En Argentina se está instalando un relato cómodo: “IA en producción” + “agentes” + “modernización gradual del core”. Suena inevitable; por eso mismo merece incomodarnos.
📌 Lo que hoy se repite en banca local (y se importa de afuera):
🤖 Agentes y GenAI para automatizar punta a punta atención, originación y back office.
🧱 Modernización del core por capas (sin “big bang”), apoyada en APIs y eventos.
💳 Pagos y experiencias cada vez más embebidas (Transferencias 3.0, QR, conciliación más cercana al tiempo real).
🔗 Open Finance como “siguiente paso lógico”, aunque el marco y los incentivos todavía estén verdes.
⚠️ El punto crítico: en un banco argentino el freno no es “conectar un modelo”.
Es sostener control, auditoría y continuidad operativa en procesos regulados, con inspecciones y estrés real de operación.
Cuando la conversación saltea gobierno y operación, aparecen siempre los mismos síntomas:
🧯 pilotos que no escalan, ✋ excepciones manuales infinitas, 📒 datos que no cierran contra contabilidad, 🧾 trazabilidad débil para auditoría, y un “¿quién es dueño?” cuando el modelo falla o sesga.
Insight Aliantum
Para que IA (y especialmente agentes) sea productiva, hay que diseñarla como capacidad operable de plataforma
🧩 Integración explícita con core/canales y procesos críticos (no “bots” aislados).
🧠 Gobierno de datos (linaje, calidad, permisos) + privacidad (Ley 25.326) desde el día 1.
🛡️ Guardrails y controles: qué puede decidir, qué solo puede sugerir, y dónde entra el humano.
📈 Observabilidad: métricas, trazas, costos, incidentes; con runbooks y plan de contingencia.
👥 Ownership real entre Tecnología, Operaciones, Riesgo, Seguridad y Compliance (BCRA/UIF).
💬 Pregunta para líderes de Tecnología y Operaciones:
¿Tu banco ya tiene un modelo operativo para IA en producción, o todavía está comprando demos que no sobreviven al primer cierre contable o a la primera auditoría?
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