La inteligencia artificial ya está instalada en la trastienda de las entidades financieras. Sin que los clientes necesariamente lo adviertan, hoy diferentes herramientas ayudan a cuadrar cifras, revisar documentos, analizar riesgos, detectar movimientos anómalos y encontrar errores en códigos informáticos.
Este cambio se refleja principalmente en tareas que antes exigían horas de trabajo manual y el uso intensivo de planillas de Excel, correos electrónicos o archivos en distintos formatos. El objetivo es acelerar estos procesos y liberar tiempo de sus equipos, pero sin traspasar a la tecnología las decisiones que requieren criterio profesional o implican responsabilidades regulatorias.
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Carolina Duarte, socia de Consultoría en Mercado Capitales de EY, explicó cómo se ha dado este proceso dentro de las entidades financieras.
“Los procesos internos que más se han beneficiado con el uso de la IA están en áreas de back office y control, proporcionando alternativas tácticas de automatización de tareas manuales o de mucho ‘planilleo'. Por ejemplo, automatizaciones de cuadraturas, conciliaciones y revisiones que muchas veces se hacen en base a archivos de formatos variados, incluyendo fuentes como el correo”, aseguró.
IA para desarrollar software y detectar anomalías
Ahora bien, la adopción de la IA no avanza al mismo ritmo en todas las áreas ni en todas las entidades financieras. Mientras algunas organizaciones han puesto el foco en la productividad de sus equipos y el desarrollo tecnológico, otras la utilizan para analizar datos, evaluar riesgos o gestionar siniestros.
Duarte explicó que "en todas las áreas hay adopción táctica para las tareas manuales y en ese sentido las áreas de operaciones y cumplimiento llevan la delantera".
"También la adopción y beneficio en áreas de tecnología ha sido rápida y relevante, el ciclo de desarrollo se ha visto acelerado, mejorada la curva de aprendizaje y adopción de nuevas herramientas, generación de pruebas internas, revisión de código y suman y siguen los ámbitos de aplicación en tecnología", agregó.
Por ejemplo, Banco de Chile entregó acceso a Copilot Chat a cerca de 11.000 trabajadores para apoyar la generación de contenidos, la investigación, la elaboración de reportes y el análisis de datos. Además, incorporó IA generativa en modo agente dentro del ciclo de desarrollo de software.
“Gracias al apoyo de la inteligencia artificial, tareas que antes requerían mucho tiempo y esfuerzo, como la investigación, el desarrollo de software o la elaboración de reportes, hoy pueden realizarse significativamente más rápido, permitiendo que nuestros colaboradores se concentren en actividades de mayor valor, análisis y relación con los clientes”, señalaron desde la entidad.
Por su parte, Transbank creó en 2025 su Centro de Inteligencia Artificial Aplicada y desplegó herramientas como EugenIA, un chatbot interno. Asimismo, en el monitoreo de transacciones utiliza IA para explicar alertas, resumir patrones anómalos y facilitar las investigaciones de posibles fraudes.
“Todo esto se ejecuta en un entorno seguro y monitoreado, adaptando modelos sobre una arquitectura controlada, y conectándolos a datos autorizados, documentos y reglas de negocio internas”, explicó Vicente Tredinick, gerente de la División Operaciones y Tecnología de Transbank.
MetLife, en tanto, aplica la IA en la evaluación de riesgos para procesar mayores volúmenes de información y apoyar las decisiones de suscripción. También utiliza esta tecnología para agilizar la revisión y el procesamiento de siniestros.
“El análisis de información nos permite identificar patrones y tendencias que solían requerir de un importante esfuerzo manual, lo que contribuye a la mejora en la calidad de decisiones de negocio y, por sobre todo, a ofrecer mejores condiciones de servicio a nuestros clientes”, indicaron desde la aseguradora.
Herramienta para invertir, programar y conocer al cliente
La IA también está llegando a funciones que combinan análisis de información y desarrollo de productos. En estas áreas, las entidades pueden investigar alternativas de inversión, automatizar procesos operacionales y aprovechar datos que antes eran más tediosos de ordenar o cruzar.
Fintual utiliza inteligencia artificial en sus áreas de ingeniería, operaciones y diseño. Según explicaron, trabajan con herramientas como Claude Code para escribir y revisar código, investigar errores y automatizar controles de calidad. También desarrollaron un agente especializado en acciones y, junto al académico Arturo Cifuentes, crearon un método que combina optimización estocástica e IA generativa para rebalancear los portafolios de sus fondos.
"En operaciones, la IA nos permite construir automatizaciones mucho más rápido: algunos procesos que antes podían tomar semanas de desarrollo hoy se implementan en pocos días", explicó Florencia Barrios, Country Manager de Fintual.
Coopeuch, en tanto, comenzó a utilizar agentes de inteligencia artificial para mejorar su modelo operacional y aprovechar la información disponible sobre sus socios
"La IA agéntica te permite hacer muchas cosas, pero probablemente, si uno lo mira solo desde la lógica de la productividad, va a perder un valor grande que podemos capturar", explicó Rodrigo Silva, gerente general de Coopeuch, en un capítulo de Mi Billetera, el podcast de Chócale.
"Y ese valor que nosotros queremos capturar es conocer más a nuestros socios y darles mejores productos y servicios financieros”, agregó.
El ojo humano sigue marcando el límite
A medida que bancos, aseguradoras, adquirentes, cooperativas y AGF incorporan sistemas de IA más complejos, deberán definir con mayor precisión qué tareas se pueden automatizar y cuáles deben seguir bajo control humano.
Entre los principales desafíos aparecen la seguridad de los datos, el cumplimiento regulatorio y la capacidad de explicar los resultados que generan estas herramientas.
“Usamos inteligencia artificial cuando puede aportar escala, consistencia y mayor eficiencia en procesos sistemáticos o repetitivos. Pero mantenemos la decisión humana en todo lo que involucra juicio, una relación de confianza con el cliente o responsabilidad regulatoria”, comentó Barrios desde Fintual.
En la misma línea, desde Transbank explicaron a Chócale que estructuró la implementación de IA en sus procesos sobre cuatro pilares: gobierno, datos de calidad, casos de uso priorizados y una gestión rigurosa del riesgo.
"La IA no reemplaza la estrategia ni el criterio humano, sino que amplifica la capacidad de una organización para responder mejor, más rápido y con foco en el cliente", sostuvo Tredinick.
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