Ya están desarrollando aplicaciones personalizadas para cada cliente, algoritmos capaces de negociar créditos y sistemas que reemplazan tareas históricamente hechas por humanos
La inteligencia artificial aceleró una transformación profunda en los bancos, con entidades que ya están desarrollando aplicaciones personalizadas para cada cliente, algoritmos capaces de negociar créditos y sistemas que reemplazan tareas históricamente hechas por humanos.
En el reciente evento AI in Finance-AIFI 2026, varios CEOs de entidades financieras explicaron que en Argentina la presión competitiva de las fintech y la necesidad de reducir costos operativos empujaron a los principales bancos privados a acelerar proyectos de IA que hasta hace un año permanecían limitados a pruebas internas o áreas experimentales. Banco Galicia, Santander, BBVA, Macro y Supervielle, entre otros, comenzaron a desplegar sistemas de automatización enfocados en atención personalizada, prevención de fraude, scoring crediticio y asistentes conversacionales integrados directamente dentro de sus aplicaciones móviles.
Dentro de ese proceso, uno de los ejes centrales pasó a ser la personalización de productos financieros mediante inteligencia artificial generativa, una tecnología que permite modificar dinámicamente recomendaciones, límites de crédito, ofertas comerciales e interfaces según el perfil económico de cada usuario.
Ejecutivos que participaron del evento AIFI26 señalaron que los bancos argentinos comenzaron a trabajar sobre modelos capaces de analizar comportamiento transaccional, historial de consumo y capacidad de pago en tiempo real para hacer sugerencias diferentes a cada cliente.
La lógica apunta a competir contra ecosistemas digitales como Mercado Pago, Ualá o Naranja X, que desde hace años operan con estructuras mucho más flexibles y costos considerablemente menores que la banca tradicional. Entre los paneles más concurridos del evento aparecieron precisamente los dedicados a “empresas agénticas”, donde varios agentes inteligentes coordinan decisiones financieras automatizadas dentro de plataformas integradas.
El Santander Argentina anunció inversiones por US$ 230 millones durante 2026 destinadas a modernizar infraestructura tecnológica y avanzar hacia un modelo operativo “nativo en inteligencia artificial”. El objetivo es integrar modelos generativos sobre sistemas históricos del banco para acelerar procesos comerciales y reducir tiempos administrativos sin tener que reemplazar completamente las plataformas heredadas. La transformación tecnológica también comenzó a alterar la estructura física y laboral de la banca argentina, con una aceleración del cierre de sucursales y la reducción progresiva de tareas administrativas.
Otro frente clave para los bancos es la automatización del análisis crediticio, especialmente en segmentos de préstamos personales, financiamiento pyme y evaluación de riesgo de consumo, donde la inteligencia artificial permite procesar volúmenes masivos de información en pocos segundos. Varias entidades comenzaron a integrar motores predictivos entrenados para detectar patrones de mora, capacidad de pago y comportamiento financiero utilizando variables mucho más amplias que los modelos tradicionales de scoring bancario.
Esa capacidad se volvió particularmente relevante en un contexto económico todavía marcado por volatilidad financiera, inflación acumulada y alta sensibilidad del crédito al riesgo macroeconómico. El cambio tecnológico apunta además a disminuir tiempos de aprobación que anteriormente requerían validaciones manuales, revisión documental y múltiples instancias internas antes de autorizar préstamos o refinanciaciones.
Las áreas de prevención de fraude y compliance también se transformaron en prioridades estratégicas para los bancos locales, especialmente después del crecimiento explosivo de billeteras virtuales, pagos inmediatos y transferencias digitales registrado durante los últimos tres años. Varias entidades financieras comenzaron a implementar herramientas de IA capaces de detectar comportamientos anómalos en tiempo real, identificar operaciones sospechosas y bloquear automáticamente transacciones potencialmente fraudulentas antes de su ejecución definitiva.
Varios especialistas señalaron que la velocidad de detección pasó a ser un diferencial competitivo crítico debido al aumento de ataques informáticos y maniobras de fraude digital sobre usuarios bancarios. La presión regulatoria del Banco Central también empujó inversiones crecientes en automatización de procesos vinculados con monitoreo financiero, validación de identidad y cumplimiento normativo.