El Banco de América incorpora agentes inteligentes en sus operaciones bancarias

Los agentes de IA desempeñan cada vez un papel más directo en la prestación de asesoramiento financiero, a medida que los principales bancos pasan de utilizar herramientas internas a sistemas que facilitan las interacciones reales con los clientes.

El Bank of America está implementando actualmente una plataforma de asesoramiento impulsada por IA para un grupo selecto de asesores financieros, llegando a aproximadamente 1,000 asesores, según informa Banking Dive. Esta iniciativa representa uno de los primeros ejemplos notables del uso de la IA en funciones bancarias centrales, en lugar de solo tareas administrativas o programas piloto limitados. También indica una tendencia más general en la industria, donde la IA está evolucionando de proporcionar asistencia básica a apoyar la toma de decisiones en tiempo real.

La plataforma se basa en Agentforce de Salesforce, que permite crear agentes de IA para gestionar tareas. Su objetivo es ayudar a los asesores con las consultas de los clientes y la formulación de recomendaciones, al mismo tiempo que contribuye a simplificar los flujos de trabajo diarios. Según Banking Dive, este sistema forma parte de un esfuerzo más amplio por parte de los principales bancos para evaluar cómo los agentes de IA pueden colaborar con los empleados humanos en lugar de funcionar como herramientas aisladas.

El Bank of America ha estado expandiendo el uso de la IA en todas sus operaciones. El banco informa que su asistente virtual, Erica, maneja un trabajo comparable al de aproximadamente 11,000 empleados, y que todos los 18,000 desarrolladores de software utilizan herramientas de programación de IA, lo que aumenta la productividad en aproximadamente un 20%, según Banking Dive. Estos indicadores ilustran hasta qué punto la IA ya se ha integrado en varios segmentos de la organización.

Los agentes de IA avanzan hacia la toma de decisiones financieras

Esta estrategia marca un cambio con respecto a las aplicaciones anteriores de la IA en el sector bancario, que se centraban principalmente en chatbots u herramientas internas de productividad. Esos sistemas anteriores estaban diseñados para responder preguntas sencillas o automatizar tareas rutinarias. Las nuevas plataformas están concebidas para gestionar trabajos más complejos, incluyendo el análisis de datos de clientes y la propuesta de acciones posteriores.

Esta evolución sitúa a la IA más cerca del corazón de la toma de decisiones financieras. En lugar de servir simplemente como una capa de apoyo, la tecnología se integra directamente en el proceso de asesoramiento en sí.

Otros grandes bancos también están siguiendo direcciones similares. El mismo informe de Banking Dive indica que instituciones como JPMorgan Chase, Wells Fargo y Goldman Sachs también están probando herramientas de IA destinadas a mejorar la productividad y ayudar al personal que interactúa con los clientes, aunque estas iniciativas difieren y no siempre se centran específicamente en sistemas de agentes de IA para asesores. Aunque el enfoque de cada banco varía, el objetivo común es aumentar la producción sin incrementar proporcionalmente el número de empleados.

Datos preliminares sugieren que estas herramientas pueden mejorar la eficiencia, aunque los resultados varían. En algunos casos, los bancos han señalado mejoras en la rapidez con la que los asesores pueden acceder a información o prepararse para reuniones, según informes del sector y comentarios iniciales citados por Banking Dive. Al mismo tiempo, persisten preocupaciones en relación con la precisión y la supervisión, especialmente cuando los sistemas de IA se utilizan para sugerir decisiones financieras.

Se está dibujando un patrón más amplio en el sector de servicios financieros. Muchas empresas están invirtiendo en la IA, pero lo hacen con cautela, a menudo restringiendo su uso a equipos o casos de uso específicos. El objetivo es evaluar el rendimiento de la tecnología en escenarios del mundo real antes de una implementación más general.

