La semana 28 de 2026 consolida una tendencia que ya no admite postergación: la inteligencia artificial, la apertura de infraestructuras financieras y la renovación de los fundamentos criptográficos están dejando de ser agendas separadas para convertirse en un único imperativo de transformación. Para directivos de bancos y fintech en Argentina y LATAM, el panorama de esta semana ofrece señales concretas —no especulativas— sobre dónde concentrar decisiones de inversión y gobernanza en el segundo semestre del año.
Open Banking en LATAM: la infraestructura madura, la ventana se estrecha
El rebranding de Galileo como SoFi Tech Solutions no es un cambio cosmético. Detrás hay una señal estratégica clara: los grandes proveedores de infraestructura de procesamiento y APIs están apostando fuerte por América Latina como mercado de expansión prioritario. La consolidación de capacidades de core banking, canales digitales y procesamiento de pagos bajo una marca unificada reduce la fricción de integración para instituciones que buscan modernizar sin construir desde cero.
La implicancia para bancos y fintech de la región es directa: la disponibilidad de soluciones maduras de open banking ya no es una promesa a futuro. El ecosistema de partners tecnológicos especializados existe y está escalando. La pregunta que deben responder los equipos de tecnología y negocio hoy no es si adoptar APIs abiertas, sino con qué arquitectura y bajo qué modelo de gobernanza de datos hacerlo para no quedar atrapados en dependencias que limiten la competitividad en 18 meses.
Para instituciones que aún operan con cores monolíticos, este movimiento del mercado refuerza la urgencia de una hoja de ruta de modernización incremental. La transformación de core banking no requiere un big bang: requiere una estrategia de capas que permita conectar lo nuevo con lo existente sin interrumpir la operación.
IA agéntica: de la promesa al caso de negocio con número
El informe de Capgemini para 2026 aporta algo que escasea en la conversación sobre IA: cifras. La proyección de ahorros superiores a USD 1 millón anuales por institución en funciones como onboarding, cumplimiento y detección de fraude —mediante IA agéntica— convierte el debate tecnológico en un análisis de retorno sobre inversión. El dato de que el 75% del sector planea adoptar IA agéntica en atención al cliente en los próximos dos a tres años indica que la curva de adopción ya superó la fase experimental.
Lo relevante para un ejecutivo de banca o fintech en LATAM no es el número en sí, sino la lógica detrás: los agentes de IA no son chatbots mejorados. Son sistemas capaces de ejecutar flujos de trabajo complejos —verificación de identidad, análisis de riesgo, generación de reportes regulatorios— con supervisión humana acotada. Eso implica rediseñar procesos, no solo agregar una capa de automatización sobre los existentes.
Simultáneamente, la evolución hacia pagos "invisibles" —biometría, account-to-account, experiencias de un clic— presiona a las instituciones a operar con la agilidad de una empresa tecnológica. Los bancos que no reduzcan la fricción en el punto de pago perderán terreno frente a actores nativos digitales que ya diseñaron sus stacks para esta realidad.
¿Tu institución tiene claridad sobre qué casos de uso de IA agéntica generan retorno real en tu contexto específico? En Aliantum trabajamos con presidencia y directorio de bancos y fintech para mapear esa decisión, diseñar los proyectos a medida y acompañar la implementación con foco en impacto de negocio medible. Conversemos esta semana.
Regulación de IA en banca: el BIS marca el estándar que viene
El documento del BIS/FSI sobre regulación de IA en el sector financiero no es literatura académica: es la hoja de ruta que los supervisores regionales —BCRA, CNBV, SBS y sus pares— usarán como referencia para construir sus propios marcos normativos. Los ejes que establece son tres y todos tienen implicancias operativas inmediatas:
- Transparencia y explicabilidad: las decisiones de crédito asistidas por IA deben poder explicarse al regulador y al cliente. Eso descarta, en la práctica, el uso de modelos de caja negra sin capa de interpretabilidad.
- Accountability clara: alguien dentro de la institución debe ser responsable del comportamiento del modelo en producción. La gobernanza de IA deja de ser un tema de IT para convertirse en un tema de directorio.
- Validación y monitoreo continuo: los modelos de scoring y underwriting deben validarse periódicamente para detectar drift, sesgo y degradación de performance. No alcanza con validar en el momento del despliegue.
Para instituciones que ya tienen modelos de IA en producción —o que planean desplegarlos en el corto plazo—, este marco del BIS es la señal para auditar hoy el estado de su gobernanza antes de que el regulador local lo exija formalmente. Anticiparse tiene un costo menor que remediar bajo presión supervisora.
LLMs en finanzas: elegir el enfoque correcto antes de invertir
El survey de arXiv sobre Large Language Models en finanzas ofrece un framework de decisión que resulta especialmente útil para equipos que están evaluando dónde y cómo aplicar estas tecnologías. Los tres enfoques —modelos preentrenados con prompting, fine-tuning sobre datos de dominio, y entrenamiento custom— tienen perfiles de costo, riesgo y performance muy distintos.
La pregunta que debe preceder a cualquier decisión de inversión es si el caso de uso —análisis de contratos, generación de reportes regulatorios, atención al cliente especializada, detección de señales en datos no estructurados— justifica la complejidad y el costo de customización, o si un modelo existente con prompting bien diseñado resuelve el problema con una fracción del esfuerzo. En la mayoría de los casos de uso bancario que hemos analizado, la respuesta no es obvia y depende fuertemente de la calidad y disponibilidad de datos propios de la institución.
Criptografía post-cuántica: la transición que no puede esperar
El trabajo de IDEMIA presentado ante el NIST sobre protocolos post-cuánticos para aplicaciones bancarias confirma algo que muchos equipos de seguridad prefieren postergar: la migración criptográfica es técnicamente viable hoy, pero requiere planificación. Los pagos con tarjeta bajo estándar EMV —que representan más del 90% de las transacciones globales— son el vector de mayor exposición al riesgo de "record now, decrypt later": actores con acceso a computación cuántica futura pueden capturar tráfico cifrado hoy y descifrarlo mañana.
La solución no es reemplazar toda la infraestructura de golpe. Los protocolos híbridos —que combinan criptografía clásica con algoritmos post-cuánticos— permiten una transición gradual que mantiene compatibilidad con terminales heterogéneas mientras se incorpora la nueva capa de protección. Lo que no es viable es ignorar el tema hasta que los estándares sean obligatorios: para entonces, el tiempo de implementación será un problema.
Desde Aliantum monitoreamos esta evolución como parte de nuestra inteligencia de mercado semanal para instituciones financieras, para que los equipos de tecnología y directorio tengan el contexto necesario para tomar decisiones informadas en el momento correcto.
El patrón de la semana
Las cinco noticias de esta semana convergen en un mismo mensaje: las instituciones financieras de LATAM que lleguen al cierre de 2026 sin una postura definida sobre IA agéntica, gobernanza de modelos, modernización de infraestructura y transición criptográfica habrán perdido una ventana competitiva y regulatoria que no se reabre fácilmente. La buena noticia es que el ecosistema de soluciones maduras —tanto tecnológicas como de conocimiento— ya existe en la región.
En Aliantum acompañamos a presidencia y directorio de bancos y fintech en la adopción de inteligencia artificial con impacto real: desde la definición de estrategia hasta la implementación de proyectos a medida y la transformación de core banking. Sin hype, con foco en decisiones accionables.
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