El ajuste de cuentas de la IA en la banca: 13 predicciones de expertos para 2026

Los expertos de SAS pronostican los avances, puntos ciegos y puntos de quiebre que darán forma a la banca, y revelan para qué no están preparadas las instituciones

CARY, Carolina del Norte, 16 de diciembre de 2025 /PRNewswire/ — Los experimentos con IA han terminado. En 2026, la banca entra en una nueva fase: una en la que los Agentes de IA autónomos gestionan solicitudes reales de clientes, los activos sintéticos amenazan los repositorios centrales y la confianza se convierte en una métrica de rendimiento medible. La pregunta ya no es si la IA transformará la banca, sino si las instituciones están preparadas para las consecuencias de la transformación acelerada que ya está en marcha.

Desde disputas de comercio agéntico hasta modelado de riesgo impulsado por tecnología cuántica, los expertos de SAS ofrecen una "docena de banquero", 13 predicciones que definen la industria y que separarán a las instituciones que dominan la banca inteligente de aquellas que aún luchan con lo básico. Esto es lo que se avecina, y lo que los bancos necesitan saber ahora.

La inteligencia verificada se convierte en la nueva moneda de confianza
"La IA ha hecho que las instituciones financieras sean más rápidas, más inteligentes e infinitamente más confiadas; a veces demasiado confiadas. Desde la calificación crediticia hasta la detección de fraude y el servicio al cliente, hemos entrenado sistemas inteligentes para decidir en milisegundos. Pero, ¿ha arriesgado la industria perder de vista su principio más humano en el camino? La confianza debe ganarse, no asumirse.

"En 2026, la confianza pasará de ser una promesa a ser una métrica de rendimiento a medida que los bancos cambien de inteligencia impulsada por modelos a inteligencia impulsada por pruebas. Exigir transparencia verificable en cada predicción, decisión e interacción se convertirá en el nuevo estándar de inteligencia. En otras palabras, no confíe en esta predicción, hasta que pueda demostrarla."

– Alex Kwiatkowski, Director de Servicios Financieros Globales, SAS

La IA agéntica se gradúa de promesa a producción
"2026 marcará el amanecer de la IA agéntica en la banca a medida que los sistemas semiautónomos comiencen a asumir trabajos significativos en toda la empresa. El futuro de la banca inteligente será moldeado por Agentes de IA impulsados por IA que gestionan solicitudes de clientes, orquestan flujos de trabajo y toman decisiones gobernadas y explicables a escala. Este cambio cambiará fundamentalmente cómo los bancos diseñan operaciones y miden el valor de la IA.

"Según IDC, las empresas de servicios financieros gastarán más de $67 mil millones en IA para 2028. Los despliegues de producción vinculados a la toma de decisiones y operaciones están preparados para ver el mayor crecimiento. La industria ha madurado más allá de la prueba de concepto, y los bancos que tengan éxito serán aquellos que industrialicen su IA para convertir pilotos en ganancias y gobernanza en ventaja competitiva."

– Diana Rothfuss, Directora de Estrategia de Soluciones Globales para Soluciones de Riesgo, Fraude y Cumplimiento, SAS

"¡Ayuda! Mi Agente de IA se volvió rebelde y compró una tostadora de $900". Los bancos heredan las consecuencias de las compras robotizadas.
"Desde los centros de llamadas hasta la alta dirección, las instituciones financieras se verán obligadas a enfrentar los impactos de la economía de comercio agéntico en rápida expansión. Los bancos verán un aumento en las disputas desencadenadas por Agentes de IA autónomos que realizan compras que el cliente nunca aprobó, y los equipos de fraude enfrentarán nuevos riesgos a medida que los delincuentes aprendan a secuestrar o imitar Agentes de IA legítimos.

"A medida que el comercio electrónico agéntico crece, los bancos deben aprender a autenticar no solo a las personas sino también a los Agentes de IA que actúan en su nombre, agregando una nueva capa de complejidad a una lucha contra delitos financieros ya difícil. Marcos como tokens agénticos, firmas de comportamiento y puntuación dinámica de riesgos representan la primera ola de controles que los bancos necesitarán para salvaguardar a sus clientes humanos y sus resultados finales."

– Adam Neiberg, Gerente Senior de Marketing Bancario Global, SAS

Los bancos erigen "bóvedas" de pureza de datos en medio de la contaminación de activos sintéticos
"Los bancos enfrentarán un nuevo tipo de crisis de integridad de datos a medida que la IA generativa y los activos sintéticos se filtren en los repositorios centrales de maneras difíciles de detectar. A diferencia de los problemas aislados de calidad de datos del pasado, la GenAI puede introducir errores a escala, y con un nivel de realismo que hace que los datos en cadena contaminados sean extremadamente difíciles de detectar.

