La banca siempre ha sido un negocio basado en la confianza, la precisión y la capacidad de actuar con base en la información correcta en el momento oportuno. Pero los sistemas de los que dependen hoy muchos bancos fueron diseñados para una era diferente, una en la que los datos podían esperar hasta un informe semanal, los procesos se revisaban manualmente y el ritmo del cambio se medía en trimestres en lugar de horas.

Esa era está terminando.

La Autonomous Enterprise para la banca describe una forma fundamentalmente nueva de operar una institución financiera, en la que los asistentes y agentes de IA ayudan a coordinar procesos complejos en tiempo real, las personas se enfocan en la toma de decisiones estratégicas y el negocio opera como un sistema conectado y adaptable, en lugar de como un conjunto de funciones desconectadas.

Por qué la banca necesita un nuevo modelo operativo

Los líderes bancarios de hoy navegan por una convergencia de presiones que los modelos operativos tradicionales no fueron diseñados para gestionar. Los requisitos regulatorios continúan evolucionando. Las expectativas de los clientes, moldeadas por experiencias que priorizan lo digital en todos los sectores, siguen aumentando. Al mismo tiempo, los bancos están bajo presión para transformar las funciones financieras, de riesgo y operativas, mientras compiten por talento cada vez más escaso.

La magnitud de la oportunidad es significativa. McKinsey estima que la IA generativa podría generar entre USD 200 000 millones y USD 340 000 millones en valor anual para el sector bancario, lo que equivale a aproximadamente 9 % a 15 % de las utilidades operativas de la industria, en gran parte gracias a aumentos de productividad y a la transformación de procesos.

Los desafíos de la fuerza laboral refuerzan aún más la necesidad de nuevos enfoques. Según el Informe sobre el futuro del empleo 2025 del Foro Económico Mundial, el 63 % de los empleadores identifica las brechas de habilidades como una barrera importante para la transformación del negocio, lo que destaca la importancia de las tecnologías que amplían la experiencia y aceleran la toma de decisiones.

La automatización tradicional ha ayudado a reducir la fricción en procesos individuales. Pero la automatización por sí sola no puede responder eficazmente cuando se producen simultáneamente múltiples eventos de negocios, como una excepción regulatoria, un problema operativo y una solicitud de un cliente. Abordar estos desafíos requiere un modelo más conectado en el que la información estratégica, la acción y la gobernanza trabajen en conjunto en toda la empresa.

¿Qué hace que una Enterprise sea Autonomous?

La empresa autónoma es más que automatización avanzada.

La automatización tradicional ejecuta tareas predefinidas dentro de flujos de trabajo individuales. Una empresa autónoma combina la coordinación entre dominios, el razonamiento contextual en tiempo real y la gobernanza integrada para ayudar a la organización a responder como un sistema conectado en lugar de una serie de silos funcionales.

Opera en tiempo real

Cuando cambian las condiciones, ya sea por una señal de Compliance, una interacción con el cliente o un evento financiero, los asistentes y agentes de IA pueden evaluar el contexto e iniciar acciones en los sistemas pertinentes. Hay menos dependencia de la coordinación manual, de múltiples transferencias o de ciclos de generación de informes retrasados.

Coordina procesos de punta a punta

Las empresas autónomas no simplemente automatizan tareas aisladas. Coordinan actividades entre funciones y más allá de los límites organizacionales.

Por ejemplo, los procesos asistidos por IA pueden ayudar a secuenciar las actividades de cierre financiero a nivel de entidad en múltiples unidades de negocio, controlar el estado de finalización en tiempo real, identificar cuellos de botella y escalar excepciones que requieran intervención humana. Los empleados siguen enfocados en decisiones que requieren juicio, experiencia y participación de las partes interesadas.

McKinsey estima que aproximadamente el 75 % del potencial de valor de la IA generativa proviene de las operaciones con clientes, la creación de contenido, la ingeniería de software y el trabajo del conocimiento, lo que pone de relieve la oportunidad de transformar muchos de los procesos que requieren un uso intensivo de información y que son fundamentales para las operaciones bancarias.

Está gobernado por diseño

Cada acción de IA debe ser auditable, rastreable y estar bajo control.

En lugar de agregar la gobernanza después de la implementación, las empresas autónomas incorporan la gobernanza desde el principio mediante las capacidades de gobernanza de IA integradas de SAP. Esto ayuda a las organizaciones a equilibrar la velocidad, la transparencia, la rendición de cuentas y el Compliance normativo, mientras mantienen la confianza en las decisiones respaldadas por IA.

Cómo la Autonomous Enterprise cambia las operaciones bancarias

La Autonomous Enterprise conecta las finanzas, el riesgo, el compromiso del cliente, la gestión de la fuerza laboral, las adquisiciones y los procesos operativos mediante una capa de inteligencia compartida.

