{"id":18974,"date":"2026-02-10T17:25:05","date_gmt":"2026-02-10T20:25:05","guid":{"rendered":"https:\/\/es.abstracta.us\/blog\/?p=18974"},"modified":"2026-02-10T17:25:06","modified_gmt":"2026-02-10T20:25:06","slug":"el-lado-oculto-de-la-adopcion-de-ia-en-finanzas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/es.abstracta.us\/blog\/el-lado-oculto-de-la-adopcion-de-ia-en-finanzas\/","title":{"rendered":"El lado oculto de la adopci\u00f3n de IA en finanzas: \u201cNo hay una mirada de procesos end to end\u201d"},"content":{"rendered":"\n

Mario Ernst analiza los errores estructurales que est\u00e1n llevando a las instituciones financieras a acumular pruebas de concepto, automatizaciones aisladas y poco impacto real con IA. Nos cuenta qu\u00e9 se necesita para pasar de pilotos a transformaci\u00f3n real.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"Mario<\/a><\/figure>\n\n\n\n

La inteligencia artificial<\/a> lleg\u00f3 a la industria financiera con una velocidad que result\u00f3 imposible de prever para la mayor\u00eda de las instituciones financieras. Casi por instinto de supervivencia corporativa, los intentos <\/strong>de adopci\u00f3n avanzaron r\u00e1pidamente en el sector, pero muchas veces sin marcos claros de gobernanza ni planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica. <\/strong><\/p>\n\n\n\n

Crecieron las implementaciones, pero la integraci\u00f3n y transformaci\u00f3n real, no tanto<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Para Mario Ernst<\/strong>, CEO y fundador de Evolution Labs, el problema no est\u00e1 en la tecnolog\u00eda sino en c\u00f3mo se decide adoptarla y capturar valor. <\/p>\n\n\n\n

\u201cEst\u00e1 instalada la idea que hay que adoptar IA, pero estamos tomando decisiones err\u00f3neas respecto a responsables y recursos, que est\u00e1n creando modelos operativos de innovaci\u00f3n que muchas veces no repercuten en el resultado financiero de la organizaci\u00f3n. Es, de alg\u00fan modo, una profec\u00eda autocumplida para los detractores de la innovaci\u00f3n<\/strong>\u201d, enfatiza el especialista.<\/p>\n\n\n\n

Al no creer en la iniciativa y avanzar por obligaci\u00f3n competitiva, muchas organizaciones no lo est\u00e1n gestionando con el nivel de dise\u00f1o, gobernanza y disciplina operativa que se requiere.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

 \u201cComo resultado, la innovaci\u00f3n con IA no aporta valor concreto y terminan volviendo a lo tradicional\u201d, expresa Ernst, entrevistado por Abstracta. <\/p>\n\n\n\n

Detr\u00e1s de ese patr\u00f3n, se\u00f1ala, hay decisiones poco claras sobre liderazgo, metodolog\u00eda y presupuesto para innovar: \u201cmuchos directivos culpan a la innovaci\u00f3n con IA de no cumplir con la promesa de generar valor, pero no est\u00e1n viendo que en realidad lo que sucede es que no est\u00e1n implementando correctamente\u201d.<\/p>\n\n\n\n

La escena se repite en muchos comit\u00e9s ejecutivos:  licencias corporativas, equipos <\/strong>probando agentes<\/strong><\/a> de forma desordenada, pilotos en \u00e1reas distintas y una expectativa impl\u00edcita de que, por acumulaci\u00f3n, \u201calgo va a escalar\u201d.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, cuando diferentes organismos se acercan a Abstracta en su b\u00fasqueda de transformaci\u00f3n de IA y preguntamos sobre c\u00f3mo integraron IA, qu\u00e9 procesos cr\u00edticos del negocio cambiaron o c\u00f3mo est\u00e1n controlando el nuevo riesgo operativo, la respuesta suele ser difusa.<\/p>\n\n\n\n

El punto ciego de la transformaci\u00f3n con IA<\/h2>\n\n\n\n

De a poco, muchas organizaciones comienzan a darse cuenta de que la suma de iniciativas no se convierte en transformaci\u00f3n. Para Mario Ernst, el problema central yace en la adopci\u00f3n sin un mapa com\u00fan de c\u00f3mo opera el negocio completo.<\/p>\n\n\n\n

Su diagn\u00f3stico aparece en una frase que convoca a la autocr\u00edtica y al an\u00e1lisis profundo: \u201cno hay una mirada de procesos end to end\u201d<\/strong>. Ernst sostiene que, cuando la adopci\u00f3n se vuelve fragmentaria, se pierden dos cosas a la vez: la capacidad de gobernar el riesgo y la capacidad de capturar valor. El resultado es que se avanza pero no necesariamente se construye algo sostenible.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El s\u00edntoma: muchos pilotos, poca transformaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

En el d\u00eda a d\u00eda, esta falta de visi\u00f3n integral se expresa como eficiencia local: cada \u00e1rea mejora su tramo, automatiza tareas, acelera decisiones y, quiz\u00e1s, hasta reduce fricci\u00f3n interna. <\/p>\n\n\n\n

