Con 45% menos en costos, la IA redefine la banca en Colombia

La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en un motor directo de productividad económica. En la primera mitad de 2025, el gasto en IA explicó cerca de dos tercios del crecimiento del PIB de Estados Unidos. Según datos publicados por la CEPAL, América Latina invirtió US $2,6 mil millones en inteligencia artificial en 2023, lo que representa apenas el 1,56% de la demanda global. La brecha evidencia el rezago frente a economías avanzadas y subraya la necesidad de acelerar la inversión en IA para evitar una pérdida de competitividad estructural en los próximos años.

Radar, compañía especializada en automatización de operaciones financieras que presta servicios en Latinoamérica, da a conocer cuáles son las nuevas herramientas basadas en automatización avanzada y agentes de inteligencia artificial para transformar la forma en que las organizaciones gestionan conciliaciones, dispersión de pagos y análisis de datos financieros. 

“Más que una actualización tecnológica, estamos viendo un cambio estructural: la IA aplicada de forma operativa en el back-office financiero. La conversación ya no es si generará valor, sino quién está preparado para capturarlo. Cuando los agentes se implementan sobre una base de datos sólida y con estructuras de costos controladas, pueden multiplicar la productividad sin perder gobernanza”, afirma Herbert Schulz, CEO y fundador de Radar.

Aunque gran parte de los desarrollos en IA se han concentrado en marketing y servicio al cliente, el estudio “State of AI in business 2025” del MIT indica que el 95% de las iniciativas en grandes corporaciones no genera impacto económico real, pese a inversiones que superan los 40 billones de dólares. Los mejores resultados, sin embargo, se están viendo en procesos de back-office. De hecho, según datos de The Hackett Group en 2025, los equipos financieros clasificados como “Digital World Class”, que integran automatización avanzada e inteligencia artificial en sus operaciones, operan con un 45% menos de costo en comparación con sus pares.

La nueva generación de agentes de IA está impactando áreas como operaciones, seguridad de la información y atención al cliente, al asumir tareas de análisis inicial y procesos repetitivos que antes requerían una alta dedicación humana. En línea con esta evolución, Radar lanzó el año pasado su propio agente de IA orientado a operaciones financieras, anticipando una tendencia que hoy comienza a consolidarse en la región. En el ámbito financiero, esto se traduce en:

• Automatización del análisis operativo: los agentes ejecutan conciliaciones en solo minutos, reduciendo errores manuales y liberando a los equipos para enfocarse en decisiones estratégicas. “Desde Radar, hemos visto cómo la incorporación de agentes de IA en grandes corporaciones que realizaban conciliaciones manuales al 100% permitió reducir el tiempo dedicado a esta tarea de 4 horas a 3 minutos, haciendo el proceso hasta 80 veces más eficiente”, explica el CEO y fundador de Radar.

• Escalabilidad sin crecimiento proporcional de costos: al absorber tareas repetitivas y análisis básicos, multiplican la capacidad de los analistas sin necesidad de ampliar equipos al mismo ritmo del volumen transaccional.

• Mayor velocidad de respuesta y trazabilidad: los flujos automatizados permiten acelerar cierres financieros, auditorías y controles internos.

• Control estructural del back office: al integrar ejecución de pagos, conciliación y exploración de datos con IA, se elimina la fragmentación operativa que limita el crecimiento regional.

La clave está en los datos

Sin embargo, el verdadero diferencial no está únicamente en el agente, sino en la arquitectura que lo respalda. Para capturar el potencial de la automatización con IA, las empresas están modernizando su arquitectura de datos: información sistematizada, criterios semánticos claros y flujos preparados para alimentar modelos inteligentes. Sin esta base, la IA no escala; con ella, se convierte en una ventaja competitiva sostenible.

En Latinoamérica, donde crecen las transacciones digitales, se expanden las operaciones transfronterizas y aumentan las exigencias regulatorias, el desafío no es solo procesar más pagos, sino hacerlo con visibilidad, trazabilidad y control financiero en tiempo real. Esto exige una infraestructura capaz de organizar y activar los datos de manera consistente.

“Muchas compañías crecieron con procesos diseñados para otra escala. El punto de quiebre llega cuando el volumen exige automatización y consistencia. Las organizaciones que alinean agentes de IA con una base de datos robusta no solo ordenan su back office: construyen una ventaja estructural para crecer más rápido y con mayor control”, concluye Herbert Schulz, CEO y fundador de Radar.