En finanzas y riesgos, los asistentes de IA pueden ayudar a coordinar las actividades de cierre financiero, respaldar la elaboración de informes de gestión, acelerar los flujos de trabajo de elaboración de informes regulatorios y brindar mayor visibilidad del desempeño organizacional. Lo que antes requería coordinación entre múltiples equipos y sistemas puede convertirse cada vez más en un proceso más conectado y continuo.

Los bancos continúan invirtiendo fuertemente en la transformación impulsada por IA. BCG informa que muchas instituciones financieras esperan invertir aproximadamente 2 % de los ingresos anuales en iniciativas de IA, lo que convierte a la IA en una de las prioridades tecnológicas estratégicas más importantes de la industria.

En los procesos operativos y de clientes, la IA puede respaldar la incorporación, las actividades de KYC, la gestión de disputas, las solicitudes de servicio, los procesos de la fuerza laboral, la gobernanza de proveedores y los flujos de trabajo de compliance. El objetivo no es simplemente automatizar actividades, sino coordinar acciones entre departamentos utilizando un contexto de negocios compartido.

La base de estas capacidades es una plataforma de IA unificada que combina datos empresariales, contexto de procesos de negocio y gobernanza, para que las acciones se basen en la forma en que los bancos operan realmente.

SAP Joule: Una experiencia unificada para los equipos bancarios

En el centro de la Autonomous Enterprise se encuentra SAP Joule, la capa de interacción de IA de SAP que conecta a las personas, los datos, los flujos de trabajo y los procesos de negocio a través de una experiencia unificada.

Los profesionales de la banca trabajan con frecuencia en varios sistemas para completar un solo proceso, ya sea para respaldar la presentación de informes regulatorios, investigar problemas operativos o analizar el desempeño financiero. Joule ayuda a reunir información, Información estratégica y acciones en un solo lugar, lo que reduce la necesidad de navegar entre aplicaciones desconectadas.

Para los líderes financieros, funciones como la de consulta en lenguaje natural de SAP Analytics Cloud pueden ayudar a brindar visibilidad en tiempo real sobre el desempeño financiero y operativo. Los equipos pueden explorar métricas clave, identificar tendencias y acceder a información estratégica de negocio más rápidamente, lo cual contribuye a una toma de decisiones más rápida y mejor fundamentada.

Joule funciona como la capa de interacción entre las personas y los procesos de negocio, y ayuda a los usuarios a acceder a información estratégica, iniciar flujos de trabajo y coordinar actividades en toda la empresa desde un único espacio de trabajo.

Diseñado para la realidad regulatoria de la banca

Lo que hace que la Autonomous Enterprise sea particularmente relevante para la banca no es la aplicación de IA genérica a los Servicios financieros. Es la combinación del contexto de los procesos de negocio, los requisitos de la industria y la gobernanza.

Los bancos operan en un entorno definido por la supervisión reglamentaria, estructuras organizacionales complejas, requisitos de gestión de riesgos y amplias obligaciones de presentación de informes. A medida que las capacidades de la IA maduren, las instituciones financieras buscarán cada vez más asistentes y agentes que puedan operar dentro de estas limitaciones, manteniendo al mismo tiempo la transparencia, la auditabilidad y el control.

La oportunidad consiste en respaldar una ejecución más conectada en las finanzas, el riesgo, el compliance, la generación de informes y los procesos operativos, mientras se mantienen los estándares de gobierno que exige el sector bancario.

Qué se vuelve posible

Cuando los bancos operan como empresas autónomas, el enfoque pasa de recopilar información manualmente a actuar con base en ella.

Los equipos financieros dedican menos tiempo a preparar informes y más tiempo a interpretar el desempeño de los negocios. Los equipos de riesgos pueden centrarse más en el análisis estratégico y menos en la preparación de datos. Los empleados que interactúan con los clientes pueden dedicar más atención a las relaciones y los servicios de asesoría que a las actividades administrativas.

El impulso de la industria sigue creciendo. McKinsey informa que dos tercios de los líderes sénior de digital y analíticas en banca creen que la IA generativa cambiará fundamentalmente la manera en que los bancos hacen negocios, lo que refleja una confianza creciente en que la IA puede ir más allá de la experimentación hacia una transformación a nivel empresarial.

La Autonomous Enterprise para la banca no es una visión lejana. Los fundamentos, incluidos los asistentes de IA, los datos empresariales, la gobernanza integrada y la inteligencia de procesos de negocio, están disponibles hoy. Para los bancos que buscan tener mayor capacidad de respuesta, resiliencia y eficiencia, la Autonomous Enterprise proporciona un marco para alcanzar esos objetivos.

Las personas establecen la dirección. La IA ayuda a coordinar el trabajo. Y la empresa avanza como una sola.