados medibles y generan la confianza interna necesaria para continuar.
Un ecosistema agéntico exitoso requiere controles de seguridad sólidos, buena gobernanza del dato y gestión continua del rendimiento del sistema. Esa combinación crea un ciclo de retroalimentación en el que los resultados de la IA informan las decisiones de inversión y mejoran el sistema de forma progresiva. Las entidades que dominen esta iteración no solo resolverán sus problemas de datos: convertirán la IA agéntica en una ventaja competitiva difícil de replicar para quienes aún no hayan ordenado su arquitectura.