En 2025 el sistema financiero latinoamericano dejó de hablar de inteligencia artificial y nube como promesa futura para vivirlas en la operación diaria. Desde bancos históricos hasta fintech nacidas digitales, la región se convirtió en un laboratorio donde se prueban modelos de scoring automatizado, pagos inmediatos, prevención de fraude en tiempo real y experiencias de cliente hiperpersonalizadas apoyadas en datos. Sin embargo, detrás de las cifras de inversión y los titulares optimistas hay brechas serias: arquitecturas heredadas que no escalan, regulaciones que cambian más rápido que los proyectos, equipos que se sienten desplazados por la IA y decisiones de nube tomadas sin una estrategia clara de costos, seguridad y cumplimiento. Como empresario, gerente o líder financiero, lo que está en juego no es solo “modernizar la banca”, sino proteger la sostenibilidad de tu organización en los próximos años.
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Cuando uno mira con calma las cifras que se han publicado en los últimos meses entiende que 2025 marcó un antes y un después para la región. Informes recientes señalan que alrededor del 77 % de las entidades financieras en Latinoamérica ya invierte en análisis de datos e inteligencia artificial, y cerca del 68 % lo hace en sistemas nativos en la nube, no solo como piloto sino como parte de su operación core. Esto significa que la conversación dejó de ser “si nos vamos a subir a la ola” para convertirse en “cómo evitamos ahogarnos en ella”. Y ahí es donde muchas juntas directivas y comités de riesgo se están dando cuenta de que la verdadera brecha no está en la tecnología, sino en la claridad estratégica con la que se toman las decisiones.
La IA y la nube han cambiado la forma en que se originan los créditos, se monitorea el riesgo y se atiende al cliente. Reportes sobre tendencias financieras en la región hablan de motores de decisión que evalúan en segundos a un solicitante, sistemas de banca en la nube que permiten lanzar un producto digital en semanas y no en años, y esquemas de pagos instantáneos que se vuelven norma en vez de excepción. En la práctica, esto significa que el banco o la cooperativa que sigue operando con procesos manuales y sistemas aislados no solo es más lenta: se vuelve menos relevante para el cliente y más vulnerable frente a los nuevos jugadores fintech.
Sin embargo, hay un matiz importante que muchas organizaciones pasan por alto. Migrar cargas a la nube y activar proyectos de IA no garantiza, por sí mismo, eficiencia ni rentabilidad. De hecho, estudios recientes muestran que el 82 % de los ejecutivos reporta un aumento significativo de los costos asociados a nube, SaaS y GenAI, al tiempo que reconoce dificultades serias para prever con precisión sus presupuestos de cloud. Ese desajuste entre la promesa y la realidad suele venir de tres errores: mover a la nube lo que no estaba listo, comprar capacidades de IA sin una hoja de ruta funcional, y pensar que el problema es puramente tecnológico cuando en realidad es de gobierno, cultura y modelo de negocio.
En Colombia y en varios países de la región ya estamos viendo una banca que entiende la IA como un motor de eficiencia, pero también como un riesgo si se gobierna mal. En el contexto colombiano, diversos análisis destacan cómo la IA se ha consolidado como herramienta estratégica para prevenir fraudes, fortalecer la seguridad crediticia y tomar decisiones en tiempo real, pero también advierten de la necesidad de tratar los datos como un activo vivo y no como un archivo estático guardado en un core bancario de hace veinte años. Cuando acompañamos entidades en estos procesos, una de las primeras preguntas que hacemos es muy simple: ¿quién es realmente dueño de los datos en tu organización?, ¿TI, riesgo, negocio, proveedores externos o nadie en concreto? La respuesta suele revelar el verdadero nivel de madurez digital.
La adopción de IA en la banca latinoamericana ya no es marginal. Informes sobre el tema muestran que en 2024 y 2025, ocho de cada diez bancos en la región implementaron alguna forma de inteligencia artificial, principalmente en atención al cliente, scoring y detección de fraude, y que casi la mitad de las entidades en América Latina prioriza la IA como estrategia para ganar ventaja competitiva frente a otros actores. Esto suena muy bien en una presentación corporativa, pero cuando uno entra al día a día descubre realidades muy distintas: áreas que no confían en los modelos, analistas que sienten que su criterio ha sido reemplazado por un algoritmo opaco, proveedores que prometen “magia generativa” sin explicar cómo se integrará a los sistemas actuales, y una regulación que todavía está aprendiendo a seguirle el paso a esta nueva banca algorítmica.
