Héctor Roldán es socio en McKinsey & Company. Lidera transformaciones tecnológicas y de inteligencia artificial a gran escala para instituciones financieras en América Latina.
La adopción de inteligencia artificial en la banca ya no es un proyecto tecnológico; es un cambio de paradigma en la forma en que las instituciones financieras operan, deciden y crean valor. Los bancos que avanzan con mayor velocidad y consistencia no son los que acumulan más modelos o capacidades técnicas, sino aquellos que logran reconfigurar su liderazgo para gobernar organizaciones que aprenden, se corrigen y evolucionan en tiempo real.
En América Latina, donde la presión competitiva y la expectativa del cliente aumentan de forma acelerada, la inteligencia artificial se ha convertido en un habilitador estructural para transformar la banca en su núcleo. Pero esta transformación requiere algo más profundo que nuevas herramientas: requiere reprogramar la forma en que se dirige, coordina y supervisa el sistema bancario.
Un nuevo liderazgo para un nuevo sistema operativo.
La transición hacia bancos AI-First exige un liderazgo distinto al tradicional. No es suficiente con adoptar tecnología; es necesario rediseñar la manera en que se definen prioridades, se toman decisiones y se gobiernan procesos cada vez más autónomos y dinámicos.
Este nuevo liderazgo no se basa en el control, sino en la capacidad de interpretar telemetría en tiempo real. No acelera la ejecución, la orquesta. No gestiona por supervisión retrospectiva, sino por diseño anticipado de integridad. El rol del líder, ya no es “dirigir desde arriba”, sino habilitar un sistema capaz de aprender más rápido que su entorno competitivo.
En este nuevo contexto, el liderazgo deja de ser un elemento periférico y se convierte en la columna vertebral de las transformaciones basadas en IA. Es el mecanismo que integra negocio, riesgo, datos y tecnología en una misma dirección.
Así las cosas, la experiencia comparada en transformaciones de gran escala muestra que las instituciones que logran capturar el valor estructural de la IA, comparten siete principios fundamentales:
1. Liderar a través de telemetría, no jerarquía. La toma de decisiones se basa en evidencia continua, no en reportes fragmentados o tardíos.
2. Diseñar procesos que aprenden solos. Cada interacción alimenta un ciclo de mejora autónoma en los sistemas.
3. Orquestar la ejecución con un modelo de gobierno integrado. Negocio, riesgo, datos y tecnología operando como un sistema único.
4. Diseñar la confianza, no declararla. La transparencia, trazabilidad y explicabilidad se incorporan desde el inicio.
5. Rediseñar el talento como fuerza híbrida entre humanos y agentes. Roles complementarios, no competitivos, orientados al valor incremental.
6. Convertir el aprendizaje en propiedad del sistema. El conocimiento ya no depende de individuos, sino del diseño institucional.
7. Reconocer que el nuevo sistema operativo de la banca es gerencial, no tecnológico. La manera de dirigir define la velocidad, la resiliencia y la capacidad de escalar la inteligencia.
Confianza diseñada, no declarada.
La gobernanza ya no ocurre después del riesgo; sucede dentro del sistema, cada modelo, cada decisión, cada acción es trazable y explicable en tiempo real. La supervisión humana se orienta a gobernar sistemas que aprenden, no a revisar resultados ex post. De este modo, el banco deja de ser un conjunto de procesos estáticos y se convierte en un organismo vivo, capaz de adaptarse con la velocidad y la precisión que exige el entorno actual.
La IA no se está reemplazando al software, está redefiniendo la gestión. Y esa es la diferencia entre digitalizar un banco y dotarlo de inteligencia. Lo primero mejora la eficiencia, lo segundo redefine el destino competitivo de industria. La pregunta no es si la banca adoptará IA. La pregunta es qué instituciones aprenderán antes y con mayor disciplina estratégica.