El problema se presenta cuando esos tramos no est\u00e1n conectados con el flujo completo de una operaci\u00f3n financiera, que suele cruzar negocio, riesgo, compliance, tecnolog\u00eda, operaciones y canales. \u201cCada \u00e1rea est\u00e1 viendo solo su silo funcional, y eso lleva no solo a la p\u00e9rdida de visibilidad del proceso, sino tambi\u00e9n a que los casos de uso no moneticen\u201d.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Cuando esta l\u00f3gica se instala, el portafolio de iniciativas crece, pero se vuelve dif\u00edcil responder preguntas b\u00e1sicas como qu\u00e9 procesos cr\u00edticos est\u00e1n siendo redise\u00f1ados de punta a punta, qu\u00e9 controles se est\u00e1n agregando, qu\u00e9 riesgos se est\u00e1n aceptando, y qu\u00e9 impacto econ\u00f3mico est\u00e1 probado.<\/p>\n\n\n\n

\u201cTenemos organizaciones llenas de pruebas de concepto (POCs), productos m\u00ednimos viables (MVPs) y testeos que carecen de proyectos que realmente est\u00e1n siendo transformacionales y capturando, creando y capturando valor\u201d, subraya el experto.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La causa: adoptar tecnolog\u00eda antes de dise\u00f1ar el modelo operativo<\/h2>\n\n\n\n

Ernst observa que muchas instituciones empiezan su adopci\u00f3n de IA disponibilizando herramientas de forma masiva dentro de las empresas, con la esperanza de que la innovaci\u00f3n emerja desde el uso.<\/p>\n\n\n\n

Para \u00e9l, esa secuencia genera dos efectos previsibles. <\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Iniciativas redundantes o incompatibles entre s\u00ed: distintas automatizaciones para el mismo problema, o mejoras locales que crean nueva fricci\u00f3n en otra etapa del flujo. <\/li>\n\n\n\n
  2. Ausencia de criterios compartidos para priorizar casos de uso con impacto transversal.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Mario Ernst en 1era persona,
    CEO & Founder en Evolution Labs<\/h2>\n\n\n\n

    \u00bfPor qu\u00e9 existen tantos casos de uso que no llegan a monetizar?<\/h3>\n\n\n\n

    Porque se optimizan tramos aislados y se pierde la mirada del proceso completo que, en la industria financiera, es donde se materializan el control y el valor. Puede haber productividad en una funci\u00f3n, pero si el flujo no cambia, el negocio no captura el beneficio en costos, ingresos, conversi\u00f3n o mitigaci\u00f3n de riesgo.<\/em><\/p>\n\n\n\n

    \u00bfPor qu\u00e9 crees que tantos pilotos de IA se escalan sin estar realmente listos?<\/h3>\n\n\n\n

    En demasiados casos, cuando se pregunta por qu\u00e9 se escala, no hay sustento cuantitativo: no tienen muchas m\u00e9tricas y avanzan solo porque el proyecto ya se prob\u00f3 o ya se construy\u00f3. Se pasa directamente a ejecuci\u00f3n, como si fuera un proyecto tradicional. Y ah\u00ed est\u00e1 el problema, la primera fase de cada proyecto deber\u00eda tener siempre el foco en el aprendizaje, no en la monetizaci\u00f3n.<\/em><\/p>\n\n\n\n

    \u00bfQu\u00e9 deber\u00eda tener un proyecto para pasar de piloto a escala?<\/h3>\n\n\n\n

    En primer lugar, tiene que haber una gobernanza clara. Lo segundo es una estrategia que conecte la experimentaci\u00f3n con el escalamiento, el llamado \u201cAI Blueprint\u201d, que en el fondo es el plan que permite partir desde casos de uso y POCs peque\u00f1as, para terminar en proyectos escalados que son transversales en la organizaci\u00f3n. Ah\u00ed es donde monetiza.<\/em><\/p>\n\n\n\n

    El riesgo que crece en silencio<\/h2>\n\n\n\n

    Adem\u00e1s del retorno, hay una segunda consecuencia que queda subestimada con frecuencia: el riesgo operativo.<\/strong> La IA redise\u00f1a procesos, automatiza decisiones y acelera flujos, pero no siempre deja registro claro de qu\u00e9 cambi\u00f3, qu\u00e9 se deleg\u00f3 a modelos o agentes, y c\u00f3mo se controla.<\/p>\n\n\n\n

    Ernst lo describe como un patr\u00f3n: \u201cno siempre se est\u00e1n identificando los riesgos de esos nuevos procesos tecnol\u00f3gicos y autom\u00e1ticos, y por lo tanto no se est\u00e1n generando los controles adecuados\u201d.<\/p>\n\n\n\n

    En instituciones reguladas, ese vac\u00edo se transforma r\u00e1pidamente en fricci\u00f3n: auditor\u00eda, compliance, disputas internas por responsabilidades y p\u00e9rdida de visibilidad end-to-end. Y cuando eso ocurre, el impulso inicial de adopci\u00f3n se vuelve defensivo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    La oportunidad: un momento donde \u201cest\u00e1 todo por hacer\u201d<\/h2>\n\n\n\n