Aquí es donde la nube se convierte en aliada o en fuente de dolor. El gasto mundial en servicios de nube pública alcanzará, según proyecciones recientes, más de 723.000 millones de dólares en 2025, con un crecimiento cercano al 21 % frente a 2024. En Latinoamérica, este crecimiento se traduce en bancos y fintech que apuestan por plataformas core bancarias nativas en la nube, modelos SaaS y arquitecturas híbridas que combinan data centers propios con servicios de nube pública para ganar elasticidad. Cuando esto se hace con criterio, la organización reduce tiempos de salida al mercado, mejora la resiliencia y libera equipos internos para centrarse en valor agregado. Cuando se hace sin una visión funcional, el resultado son facturas de nube impredecibles, dependencias tecnológicas rígidas y proyectos que se vuelven difíciles de gobernar.
En mi experiencia acompañando empresas desde finales de los años ochenta, he visto una constante que se repite con cada ola tecnológica: quienes se limitan a copiar la moda terminan pagando más y aprovechando menos. Con la IA y la nube pasa exactamente lo mismo. La pregunta correcta no es “¿qué proveedor está de moda?”, sino “¿qué problema funcional queremos resolver, qué procesos queremos mejorar y qué riesgos no estamos dispuestos a asumir?”. Por eso, cuando hablamos de transformación digital financiera con visión 2026–2030, insisto en que la nube y la inteligencia artificial deben leerse como instrumentos al servicio del modelo de negocio, no como fines decorativos para los informes de gestión.
En el primer diagnóstico que realizamos con las entidades, solemos aterrizar la conversación en cuatro frentes: experiencia del cliente, eficiencia operativa, cumplimiento normativo y sostenibilidad del modelo financiero. Desde ahí, se vuelve evidente que no todas las cargas deben ir a la nube, que no todo modelo de IA debe ser generativo y que no toda automatización genera valor si no está amarrada a indicadores concretos. Es en ese diálogo honesto donde aparece la verdadera hoja de ruta: qué mantener on-premises, qué llevar a la nube pública o privada, qué automatizar con IA y qué preservar como decisión humana acompañada por analítica, en lugar de reemplazarla. En este punto, tener un acompañamiento externo que ya ha visto transitar a otras organizaciones por estos caminos marca una diferencia práctica.
Si tu organización se encuentra en ese momento de duda, donde ya se ha invertido en nube, se han hecho pilotos de IA, pero los resultados no terminan de consolidarse, es precisamente el instante en que más vale hacer una pausa estratégica para ver el panorama completo. Una consultoría funcional que no esté casada con una marca, sino con tu propósito empresarial, puede ayudarte a bajar el ruido del mercado y tomar decisiones que se traduzcan en resultados concretos: menos reprocesos, procesos de originación más ágiles, mejores indicadores de riesgo, clientes que realmente sienten la diferencia y un gobierno de datos que resista auditorías locales e internacionales. En ese contexto, si sientes que necesitas aterrizar todas estas piezas con una visión integral, es el momento ideal para conversar con nosotros y revisar tu caso de negocio con lupa.
Desde la perspectiva regional, varios estudios han resaltado que Latinoamérica se está convirtiendo en un verdadero laboratorio de innovación en pagos, remesas, infraestructura digital y modelos de banca abierta apoyados en IA y nube. Esto significa que lo que hoy se prueba en México, Brasil, Colombia, Chile o Perú terminará influyendo en la manera como se diseñan productos financieros en otros mercados emergentes. Pero un laboratorio también es un lugar donde hay experimentos que fallan. La clave está en aprender rápidamente, acotar el riesgo y construir capacidades internas para no depender exclusivamente de proveedores externos. Una entidad que solo compra soluciones “llave en mano” corre el riesgo de perder la comprensión de sus propios procesos críticos.
