Los agentes de inteligencia artificial comienzan a integrarse en procesos reales de bancos y aseguradoras, aunque su expansión plantea nuevos desafíos en materia de seguridad, regulación, trazabilidad y supervisión humana.
La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa dentro del sector financiero. Después de años marcados por la incorporación de chatbots, asistentes virtuales, copilotos y herramientas destinadas a automatizar tareas específicas, la IA agéntica comienza a asumir un papel más activo en los procesos de negocio de bancos y aseguradoras.
De acuerdo con datos de la European Banking Authority (EBA) recogidos por Qaracter, el 55% de los bancos consultados ya emplea inteligencia artificial generalista o agéntica en procesos vinculados con la relación con sus clientes. Entre las aplicaciones más extendidas se encuentran la detección y comunicación de posibles operaciones fraudulentas, el apoyo a los equipos de atención, los servicios de autoservicio y los asistentes digitales.
El salto es significativo porque estos sistemas ya no se limitan únicamente a generar una respuesta o ayudar a ejecutar una tarea. Los agentes de IA pueden coordinar diferentes acciones, consultar información, comunicarse con aplicaciones corporativas y poner en marcha determinados procesos, siempre dentro de los permisos y reglas establecidos por la organización.
La principal diferencia respecto a otras herramientas de inteligencia artificial reside precisamente en esa capacidad de actuación. Mientras un chatbot responde a consultas y un copiloto ayuda a analizar, resumir o generar contenido, un agente puede recibir un objetivo y dividirlo en diferentes pasos.
Esto permite, por ejemplo, consultar bases de datos, comprobar información, iniciar acciones dentro de otros sistemas, solicitar la intervención de una persona cuando sea necesario y dejar constancia de las operaciones realizadas.
En el ámbito bancario, esta tecnología podría ganar protagonismo en áreas como el onboarding de clientes, los procedimientos KYC, el análisis de riesgos, la prevención del fraude, las conciliaciones, el reporting regulatorio, la gestión documental o la atención al cliente.
Su función no tendría por qué pasar por sustituir las decisiones sensibles. Un agente podría encargarse de recopilar documentación, comprobar datos, aplicar determinadas reglas, clasificar alertas o preparar un expediente para que posteriormente sea revisado por un profesional.
El sector asegurador presenta posibilidades similares. La IA agéntica puede intervenir en procesos relacionados con la suscripción, la gestión de siniestros, las renovaciones, la tarificación, la detección del fraude o la clasificación de documentación.
En la tramitación de un siniestro, por ejemplo, un sistema de este tipo podría analizar los documentos disponibles, identificar información pendiente, comprobar las coberturas correspondientes y detectar posibles señales de riesgo antes de trasladar el caso a un especialista.
El interés empresarial por estos sistemas crece rápidamente, aunque su implantación todavía se encuentra en diferentes fases de madurez. Datos sectoriales correspondientes a 2025 apuntan a que un 23% de las organizaciones ya estaba escalando algún sistema de IA agéntica, mientras otro 39% se encontraba experimentando con agentes.
El desafío comienza así a desplazarse. Ya no se trata únicamente de comprobar si la tecnología funciona, sino de determinar cómo incorporarla de forma segura a los procesos internos, conectarla con las aplicaciones corporativas y establecer controles adecuados sobre sus actuaciones.
Para la consultora tecnológica española Qaracter, especializada en banca y seguros, esta cuestión adquiere especial relevancia en sectores sometidos a una elevada regulación.
La autonomía de estos sistemas, señala la compañía, debe estar acompañada de funciones claramente delimitadas, permisos restringidos, reglas de actuación, mecanismos de supervisión humana y métricas que permitan comprobar su impacto real sobre el negocio.
La expansión de los agentes inteligentes también tendrá que convivir con las expectativas de los consumidores.
El I Barómetro Qaracter 2025 sobre Tendencias y Digitalización en Banca y Seguros refleja una posición ambivalente: el 81% de los clientes considera que la inteligencia artificial puede contribuir a mejorar la gestión financiera, pero cerca del 54% manifiesta preocupación ante su utilización.
La intervención humana continúa teniendo además un peso importante. Según el mismo estudio, el 60% de los consumidores no contrataría un producto bancario sin participación humana, mientras que un 85% prefiere recurrir a una persona por teléfono o chat antes que a un asistente virtual cuando necesita resolver un problema o una duda.
Estos datos ponen sobre la mesa uno de los grandes desafíos de la próxima generación de servicios financieros digitales: aprovechar la capacidad de automatización de la IA sin deteriorar la confianza del cliente.
El avance tecnológico coincide además con un entorno regulatorio europeo cada vez más exigente.
El AI Act establece progresivamente obligaciones relacionadas con el desarrollo y utilización de sistemas de inteligencia artificial, con requisitos especialmente relevantes para determinados usos considerados de alto riesgo. A ello se suma DORA, que refuerza las exigencias de resiliencia operativa digital para las entidades financieras y aseguradoras.
En este escenario, el gobierno del dato, la ciberseguridad, la trazabilidad, la explicabilidad, el cumplimiento normativo y la supervisión humana se convierten en elementos fundamentales para desplegar agentes de IA en procesos críticos.
La cuestión no será únicamente qué tareas puede ejecutar un agente, sino también qué permisos necesita, qué información puede consultar, cuándo debe detenerse, qué acciones deben quedar registradas y en qué momento tiene que intervenir una persona.
“El verdadero cambio de la IA agéntica no está en automatizar más tareas, sino en integrar agentes dentro de procesos críticos de negocio con reglas claras, gobierno del dato, controles de riesgo, ciberseguridad, trazabilidad y supervisión humana”, explica Marta Sanz, directora Global de Exponential Technologies de Qaracter.
Para Sanz, la cuestión fundamental en banca y seguros no pasa por conceder la máxima autonomía posible a estos sistemas, sino por determinar qué decisiones pueden apoyar, cuáles son sus límites y de qué forma se mide su impacto sobre el negocio.
La IA agéntica abre así una nueva fase para el sector financiero y asegurador. Su capacidad para conectar información, sistemas y procesos promete reducir tiempos y mejorar la eficiencia operativa, pero su consolidación dependerá de que esa autonomía tecnológica avance acompañada de control, seguridad, trazabilidad y supervisión humana.
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