Mientras los bancos europeos consolidan el despliegue de inteligencia artificial agéntica —sistemas capaces de tomar decisiones y ejecutar tareas de punta a punta con mínima supervisión humana— en América Latina el escenario presenta una paradoja interesante: mayor rezago en adopción, pero una ventana estratégica para acelerar y, en varios aspectos, saltarse etapas que Europa tuvo que transitar.
Europa: del piloto a la operación
El dato es contundente: más del 85 % de los bancos bajo supervisión del Banco Central Europeo ya utilizan inteligencia artificial en alguna dimensión de su negocio. Lo que cambió en 2025 y 2026 no es la adopción en sí —eso ya venía ocurriendo— sino el tipo de IA que se despliega.
Bancos como BBVA, ING, Deutsche Bank y Santander dejaron atrás los chatbots básicos y los modelos predictivos de primera generación. Hoy operan con modelos de lenguaje a gran escala aplicados a análisis legal, documentación, asesoría de inversiones y atención al cliente personalizada. BBVA identificó más de 60 casos de uso para IA generativa, incluyendo sistemas que explican las condiciones de un préstamo en lenguaje simple, sin jerga legal. ING desarrolló, junto a McKinsey, un asistente conversacional basado en grandes modelos de lenguaje que elevó significativamente la satisfacción del cliente. Deutsche Bank utiliza estos modelos para análisis financiero y servicios de asesoría de inversiones.
Pero el salto más significativo que marca 2026 es la transición hacia la IA agéntica: sistemas que no solo responden preguntas sino que coordinan tareas, toman decisiones y ejecutan procesos completos con supervisión humana mínima. Capgemini la identificó como la tendencia tecnológica dominante del año en banca. El BCE, en su agenda supervisora 2026-2028, ya incluyó el monitoreo específico de aplicaciones de IA generativa y agéntica como prioridad estratégica.
América Latina: el rezago que esconde una oportunidad
En la región el panorama es diferente, aunque más dinámico de lo que suele reconocerse. El 77 % de las instituciones financieras latinoamericanas ya invierte en algoritmos de IA y análisis avanzado de datos; el 75 % planea adoptar agentes de IA en 2026. Sin embargo, solo el 23 % logra extraer valor económico real de esas inversiones, y apenas el 6 % reporta impacto significativo en su rentabilidad.
La brecha no es de intención sino de infraestructura y madurez. Los sistemas legados —tecnología core bancario de décadas— siguen siendo el principal freno para escalar la IA en las operaciones. En Europa, los bancos invirtieron años en modernizar esa capa antes de poder desplegar IA a escala. En América Latina ese proceso está en marcha, pero no está terminado.
Sin embargo, ahí reside precisamente la oportunidad. A diferencia de los bancos europeos, que debieron desmantelar y migrar arquitecturas antiguas con costos altísimos, varias instituciones latinoamericanas pueden construir directamente sobre infraestructura moderna y cloud-native, adoptando IA agéntica sin pasar por las mismas etapas intermedias. Un efecto leapfrog similar al que ocurrió con la banca móvil: la región se saltó la banca por computadora de escritorio y adoptó directamente el celular como canal principal.
Las señales son concretas. En marzo de 2026, Mastercard ejecutó las primeras transacciones agénticas en producción en América Latina. Semanas después, Santander y Visa completaron un piloto simultáneo en Argentina, Brasil, Chile, México y Uruguay, en el que agentes de IA realizaron compras completas de punta a punta sin intervención humana. Boston Consulting Group estima que la adopción de IA agéntica podría aumentar la rentabilidad bancaria un 30% y reducir los costos operativos entre un 30% y un 40% para 2030.
El desafío real: de la adopción al valor
Para Julián Colombo, CEO de N5 —empresa especializada en plataformas de inteligencia artificial para la industria financiera en América Latina— la diferencia entre Europa y la región no está en la aspiración tecnológica sino en la capacidad de ejecución. «Los bancos latinoamericanos tienen claridad sobre hacia dónde ir; el desafío es cómo conectar esa visión con los sistemas existentes sin paralizar la operación en el proceso.»
El camino europeo muestra que la IA agéntica no es una meta abstracta: es el resultado natural de capas de modernización incremental sobre el core bancario. La región tiene la ventaja de aprender de ese recorrido y, en muchos casos, acortar el camino considerablemente.
La pregunta ya no es si la banca latinoamericana va a adoptar IA agéntica. Es qué tan rápido va a hacerlo, y si la infraestructura estará lista para sostener ese salto.
Fuentes: Banco Central Europeo, Autoridad Bancaria Europea (EBA), Capgemini World Retail Banking Report 2026, Boston Consulting Group, PYMNTS, Galileo Financial Technologies, Infobae, MobileTime Latinoamérica.