En Colombia, la transformación de la banca digital se ha acelerado de manera visible: renovación de aplicaciones móviles, incorporación de pagos inmediatos, autenticación biométrica, integración con billeteras digitales y uso creciente de analítica avanzada para personalizar ofertas. Pero este avance también implica retos en infraestructura, ciberseguridad y gestión de talento. Los equipos de tecnología se ven presionados para entregar más rápido, los equipos de negocio quieren resultados inmediatos y las áreas de cumplimiento exigen que cada nueva iniciativa pase por el filtro de las normas locales de protección de datos, las exigencias de la supervisión financiera y los estándares internacionales de ciberseguridad. La IA y la nube, usadas con criterio, ayudan a armonizar esas demandas; usadas con improvisación, las amplifican.
Cuando hablo con equipos directivos suelo plantear una imagen sencilla: la nube y la inteligencia artificial son como una autopista de varios carriles. Permiten ir más rápido, transportar más carga y llegar más lejos, pero si la señalización es confusa, si los conductores no están formados y si no hay reglas claras de uso, el riesgo de accidentes se multiplica. En el sector financiero, un “accidente” no es solo una caída de servicio: puede ser una brecha de datos sensibles, un modelo de riesgo mal calibrado que otorga créditos a quien no debe, o un sistema de pagos que genera transacciones duplicadas y afecta la confianza del cliente. Por eso, más allá de los titulares, la conversación seria sobre IA y nube en la banca tiene que incluir gobierno de datos, arquitectura de seguridad, planes de continuidad y escenarios de crisis.
No hay que olvidar, además, que la presión por “subirse a la ola de la IA” ha inflado expectativas en mercados financieros globales. Algunos organismos, como bancos centrales europeos, ya han alertado sobre el riesgo de una sobrevaloración tecnológica impulsada por la euforia alrededor de la IA, con la posibilidad de correcciones abruptas en las bolsas si las expectativas no se cumplen. Latinoamérica no es ajena a estos movimientos, porque buena parte del capital que financia a las fintech de la región proviene de fondos internacionales que también miran esos indicadores. Para un banco o una fintech local, esto se traduce en la importancia de construir modelos de negocio sólidos, basados en flujos de caja reales y no únicamente en narrativas tecnológicas seductoras.
Ahora, ¿qué significa todo esto para la gerencia financiera de una empresa que no es un banco, pero que se financia, paga nómina, recibe pagos digitales y depende de la estabilidad del sistema financiero? Significa que las decisiones de tus bancos y proveedores de servicios financieros impactan directamente tu tesorería, tu flujo de caja y tu exposición a riesgos operativos y de ciberseguridad. Si tus cuentas se gestionan en entidades que invierten en IA y nube con criterio, tendrás mejores herramientas de conciliación, prevención de fraude, reporting inteligente y acceso a productos adaptados a tu realidad. Si, por el contrario, trabajas con instituciones que se han quedado atrás, esa brecha se convierte en más trabajo manual para tu equipo contable, más errores y menos visibilidad de la información en tiempo real.
Desde la perspectiva de TODO EN UNO.NET, la respuesta no es asustarse con la velocidad del cambio, sino diseñar una hoja de ruta funcional que conecte estas tendencias con decisiones concretas para tu empresa. Eso implica revisar cómo estás usando hoy la banca digital, cómo se integran los extractos y movimientos a tu sistema contable, qué tan expuesto estás a fraudes electrónicos, qué uso estás dando a los datos que ya tienes y qué tan preparado está tu equipo para dialogar con proveedores de servicios financieros que se mueven hacia modelos basados en IA. No es necesario convertirte en experto técnico, pero sí es urgente que tengas criterio para hacer preguntas incómodas y exigir claridad en los acuerdos.
A nivel latinoamericano, informes recientes como el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial han mostrado un crecimiento acelerado en la adopción de IA en la región, con un porcentaje significativo de organizaciones que ya aplican machine learning, automatización inteligente y análisis predictivo en sus operaciones. Eso incluye no solo banca, sino seguros, retail, logística y empresas que, sin ser instituciones financieras, manejan volúmenes de datos y transacciones que las vuelven sensibles a las mismas dinámicas. La frontera entre “sector financiero” y “resto de la economía” se difumina cuando los sistemas de pago se integran en plataformas de comercio electrónico, aplicaciones de transporte, servicios por suscripción y modelos de negocio basados en datos.