    Ernst interpreta el escenario actual como un cambio de \u00e9poca para el sector: de una industria centrada en ejecutar lo establecido a una industria forzada a crear, adaptarse y diferenciarse: \u201chay mucho espacio para empezar a crear cosas nuevas que no exist\u00edan y diferenciarse\u201d.<\/p>\n\n\n\n

    Para quienes lideran innovaci\u00f3n, tecnolog\u00eda y operaciones, la oportunidad est\u00e1 en salir de la adopci\u00f3n por acumulaci\u00f3n y pasar a una adopci\u00f3n por dise\u00f1o:<\/strong> procesos completos, prioridades claras, m\u00e9tricas compartidas y gobierno que permita escalar sin perder control.<\/p>\n\n\n\n

    \u201cEs un momento donde tenemos todo por hacer\u201d, concluy\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

    C\u00f3mo puede ayudar Abstracta en este escenario<\/h2>\n\n\n\n
    \"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

    Desde Abstracta, trabajamos con bancos, fintech y organizaciones financieras tanto en etapas tempranas de adopci\u00f3n de IA como en procesos avanzados de transformaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

    Fundada en 2008 y con presencia global, Abstracta es una empresa de tecnolog\u00eda que ayuda a las organizaciones a entregar software de alta calidad m\u00e1s r\u00e1pido, gracias a la combinaci\u00f3n de ingenier\u00eda de calidad potenciada por IA con experiencia humana<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    Nuestro enfoque parte de tres ejes:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Visi\u00f3n end-to-end de procesos cr\u00edticos<\/h3>\n\n\n\n

    Acompa\u00f1amos tanto a quienes necesitan ordenar y redise\u00f1ar flujos ya intervenidos por IA, como a quienes buscan identificar desde cero d\u00f3nde tiene sentido aplicar inteligencia artificial en procesos completos del negocio.<\/p>\n\n\n\n

    Comenzamos revisando el proceso actual de delivery de la organizaci\u00f3n de punta a punta (c\u00f3mo se construye, prueba, se pasa a producci\u00f3n y se opera el software), para identificar cuellos de botella, brechas de calidad y restricciones estructurales antes de introducir IA.<\/p>\n\n\n\n

    Gobernanza y despliegue responsable de IA<\/h3>\n\n\n\n

    Ayudamos a definir modelos de gobernanza, criterios de priorizaci\u00f3n y m\u00e9tricas de madurez para convertir pruebas de concepto en capacidades productivas, o para construir ese camino de forma estructurada desde el inicio.<\/p>\n\n\n\n

    Como parte de esta base, dise\u00f1amos dashboards con KPIs relevantes de ingenier\u00eda y entrega (incluyendo m\u00e9tricas DORA<\/a>) para establecer una l\u00ednea base clara y medir de forma objetiva el impacto de la adopci\u00f3n de IA en el tiempo.
    <\/p>\n\n\n\n

    Ingenier\u00eda de calidad, riesgo y seguridad desde el dise\u00f1o<\/h3>\n\n\n\n

    Integramos testing avanzado, observabilidad<\/a>, controles y validaci\u00f3n continua en iniciativas de IA. Reducimos el riesgo operativo y regulatorio tanto en proyectos existentes como en nuevas implementaciones.<\/p>\n\n\n\n

    Sobre una estrategia s\u00f3lida de calidad, identificamos en qu\u00e9 etapas del ciclo de delivery la IA puede generar mayor impacto y definimos c\u00f3mo medir ese impacto. <\/strong>Complementamos este trabajo con programas de capacitaci\u00f3n estructurados para todo el equipo, con foco en construir capacidades internas sostenibles en IA.<\/p>\n\n\n\n

    Creemos que fortalecer los lazos de forma activa nos permite avanzar y mejorar el software de nuestros clientes. Por eso, a lo largo del tiempo,  hemos establecido alianzas con referentes de la industria como Microsoft<\/a>, Datadog<\/a>, Tricentis<\/a>, Perforce BlazeMeter<\/a>, Sauce Labs<\/a> y PractiTest<\/a><\/p>\n\n\n\n

    Si est\u00e1s buscando un partner para el desarrollo de software en finanzas, te invitamos a explorar<\/strong> nuestras soluciones<\/strong><\/a> y<\/strong> contactarnos<\/strong><\/a>.<\/strong><\/p>\n\n\n

    \n
    \"\"<\/a><\/figure><\/div>\n\n\n

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    Nuevo producto de Abstracta para conectar agentes AI con sistemas AS400\/iSeries<\/strong><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Mario Ernst analiza los errores estructurales que est\u00e1n llevando a las instituciones financieras a acumular pruebas de concepto, automatizaciones aisladas y poco impacto real con IA. Nos cuenta qu\u00e9 se necesita para pasar de pilotos a transformaci\u00f3n real. 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