Descubre cómo los bancos pueden acelerar su transformación digital con un core bancario de cuarta generación, adaptado al futuro de las finanzas.
Durante el mayor congreso de innovación de América Latina, realizado en Miami, N5, junto a Fintech Américas, llevó adelante un podcast exclusivo para explorar ideas, tendencias y personas que están modelando el futuro financiero global.
En este episodio, Julián Colombo conversó con Alex Pacheco, director para América Latina en Thought Machine, sobre los desafíos de la banca tradicional, la evolución de los cores bancarios y el papel central de los datos en tiempo real para la inteligencia artificial.
Con más de dos décadas de experiencia en la industria —incluyendo roles en Citibank—, Alex lidera hoy la expansión de una de las plataformas más innovadoras del mercado: un core bancario nativo en la nube, hiperconfigurable y orientado a eventos.
Mira ahora la entrevista completa:
Temas e insights del episodio
1. El gran desafío de la banca tradicional
Muchos bancos siguen operando con sistemas monolíticos de primera generación, basados en mainframes. Según Alex, esto limita drásticamente la innovación. Cambiar solo el canal digital sin cambiar el core es como ponerle a un Ferrari un motor diésel.
2. Personalización radical como ventaja competitiva
Con Thought Machine, los bancos pueden crear productos a medida, sin depender de terceros. La hiperconfigurabilidad permite diseñar ofertas individuales, rompiendo con el enfoque tradicional de productos estandarizados.
3. Migración progresiva y rápida
No es necesario reemplazar todo el sistema central de una vez. Se puede migrar producto por producto, acelerando el time-to-market. Por ejemplo, el Banco Industrial en Guatemala lanzó un nuevo producto en solo 3 meses gracias a este enfoque modular.
4. Data en tiempo real: el combustible de la IA
Para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial, los bancos necesitan trabajar con datos en tiempo real. Sin embargo, muchos sistemas tradicionales procesan la información en bloques y con retraso (lo que se conoce como ‘batch’), lo que dificulta su uso para modelos predictivos. En cambio, la arquitectura basada en eventos (‘event-driven‘) de Thought Machine actualiza los datos al instante, permitiendo decisiones más rápidas e inteligentes.
5. Cumplimiento normativo sin fricciones
Thought Machine se adapta fácilmente a las regulaciones locales sin perder eficiencia. No guarda datos personales directamente en su sistema central, sino que los protege mediante técnicas como el cifrado y los códigos únicos (‘hashes’). Esto facilita operar incluso en países con leyes estrictas sobre privacidad y protección de datos.
6. Bancos que piensan como empresas tech
Los grandes bancos ya no quieren depender tecnológicamente de terceros. Thought Machine ofrece una arquitectura que les da autonomía total para innovar, escalar y evolucionar a su ritmo.