En este contexto, resulta cada vez más evidente que la IA y la nube no son una moda pasajera sino los pilares del nuevo mapa financiero de la región. El reto para empresarios y gerentes es evitar dos extremos: la parálisis por miedo y la aceleración irresponsable. Ni vale la pena cruzarse de brazos esperando que las cosas “se estabilicen”, ni tiene sentido firmar contratos de largo plazo con proveedores solo porque prometen “la mejor IA del mercado”. Lo sensato es construir capacidades internas, apoyarse en aliados que entiendan tanto la dimensión tecnológica como la regulatoria y diseñar proyectos que puedan medirse en términos de productividad, reducción de riesgos y generación de valor para el cliente.
Si tu empresa se encuentra enfrentando decisiones sobre migrar sistemas de tesorería a la nube, adoptar soluciones de facturación electrónica más inteligentes, integrar canales de pago con tus plataformas de venta o evaluar herramientas de IA para análisis de cartera, estás caminando por la misma ruta que hoy recorren bancos y fintech en la región. La diferencia está en el nivel de acompañamiento y criterio con el que lo haces. Llevamos décadas viendo tecnologías ir y venir, y si algo he aprendido es que las organizaciones que se atreven a hacer esa conversación incómoda a tiempo, que revisan procesos, que cuestionan contratos y que alinean sus decisiones con una visión de largo plazo, logran sacar ventaja incluso en escenarios retadores.
Con todo este panorama, la gran pregunta es qué vas a hacer tú con la información que ya tienes. Puedes seguir administrando tu relación con el sistema financiero como un trámite más, o puedes verla como un componente estratégico de tu modelo de negocio, especialmente en una época donde la IA y la nube están reescribiendo las reglas del juego. La buena noticia es que no tienes que hacerlo solo. Existen caminos, metodologías y acompañamientos que permiten aterrizar esta transformación de forma gradual, medible y alineada con la realidad de tu empresa, sin perder la esencia humana ni el control de tus decisiones.
Durante más de tres décadas he visto cómo cada ola tecnológica llega prometiendo disrupción total y, al mismo tiempo, generando incertidumbre silenciosa en los equipos. Con la IA y la nube en el sector financiero latinoamericano, la historia se repite, pero con una intensidad mayor: ahora todo ocurre en tiempo real, los datos se mueven entre nubes públicas y privadas, y las decisiones de riesgo se apoyan en modelos que aprenden constantemente. Sé que, como líder, te preocupa cometer un error que comprometa la estabilidad financiera de tu empresa, la confianza de tus clientes o la relación con los supervisores. También sé que, si estás leyendo estas líneas, no quieres quedarte quieto viendo cómo el mercado se transforma sin ti. Por eso, desde TODO EN UNO.NET acompañamos a las organizaciones a transformar esa inquietud en una estrategia clara, donde el análisis inicial de tu situación, la definición de prioridades y la implementación práctica de soluciones se alinean con indicadores medibles de eficiencia, cumplimiento y crecimiento. No se trata únicamente de contratar más herramientas, sino de ordenar la casa: revisar procesos, gobernar datos, fortalecer la cultura interna y construir una relación madura con bancos, fintech y proveedores de nube, donde tú mantengas el control y ellos aporten capacidades. Cuando asumimos un proyecto, lo hacemos con la convicción de que la relación no termina con la entrega de un informe o la puesta en marcha de una plataforma; la verdadera diferencia está en el seguimiento, la actualización constante y la posibilidad de ajustar la ruta cuando el contexto cambia. Esa es la lógica que ha guiado nuestra evolución hacia el modelo 2026–2030: ser un aliado permanente para que tu empresa no solo se adapte a la nueva realidad financiera impulsada por IA y nube, sino que se consolide como referente en su sector, utilizando la tecnología con propósito, criterio y sentido humano.
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