Algunos analistas siguen preocupados por el ritmo de transformación de la IA en el sector bancario. El analista de Wells Fargo, Mike Mayo, señaló que los avances recientes aún no han dado lugar a nuevos productos significativos, calificando la fase actual como “un poco aburrida desde el punto de vista del producto”, según Banking Dive.

La supervisión humana sigue siendo fundamental

La implementación del Bank of America es notable por su escala y posición. Los asesores financieros son centrales en las relaciones con los clientes del banco, especialmente en la gestión de activos. Introducir la IA en este rol indica una creciente confianza en esta tecnología. También demuestra una disposición a permitir que influya en la forma en que se desarrollan y se brindan los consejos.

Al mismo tiempo, el sistema no está reemplazando a los asesores. En cambio, está diseñado para trabajar en colaboración con ellos. La supervisión humana sigue siendo un componente vital del proceso, especialmente para decisiones financieras complejas o clientes de alto valor. Los líderes del sector también reconocen que es poco probable que la IA reemplaze completamente los roles de los expertos, especialmente en flujos de trabajo financieros complejos donde el contexto y el juicio siguen siendo cruciales.

Este modelo híbrido se está volviendo más común en todo el sector. En lugar de eliminar a las personas del proceso, los bancos buscan combinar el juicio humano con las perspectivas generadas por las máquinas. Algunas empresas están comenzando a tratar a la IA como miembro del personal, en lugar de solo como una herramienta, y se espera que el personal colabore con estos sistemas en tareas diarias.

El progreso implica limitaciones y compromisos

También existen desafíos prácticos. Los sistemas de IA dependen de datos limpios y estructurados, lo cual puede ser difícil de lograr en grandes organizaciones con infraestructura obsoleta. Integrarlos con herramientas existentes puede llevar tiempo, y el personal puede necesitar capacitación para utilizar los nuevos sistemas de manera efectiva.

La regulación añade otro nivel de complejidad. Las instituciones financieras deben asegurarse de que las recomendaciones basadas en la IA cumplan con las normativas regulatorias. También deben ser capaces de explicar estas recomendaciones si son cuestionadas por los reguladores. Esta necesidad puede restringir el nivel de autonomía otorgado a los sistemas de IA, especialmente en áreas como los consejos de préstamo o inversión.

A pesar de estas restricciones, los bancos están comenzando a pasar de la experimentación al uso operativo, aunque el progreso no sea uniforme. Algunas estimaciones sugieren que hasta un tercio de los empleos en el sector bancario, o componentes de esos roles, podrían ser manejados eventualmente por la IA, aunque el cronograma sigue siendo incierto.

La integración de agentes de IA en roles de asesoramiento también plantea preguntas sobre cómo podría evolucionar el propio trabajo. Si los sistemas pueden gestionar más tareas analíticas, los asesores podrían dedicar más tiempo a las relaciones con los clientes y menos a la preparación. Con el tiempo, esto podría cambiar los requisitos de habilidad necesarios para este rol.

Al mismo tiempo, la dependencia de la IA introduce nuevos riesgos. Errores en los datos o en los resultados de los modelos podrían afectar las recomendaciones, y una excesiva confianza en los sistemas automatizados podría reducir la revisión crítica por parte del personal humano. Estos problemas aún están siendo examinados a medida que se expande el uso de esta tecnología.

Lo que distingue la fase actual no es solo la tecnología, sino su aplicación. Desplegar la IA en roles de primera línea sugiere que los bancos la consideran una herramienta para moldear los resultados, y no simplemente para mejorar la eficiencia del lado posterior.

La implementación del Bank of America proporciona información sobre cómo podría desarrollarse esta transición. Muestra cómo una gran institución prueba hasta qué punto se puede integrar la IA en el trabajo diario mientras se mantiene la supervisión humana.

A medida que más bancos adopten un enfoque similar, el foco probablemente cambie de si se debe utilizar la IA a cómo se debe gestionar una vez que se convierta en una parte integral de las operaciones centrales.

Véase también: Visa prepara los sistemas de pago para transacciones iniciadas por agentes de IA

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