En algún punto de la contabilidad, las conciliaciones y las revisiones de arquitectura de un banco estadounidense, una nueva clase de herramienta ya trabaja codo a codo con las personas. Su irrupción no reside solo en la velocidad, sino en una autonomía que antes parecía reservada a quien firma: estos agentes encadenan pasos dentro de la infraestructura del banco, y la institución, con sus reguladores y sus clientes, sigue siendo quien responde por cada decisión. Como en toda transformación de oficio, el dilema que queda abierto es cuánta confianza puede delegarse sin perder la capacidad de re
Los bancos reducen el trabajo manual con agentes de IA, con control humano en las decisiones finales
La velocidad sin conocimiento institucional puede multiplicar los errores
Mark
Lo que más llama la atención es la cifra: entre 40% y 50% menos de trabajo manual. ¿Qué significa?
Mimi
Que en una de las evaluaciones de ese banco, tareas como conciliaciones o contabilidad de fondos requirieron mucho menos esfuerzo humano. Pero los arquitectos siguen autorizando al final.
Luke
Conviene precisar: es una evaluación puntual de un banco que el informe no nombra. No es un promedio del sector.
Mark
¿Y el 60% más de revisiones de permisos y el 25% menos en los ciclos de aprobación?
Mimi
Son objetivos del proyecto, no resultados ya logrados.
Luke
Exacto. El texto dice que el proyecto "busca" esas metas. Y todo viene de un informe de McKinsey, sin verificación independiente en lo que tenemos.
Mark
¿Por qué insisten tanto en el control humano?
Mimi
Porque los modelos pueden malinterpretar una norma o inventar resultados de pruebas, y la responsabilidad recae en el banco, no en el agente.
Luke
Y las recomendaciones, como el registro centralizado o la identidad propia por agente, son consejos de la consultora, no obligaciones regulatorias descritas aquí.
Mark
¿Qué queda sin responder?
Luke
Cuántos bancos lo aplican realmente, y qué pasa cuando un agente falla en producción. El informe habla de riesgos, pero no cita incidentes.
Le Pouls
- Un banco estadounidense recortó entre 40% y 50% el trabajo manual en tareas operativas gracias a agentes que ya ejecutan cadenas completas dentro de sus sistemas.
- Un solo error en un sistema productivo puede exponer datos de clientes o desencadenar incumplimientos regulatorios, y el margen de tolerancia es mínimo.
- Los bancos responden limitando herramientas, entornos y permisos de cada agente, con validaciones contra fuentes oficiales y mecanismos para revertir cambios.
- Cada agente recibe identidad propia, un responsable humano y un lugar en un registro centralizado, mientras la autorización final sigue en manos de personas.
- La trayectoria apunta a una autonomía creciente y gradual, con reglas de supervisión que se ajustan según el riesgo de cada tarea.
En algún punto de la contabilidad, las conciliaciones y las revisiones de arquitectura de un banco estadounidense, una nueva clase de herramienta ya trabaja codo a codo con las personas. Su irrupción no reside solo en la velocidad, sino en una autonomía que antes parecía reservada a quien firma: estos agentes encadenan pasos dentro de la infraestructura del banco, y la institución, con sus reguladores y sus clientes, sigue siendo quien responde por cada decisión. Como en toda transformación de oficio, el dilema que queda abierto es cuánta confianza puede delegarse sin perder la capacidad de rendir cuentas.
En la contabilidad de fondos, las conciliaciones y las operaciones de middle office de un banco estadounidense, una herramienta nueva ya trabaja junto a las personas. En una de sus evaluaciones, la entidad redujo entre 40% y 50% el trabajo manual. Los datos vienen de un informe de McKinsey, firmado por especialistas del área de Tecnología e IA, que analiza cómo los bancos incorporan agentes de inteligencia artificial.
Lo que cambia es la autonomía. Estos sistemas no se limitan a resumir documentos o redactar mensajes: abren tickets, ejecutan pruebas, usan interfaces de programación y completan flujos de trabajo dentro de la infraestructura del banco. El proyecto apunta a aumentar 60% las revisiones anuales de permisos y a acortar 25% los ciclos de aprobación, pero los arquitectos conservan la última palabra.
El avance trae riesgos concretos. Un error puede tocar sistemas de producción, exponer datos de clientes o provocar incumplimientos. Los modelos pueden malinterpretar una norma o inventar resultados, por eso la recomendación es limitar cada agente según la tarea: no es lo mismo resumir información pública que modificar registros en una plataforma de pagos. Las reglas bancarias, además, rigen igual cuando la tarea la ejecuta una máquina, y el banco debe poder reconstruir datos, políticas, acciones y autorizaciones ante un regulador.
La supervisión humana se gradúa según el impacto. Las decisiones de crédito, la resolución de fraudes y el acceso privilegiado exigen autorización previa; el riesgo intermedio admite revisiones por muestreo, y el bajo, control por excepción. Los empleados deberán pasar de revisar tareas aisladas a supervisar excepciones y sistemas autónomos, y la autonomía crecerá de forma gradual.
