La industria de los servicios financieros entrará en una nueva fase en su relación con la inteligencia artificial. Tras años de pruebas piloto y proyectos exploratorios, bancos, gestoras de activos y empresas fintech se preparan para exigir que la IA demuestre un impacto directo y cuantificable en los resultados del negocio.
Así lo sostuvo José María Alonso, country manager de Snowflake para España y Portugal, quien identificó tres grandes tendencias que definirán esta evolución de cara a 2026, en un comunicado enviado a Cointelegraph en Español.
1 - Objetivos claros
La primera de ellas es el fin de la experimentación sin objetivos claros. “Los días del gasto en ‘IA por la IA’ han terminado”, advirtió Alonso. En su análisis, las instituciones financieras dejarán atrás los proyectos aislados y los chatbots experimentales para centrarse en soluciones plenamente integradas en sus arquitecturas de datos centrales.
El criterio de éxito ya no será la innovación tecnológica en sí misma, sino su capacidad para mejorar métricas concretas como la retención de clientes, el crecimiento de los ingresos, la eficiencia operativa o la adopción de canales digitales.
Este cambio de enfoque también se reflejará en la gobernanza interna. Los consejos de administración exigirán marcos de medición exhaustivos que evalúen las inversiones en IA con el mismo rigor que cualquier otro despliegue tecnológico estratégico. En la práctica, esto obligará a las organizaciones a alinear sus iniciativas de IA con objetivos de negocio claramente definidos y a justificar cada dólar invertido con resultados tangibles.
2 - Rentabilidad sobre eficiencia
La segunda tendencia apunta directamente a la rentabilidad. A diferencia de otros sectores que priorizan la eficiencia, los servicios financieros redoblarán su apuesta por el potencial de la IA como generadora de ingresos. En 2026, esta mentalidad de “primero el beneficio” impulsará el desarrollo de aplicaciones de IA hiperespecializadas y diseñadas para resolver problemas muy concretos del negocio financiero.
Los bancos, por ejemplo, utilizarán modelos avanzados para optimizar los márgenes de crédito y reducir las pérdidas asociadas al riesgo crediticio. Las gestoras de activos recurrirán a la IA para extraer valor de datos alternativos y buscar rendimientos superiores a los esperados, mientras que las fintech la emplearán para fijar precios de riesgo en tiempo real.
En este contexto, la pregunta clave dejará de ser “¿podemos usar la IA?” para transformarse en “¿cuánto dinero puede generar esta aplicación de IA?”. Según Alonso, esta lógica marcará la diferencia entre los proyectos que escalen y aquellos que queden relegados.
3 - Gestión del riesgo
La tercera tendencia se relaciona con la gestión del riesgo y la resiliencia operativa. A medida que los grandes modelos de lenguaje y los agentes de IA se integren en procesos financieros críticos, el debate sobre los riesgos irá mucho más allá del sesgo o las alucinaciones. En 2026, las entidades deberán afrontar desafíos vinculados a la residencia de datos, la continuidad operativa y posibles fallos sistémicos que podrían derivar en sanciones regulatorias.
Los reguladores europeos ya anticipan una supervisión más estricta, y los consejos de administración exigirán marcos de riesgo sólidos que traten la IA como un sistema de misión crítica. Alonso subrayó que, sin bases de datos robustas y bien gobernadas, las empresas simplemente no podrán implementar la IA a escala ni aprovechar su potencial económico.
En conjunto, estas tendencias dibujan un escenario en el que la inteligencia artificial dejará de ser una promesa para convertirse en un motor directo de ingresos y competitividad en el sector financiero, siempre que vaya acompañada de datos sólidos, control del riesgo y una clara orientación al negocio.
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