La empresa COA inaugura oficinas en Lima con el fin de transformar el sector bancario -entre otros- mediante el uso de inteligencia artificial y el gobierno de datos.
El ecosistema tecnológico y bancario de la región experimenta un hito importante con la apertura de las oficinas de COA en Lima. Este aterrizaje en territorio peruano no solo implica la inauguración de una sede física y la contratación de profesionales locales, sino que abre un diálogo directo y estratégico con las principales instituciones del país. El objetivo central de esta expansión es claro: acelerar la transformación digital y fomentar una verdadera inclusión financiera utilizando la inteligencia artificial (IA) y el análisis de datos como motores de cambio.
El reto de la inclusión financiera en el mercado peruano
Actualmente, el mercado peruano presenta un desafío social y económico fundamental: cerca del 40% de los peruanos aún no tiene ningún tipo de asociación con la industria financiera, manteniéndose al margen de sus beneficios. Ante esta realidad, las principales conversaciones en el sector giran en torno a cómo incorporar agentes tecnológicos, manejar datos y aplicar inteligencia artificial para generar mayores oportunidades de igualdad y reducir el uso perjudicial del efectivo.
La inclusión financiera digital debe abarcar tanto a los jóvenes, que operan principalmente desde sus teléfonos celulares, como a las generaciones mayores, a quienes se les deben facilitar soluciones accesibles para evitar que queden rezagados tecnológica y económicamente.
Alianzas estratégicas entre bancos y empresas Fintech
Para lograr esta democratización de los servicios, la sinergia corporativa se presenta como el nuevo paradigma indispensable. Quedó atrás la idea de que una sola empresa, por más grande que sea, puede resolver todo el ecosistema de manera aislada. Hoy en día, la estrategia más efectiva es la cooperación directa entre las entidades financieras tradicionales y las Fintech.
Un claro ejemplo de esto ocurre cuando un banco tradicional decide aliarse o adquirir una billetera digital, integrando sus canales y accediendo inmediatamente a millones de nuevos usuarios. Esta colaboración permite el desarrollo de ecosistemas financieros más robustos, transacciones interoperables y la automatización de nuevos productos, como los microcréditos.
Modernización y gestión de plataformas de datos en la nube
En este proceso de modernización, el dato se ha consolidado como el activo más crítico de las organizaciones. Sin embargo, el reto actual no es recopilar más información —los bancos ya poseen una inmensa cantidad de datos sobre el comportamiento y el historial de sus clientes—, sino cómo utilizarla estratégicamente para ofrecer mejores servicios.
No es casualidad que el 90% de las instituciones financieras en Latinoamérica consideren la modernización de plataformas de datos como una prioridad en sus planes estratégicos. Un caso de éxito representativo es el del Banco Macro en Argentina, que logró migrar su masiva infraestructura de datos (perteneciente a 5’000.000 de clientes) desde servidores locales hacia la nube de Google, permitiendo una escalabilidad elástica y el procesamiento en tiempo real de miles de millones de registros.
IA generativa y asistentes cognitivos para la banca
Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial Agéntica y Generativa. COA promueve el desarrollo de asistentes cognitivos conversacionales que permiten a los usuarios consultar bases de datos complejas utilizando lenguaje natural, democratizando el acceso a la información corporativa y reduciendo drásticamente los tiempos de respuesta.
A diferencia de los modelos públicos de IA que buscan información en internet y tienden a «alucinar» por la mezcla de contextos, las soluciones financieras operan bajo un modelo estrictamente controlado (conocido como RAG). Estos agentes interactúan exclusivamente con la información, políticas y normativas internas alojadas en los servidores del banco, garantizando respuestas precisas y la protección total de los datos personales.
Ciberseguridad y gobierno de la inteligencia artificial
No obstante, la implementación de estas potentes tecnologías requiere un robusto gobierno de la inteligencia artificial. Este sistema de gobierno establece los «guardarraíles» (límites) necesarios para evitar comportamientos erráticos cuando las operaciones escalan.
Por ejemplo, si se despliega un agente para otorgar créditos automáticos de 1.000 soles a través de una aplicación, el sistema debe tener la capacidad técnica de frenarse y solicitar intervención humana si detecta que un millón de personas intentan pedir el préstamo al mismo tiempo. Mediante controles de ciberseguridad y validaciones escalonadas, se asegura que la IA funcione siempre bajo los parámetros dictados por la institución.
*En la creación de este texto se usaron herramientas de inteligencia artificial.
