Banca y seguros avanzan en la adopción de IA, pero la transformación depende de convertir pilotos en modelos estables, auditables y conectados con el negocio.
Según Qaracter, las entidades han avanzado de forma significativa en la identificación de casos de uso, especialmente en eficiencia operativa, automatización, riesgo, fraude, cumplimiento, atención al cliente y personalización. Sin embargo, la transición desde pilotos aislados hacia modelos industriales sigue siendo uno de los principales retos de transformación para 2026.
El contexto confirma esta evolución
La European Banking Authority señala que el 92% de los bancos de la Unión Europea ya está desplegando soluciones de IA y que el resto se encuentra en fase de prueba o discusión de casos de uso. A nivel global, datos del sector indican que el 88% de las organizaciones utiliza IA regularmente en al menos una función, aunque solo alrededor de un tercio ha comenzado a escalar sus programas de IA a nivel empresarial.
Del piloto al proceso crítico
Esta brecha entre adopción y escalado explica buena parte del momento actual. La IA ya está presente en muchas organizaciones, pero su impacto real depende de la capacidad para conectarla con procesos, datos, arquitectura tecnológica, equipos, métricas y gobierno. En sectores regulados como banca y seguros, esta exigencia es aún mayor por el peso de la supervisión, la sensibilidad del dato, la exposición a ciberamenazas y el impacto directo de determinadas decisiones sobre clientes y operaciones.
Banca
En banca, los casos de uso con mayor recorrido se concentran en prevención del fraude, análisis de riesgo, credit scoring, cumplimiento normativo, automatización documental, atención al cliente, eficiencia de back office y personalización de servicios. La IA permite analizar grandes volúmenes de información, detectar patrones anómalos, acelerar procesos internos y mejorar la capacidad de respuesta. No obstante, su escalado exige modelos explicables, controles sobre sesgos, trazabilidad de decisiones, integración con sistemas existentes y una clara medición del retorno.
Seguros
En seguros, la adopción avanza con una lógica similar, aunque con ritmos diferentes según ramo y tipo de entidad. EIOPA recoge que el 50% de las aseguradoras europeas de no vida y el 24% de las de vida ya utilizan IA en distintos puntos de la cadena de valor, como tarificación, suscripción, detección de fraude o gestión de siniestros. En este sector, el potencial es elevado, pero también lo son los retos vinculados a la calidad del dato, la fragmentación de fuentes, la automatización documental, la explicabilidad de modelos y la relación de confianza con el asegurado.
Gobernanza, regulación y confianza
A estos desafíos se suma un marco regulatorio europeo más exigente. El AI Act introduce un enfoque basado en riesgo para el desarrollo y uso de sistemas de IA, mientras que DORA refuerza las obligaciones de resiliencia operativa digital para entidades financieras y aseguradoras. En la práctica, esto obliga a las organizaciones a tratar la IA no solo como una herramienta de productividad, sino como una capacidad estratégica que debe ser gobernada, auditada y monitorizada.
La confianza del cliente será otro factor decisivo
El I Barómetro Qaracter 2025 sobre Tendencias y Digitalización en Banca y Seguros muestra que el 81% de los clientes cree que la IA puede mejorar la gestión financiera, pero casi el 54% muestra preocupación por su uso. Este dato refleja una doble realidad: los usuarios perciben valor en la IA, pero demandan transparencia, seguridad, protección de datos y presencia humana cuando las decisiones son relevantes.
Desde Qaracter apuntan que las entidades que mejor avancen en esta etapa serán aquellas capaces de combinar estrategia, gobierno, arquitectura tecnológica, priorización de casos de uso y equipos multidisciplinares. La clave estará en seleccionar casos con impacto medible, definir indicadores desde el inicio, asegurar la calidad de los datos, integrar los modelos en los sistemas existentes y acompañar la implantación con gestión del cambio.
Marta Sanz, directora global de Exponential Technologies de Qaracter
“La IA ya no puede gestionarse como un laboratorio de innovación separado del negocio. En banca y seguros, el verdadero salto se produce cuando los modelos se integran en procesos críticos con gobierno del dato, controles de riesgo, ciberseguridad, métricas de impacto y supervisión humana. Escalar IA no consiste solo en automatizar más, sino en hacerlo con garantías, trazabilidad y visión de negocio”.
La inteligencia artificial seguirá ganando peso en banca y seguros durante los próximos años, pero su impacto dependerá menos del número de casos de uso lanzados y más de la capacidad para convertirlos en capacidades estables, seguras y auditables. Para el sector, el reto será construir una IA útil, gobernada y conectada con el negocio, capaz de mejorar la eficiencia sin comprometer la confianza.