"A medida que las instituciones financieras experimentan con activos sintéticos para acelerar el desarrollo de modelos, muchos introducirán involuntariamente sesgos y distorsiones sutiles en los procesos de toma de decisiones de crédito, fraude y riesgo. Para proteger los flujos de trabajo críticos, los bancos comenzarán a asegurar sus Fuentes de datos de oro en bóvedas digitales controladas e impondrán una gobernanza más estricta sobre cómo las herramientas de GenAI pueden interactuar con conjuntos de datos centrales."

– Ian Holmes, Director y Líder Global de Soluciones de Fraude Empresarial, SAS

Los Agentes de IA de conocimiento GenAI desbloquean el potencial de los datos no estructurados
"En 2026, la IA generativa se convertirá para los datos no estructurados en lo que las estadísticas tradicionales han sido durante mucho tiempo para los datos estructurados, dando a los bancos la capacidad de extraer significado e información a escala. Más del 80% de los datos empresariales están en formatos no estructurados como texto e imágenes, y este volumen está creciendo entre un 50% y un 60% cada año.

"Los bancos comenzarán a adoptar Agentes de IA de conocimiento impulsados por modelos de lenguaje grandes y tecnología de generación aumentada por recuperación para convertir datos no estructurados previamente infrautilizados en respuestas rápidas y prácticas. Utilizarán estas nuevas perspectivas para acelerar la toma de decisiones empresariales estratégicas y transformar la gestión de riesgos en una disciplina más proactiva e impulsada por IA."

– Terisa Roberts, Directora Global de Modelado de Riesgos, Toma de Decisiones y Gobernanza, SAS

Las Estafas en línea románticas obtienen una actualización agéntica
"Sus posibilidades de salir con un modelo nunca han sido mayores: un modelo de lenguaje grande, es decir. Si bien las estafas románticas impulsadas por IA ya existen, aumentarán a niveles récord a medida que los estafadores armen el engaño emocional a escala. Lo que antes requería semanas o meses de compromiso práctico ahora puede automatizarse y acelerarse con un esfuerzo mínimo.

"A medida que avanza la manipulación asistida por máquinas, la línea entre la conexión genuina y la seducción sintética se difuminará aún más, poniendo a prueba no solo las defensas contra el fraude sino la intuición humana misma. Las instituciones financieras se verán presionadas para actuar como cortafuegos emocionales para sus clientes, combinando análisis de comportamiento y monitoreo impulsado por IA para detectar patrones de explotación antes de que se produzca el daño monetario." 

– Stu Bradley, Vicepresidente Senior de Soluciones de Riesgo, Fraude y Cumplimiento, SAS

Las presiones de inversión en IA desencadenan una reorganización en la tecnología de delitos financieros
"El mercado de cumplimiento contra delitos financieros experimentará una reorganización importante en el próximo año a medida que los proveedores luchan por incorporar IA avanzada en sus ofertas. Las desinversiones recientes subrayan la escala de reinversión requerida para modernizar plataformas obsoletas basadas en reglas, dejando a muchos bancos con herramientas que no pueden mantenerse al día con las amenazas en evolución de fraude y lavado de dinero. A medida que salgan a la luz las dificultades de agregar IA a las plataformas heredadas, las tecnologías de delitos financieros construidas de forma nativa en plataformas de IA brillarán más.

"En 2026, las instituciones financieras acelerarán la adopción de soluciones AML y de fraude nativas de la nube e impulsadas por IA que pueden detectar patrones complejos. Nuestra última encuesta de miembros de ACAMS muestra que la mayoría de las instituciones ya ven la IA como esencial para la modernización de AML, y los bancos que migren hacia análisis explicables en tiempo real obtendrán ventajas significativas de cumplimiento y control de riesgo."

– Beth Herron, Líder de las Américas para Soluciones de Cumplimiento Bancario, SAS

La IA y el crédito cuantitativo acelerarán la eficiencia del mercado de bonos
"El crecimiento de las estrategias de crédito cuantitativo acelerará el descubrimiento de precios en los mercados de bonos corporativos, catalizado por modelos asistidos por IA que incorporan rápidamente nueva información, datos alternativos e indicadores crediticios prospectivos. Los equipos activos de renta fija irán más allá de los flujos de trabajo centrados en calificaciones y adoptarán una infraestructura flexible de modelado y toma de decisiones impulsada por ML que traduce diversas señales en decisiones comerciales.

"La gobernanza sólida de datos y la gestión rigurosa del control de riesgo del modelo serán los ingredientes necesarios para esta evolución de procesos y tecnología. Además, la innovación en el modelado de riesgo de calificación crediticia ayudará a los inversores a reducir pérdidas y capturar oportunidades."

