La IA conversacional en servicios financieros proyecta inversiones globales por USD 97.000 millones hacia 2027

En el rubro de finanzas la IA se consolida como infraestructura crítica, según datos de Heynow, los agentes inteligentes ya alcanzan el 81% de resolución en un primer contacto, con foco en seguridad, ética y trazabilidad. 

Montevideo, 11 de febrero de 2026. En Latinoamérica, la tendencia marca que los agentes de IA operan conversaciones con clientes bajo altos estándares de producción y gobernanza. A diferencia de los pilotos que impulsaron la adopción temprana de la IA en startups, los sistemas que hoy operan en producción en instituciones como bancos y gobiernos deben cumplir con marcos legales y normas internacionales. 

En el sector financiero, según un estudio del Foro Económico Mundial, se proyecta una inversión global de USD 97.000 millones hacia 2027 y se afirma que casi el 70% de ejecutivos de servicios financieros cree que la IA contribuirá directamente al crecimiento de ingresos en los próximos años, una señal clara de que la inversión se consolida como parte del “core” tecnológico de las finanzas. 

En América Latina, países como Brasil, Chile y Uruguay, líderes en implementación de IA en la región -según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025-, ya han definido estrategias nacionales de IA con foco explícito en ética, gobernanza y capacidades de datos para el sector público. 

A dichas estrategias se suman estándares internacionales, como la norma ISO/IEC 42001, el primer estándar internacional que define requisitos para implementar y mejorar un Sistema de Gestión de IA (AIMS) dentro de una organización. Para el sector financiero, esto encaja directo con distintas demandas del negocio como reducir el riesgo operacional, demostrar control ante auditorías y sostener confianza cuando la IA interviene en conversaciones, datos y decisiones. 

Mathias Duarte, CEO de Heynow asegura que “en banca, la IA se justifica cuando impacta la operación. En uno de los bancos más importantes de Bolivia, automatizamos la atención y logramos un ahorro superior a 3.000 horas de trabajo del contact center. Ese tipo de resultado solo se sostiene cuando la IA se diseña para producción, con seguridad y privacidad desde el inicio, reglas claras sobre lo que puede responder y trazabilidad completa para auditar cada interacción.”