El informe concluye que los beneficios no vienen solo de acelerar, sino de rediseñar procesos y de conservar el conocimiento interno que evita errores rápidos. Una capa común puede aplicar políticas, ocultar datos sensibles antes de consultar modelos externos y registrar cada acción. El costo, sostiene, debería medirse por el resultado de cada caso resuelto dentro de la norma, no solo por el consumo técnico de la IA.
En la contabilidad de fondos, las conciliaciones, las operaciones de middle office y las revisiones de arquitectura de un banco de Estados Unidos, un tipo nuevo de herramienta ya trabaja junto a las personas. En una de las evaluaciones, ese banco logró reducir entre un 40% y un 50% el trabajo manual. Los datos provienen de un informe de McKinsey que analiza cómo las entidades financieras incorporan agentes de inteligencia artificial.
La diferencia con lo anterior está en la autonomía. Los asistentes que resumen documentos, redactan mensajes o sugieren código quedan atrás: estos sistemas pueden abrir tickets, ejecutar pruebas, usar interfaces de programación y completar cadenas de trabajo dentro de la infraestructura tecnológica del banco. Un agente ejecuta una instrucción concreta; un compañero digital, en cambio, conserva el contexto de un caso, organiza varios pasos y transfiere tareas entre plataformas hasta alcanzar un resultado definido.
El proyecto del banco estadounidense apunta además a aumentar un 60% el volumen anual de revisiones de permisos y a acortar un 25% los ciclos de aprobación. Los arquitectos, sin embargo, mantienen la autorización final. El informe lo firman James Kaplan, Rich Isenberg, Vik Sohoni, Vishnu Kamalnath y Shilpa Khatana, del área de Tecnología e IA de McKinsey, para quienes el desafío de los directores de tecnología es administrar una fuerza laboral digital que opere junto a las personas.
El avance eleva los riesgos. Un error puede afectar sistemas de producción, exponer datos de clientes o provocar incumplimientos regulatorios. Los modelos de lenguaje pueden interpretar mal una norma, inventar resultados de pruebas o intentar acciones incorrectas. Por eso McKinsey recomienda limitar herramientas, entornos y permisos de cada sistema, con validaciones contra fuentes oficiales, revisiones de políticas y mecanismos para revertir cambios. El control debe variar: resumir información pública no es lo mismo que procesar estados financieros de un prestatario o modificar registros en una plataforma de pagos.
Las reglas bancarias rigen aunque la tarea la haga una máquina. Un agente que intervenga en créditos debe respetar las normas de préstamos justos; uno ligado a pagos, el secreto bancario y la prevención del lavado de dinero; uno que prepare comunicaciones comerciales, la protección al consumidor. La responsabilidad final recae en la institución y en quien supervisa la implementación, y ante un regulador o un cliente el banco debe poder reconstruir los datos usados, las políticas aplicadas, la acción tomada y la autorización correspondiente. Cada sistema necesita identidad propia con permisos mínimos, un responsable humano y un lugar en un registro centralizado de agentes.
La intervención humana se gradúa según el impacto. Las decisiones de crédito, la resolución de fraudes y la asignación de accesos privilegiados requieren que una persona autorice la ejecución. En el riesgo intermedio, la revisión puede hacerse sobre muestras definidas con criterios documentados; en el bajo, basta el control por excepción y el monitoreo continuo. La autonomía debe ampliarse de forma gradual, y los casos dudosos deben derivarse a un revisor. Los empleados, además, necesitarán capacitación para pasar de revisar tareas aisladas a supervisar excepciones, resultados y sistemas autónomos.
El informe subraya que los beneficios no vienen solo de acelerar. Rediseñar los procesos definió qué podían investigar, decidir, coordinar y ejecutar los agentes, mientras las personas conservaron las decisiones finales y la facultad de firma. También pesa el conocimiento interno: un agente que modifique código de pagos sin conocer las reglas de arquitectura, o que clasifique alertas de lavado sin entender el apetito de riesgo, puede errar con rapidez. Los bancos pueden comprar productos estandarizados para coordinar agentes y gestionar identidades, pero deben conservar el control de sus datos, definiciones y procedimientos.
En lo técnico, McKinsey propone una capa común que aplique políticas, valide identidades y registre cada acción. Esa capa puede ocultar nombres de clientes, números de cuenta y datos de conocimiento del cliente antes de enviar una consulta a un modelo externo, y guardar instrucciones, respuestas y llamadas a herramientas. El costo, concluye, debería medirse por el resultado de cada flujo de trabajo, como resolver un caso dentro de los estándares regulatorios, y no solo por el consumo técnico de IA.
Citations marquantes
Ante un regulador o un cliente, el banco debe poder reconstruir los datos, las políticas, la acción y la autorización.— Informe de McKinsey (paráfrasis)
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