– Stas Melnikov, Jefe de Investigación Cuantitativa y Soluciones de Datos del mercado de Riesgos, SAS

La gestión de riesgos consciente de burbujas debería convertirse en práctica estándar en 2026... pero no lo hará
"En 2026, los bancos líderes y los administradores de activos comenzarán a incorporar modelos conscientes de burbujas en la fijación de precios, ALM y pruebas de estrés. Estos modelos desglosarán explícitamente el precio de mercado de los activos en sus impulsores fundamentales, al tiempo que examinan las primas de riesgo y los componentes de burbujas transitorias. Los modelos conscientes de burbujas ayudan a las empresas a reconocer factores que hacen que los precios de los activos aumenten de manera abrupta e insostenible. Y aunque estos modelos deberían convertirse en parte de la práctica estándar de todos los bancos en 2026, temo, y predigo, que no lo harán."

– Robert Jarrow, Asesor y Consultor de la Industria, Investigación Cuantitativa y Soluciones de Datos de Riesgo, SAS

Las Stablecoins pasan de la teoría a la práctica
"Imagine un corredor corporativo EE.UU.-UE que se liquida en minutos en lugar de días. Aún no estamos allí, pero el próximo año verá que las Stablecoins reguladas entran en pilotos bancarios reales. Con marcos más claros en EE.UU. y la UE, los bancos comenzarán a probar Stablecoins para liquidación transfronteriza y tesorería por sus beneficios inherentes: movimiento de fondos más rápido, costos más bajos y mayor transparencia. Algunos bancos también explorarán depósitos tokenizados o asociaciones con emisores autorizados para mover dinero en rieles digitales con mayor auditabilidad y cumplimiento. Estos primeros pilotos señalan el primer paso significativo hacia la modernización de pagos internacionales."

– Ahmed Drissi, Líder de Antilavado de Dinero (AML) para Asia-Pacífico, SAS

Los bancos minoristas cambian de probar modelos de medios de comercio a escalarlos
"Para finales de 2026, cada banco minorista importante tendrá una estrategia de medios, ya sea que lo llamen así o no. Los bancos que probaron silenciosamente el modelo durante los últimos 12 a 18 meses comenzarán a reportar ganancias de ingresos medibles a medida que los anunciantes y las marcas reconozcan el poder de los datos financieros verificados. Las instituciones que operacionalicen las redes de medios financieros podrían ver de manera realista un aumento del 20% al 30% en los ingresos no relacionados con intereses en dos años."

– Cornelia Reitinger, Jefa de Desarrollo de Negocios de Publicidad, SAS

Los bancos adoptan pruebas de estrés de riesgo climático
"A medida que el impacto de las tormentas, incendios forestales y sequías en las carteras bancarias se intensifica en todo el mundo, los bancos enfrentan una presión creciente de clientes, reguladores y accionistas para mejorar sus esfuerzos de gestión de riesgos climáticos. 2025 vio la primera multa de la historia por el incumplimiento de un banco con las regulaciones de riesgo climático. Por lo tanto, preveo que los bancos intensifiquen sus pruebas de estrés de riesgo climático para cerrar brechas en el modelado, la gobernanza y la infraestructura. Su integración más estrecha con los marcos de gestión de riesgos comerciales habituales de los bancos será esencial para responder eficazmente a las presiones crecientes.

"La automatización impulsada por IA y la integración de procesos de pruebas de estrés serán facilitadores críticos no solo para abordar los requisitos del riesgo climático sino también otros casos de uso emergentes de análisis de escenarios, como la prueba de estrés inverso de riesgo geopolítico anunciada recientemente por el Banco Central Europeo."

– Peter Plochan, Asesor Principal de Gestión de Riesgos de EMEA, SAS

La banca da un salto cuántico
"Este marcará el año en que veamos los primeros impactos que insinúan cómo la IA cuántica remodelará el panorama bancario hasta el final de la década. La computación en la nube híbrida cuántico-clásica pasará de pilotos a producción, logrando avances en control de riesgo y fraude, y expandirá la frontera de cómo los bancos optimizan, simulan y toman decisiones, especialmente en áreas donde los modelos clásicos se degradan. Los bancos que construyan experiencia temprana verán ganancias transformadoras en precisión, agilidad y rendimiento que brindarán una ventaja desproporcionada sobre la competencia."

– Julie Muckleroy, Estratega Bancaria Global, SAS

Explore predicciones, descubra soluciones
El impacto de la IA en la banca se extiende mucho más allá de estas 13 predicciones. Explore más tendencias tecnológicas de 2026 en todas las industrias, o descubra cómo las soluciones bancarias de SAS ayudan a las instituciones financieras a convertir la inteligencia verificada en decisiones confiables.

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FUENTE SAS