Entrenarse en tecnología en Banca: Más allá de los cursos de inteligencia artificial

Y en medio de esa disonancia, la inteligencia artificial no aparece como un lujo tecnológico, sino como el nuevo idioma del riesgo, de la eficiencia y de la confianza.
En países como México, Colombia o Panamá (donde la digitalización crece, pero la infraestructura aún tiene brechas críticas) la IA se convierte en un imperativo estratégico, no en un accesorio futurista.

La respuesta no se encuentra en memorizar conceptos ni en realizar cursos generales de IA. La respuesta está en comprender cómo se mueve el sistema financiero, dónde están sus puntos ciegos, qué exige su marco regulatorio, cómo deben gobernarse los datos, qué riesgos trae la IA generativa y cómo se integran los modelos en un ecosistema bancario que opera bajo estándares de continuidad, resiliencia y seguridad.

¿Qué significa entrenarse en tecnología en banca?

El sistema financiero ha convivido históricamente con tecnologías complejas, pero lo que ocurre hoy con la inteligencia artificial representa un quiebre más profundo: no se trata solo de incorporar herramientas nuevas, sino de modificar la forma en que se toman decisiones, cómo se interpretan los datos y cómo se gestiona el riesgo operativo. Por eso, la formación tradicional en IA —generalista, abstracta, centrada en algoritmos sueltos— no alcanza para enfrentar los desafíos reales que viven los bancos.

La mayoría de los cursos disponibles en la región explican qué es el machine learning, cómo funciona una red neuronal o qué puede hacer la automatización. Sin embargo, la banca opera con condiciones que ningún otro sector comparte: niveles estrictos de trazabilidad, normativas que evolucionan más lento que la tecnología, y sistemas heredados que deben integrarse con modelos modernos sin comprometer continuidad ni seguridad. El resultado es evidente: un profesional puede entender IA, pero si no entiende banca, no está listo para aplicarla.

Durante la MasterClass sobre banca inteligente, Jordi Torras, experto con dos décadas de experiencia en NLP e IA aplicada al sector financiero, lo expresó con contundencia: “no existe un solo banco que hoy combine IA generativa con operaciones transaccionales por razones de seguridad y regulación”. Esta frase es más que una advertencia técnica; es un diagnóstico de realidad. La IA avanza rápido, pero no puede implementarse a ciegas en un entorno donde un error no es una simple falla: es un riesgo sistémico.

Los cursos de IA suelen ser “agnósticos” al sector. La banca, en cambio, es todo lo contrario: es un ecosistema normado, sensible, regulado, donde cada integración tecnológica implica comprender mecanismos de evaluación de riesgo, cumplimiento, gobierno de datos, ciberseguridad, auditoría y experiencia del cliente. Por eso, entrenarse para la banca va más allá de aprender modelos; requiere aprender a proteger su operación, su reputación y a los usuarios que dependen de ella.

La evolución de las finanzas demanda profesionales híbridos

El libro Inteligencia Artificial en la Banca, de Alejandro Naut Lerebours, destaca que el potencial de creación de valor económico generado por la IA supera el trillón de dólares anuales para la banca global . Pero ese valor no surge de herramientas aisladas, sino de profesionales capaces de unir tres dominios que antes caminaban por separado: finanzas, analítica y regulación.

Este nuevo perfil —el profesional híbrido— puede interpretar modelos predictivos, comprender implicaciones regulatorias, evaluar riesgos y dialogar con equipos de tecnología. No es un científico de datos tradicional, ni un banquero clásico, ni un tecnólogo aislado: es una síntesis. Esa síntesis es, precisamente, lo que exige la evolución de las finanzas.

La competitividad en banca ya no se define por la cantidad de sucursales, la amplitud de productos o el tamaño del balance. Hoy se define por la capacidad tecnológica de anticipar necesidades del cliente, procesar datos en tiempo real y garantizar una operación segura y sin fricciones.

A nivel internacional, los bancos líderes ya utilizan machine learning para priorizar solicitudes, optimizar tiempos de respuesta, evaluar riesgo crediticio y detectar anomalías en tiempo real. Durante la MasterClass, Jordi Torras muestra que la IA se ha convertido en una de las tecnologías más adoptadas del sector: pasó del quinto al segundo lugar en pocos años, solo por debajo del cloud computing.

Sin embargo, la adopción todavía es desigual. Aunque muchas instituciones cuentan con chatbots o sistemas automatizados, solo el 54% permite realizar operaciones reales, y apenas el 6% ha comenzado a experimentar con IA generativa. Ninguna entidad combina IA generativa con operaciones transaccionales, principalmente por el nivel de riesgo y regulación que exige el sector financiero.

Detrás de estos cambios hay patrones claros:

• mayor adopción de servicios basados en la nube,
• integración de arquitecturas modulares,
• automatización de back-office,
• análisis inteligente del comportamiento del cliente,
• modernización de sistemas heredados,
• fortalecimiento de la ciberseguridad.

Todo esto requiere profesionales capaces de diseñar, interpretar y gobernar soluciones tecnológicas robustas. No basta con “usar IA”: hay que integrarla en modelos de riesgo, en flujos operativos, en procesos de onboarding, en sistemas de scoring, en modelos antifraude. Y, sobre todo, hacerlo sin vulnerar la regulación ni sacrificar la seguridad operacional.

IA en banca: del concepto a los problemas reales

Hablar de IA en banca es sencillo. Lo complejo es llevarla al espacio donde realmente se ponen a prueba las instituciones: riesgo, ciberseguridad, calidad de datos, regulación y sistemas heredados que sostienen operaciones críticas desde hace décadas.

Durante la MasterClass de ADEN, Jordi Torras lo resume con precisión: ningún banco del mundo permite que un modelo de IA generativa ejecute transacciones, debido a los riesgos operativos y regulatorios asociados a la falta de explicabilidad y a la posibilidad de errores que comprometan la seguridad.

A continuación, se presentan los tres desafíos que hoy definen la frontera real de la IA bancaria.

Gobernanza, explicabilidad y modelos auditables

La IA puede detectar patrones que escapan al análisis humano, pero si no puede explicar cómo llegó a ellos, la banca no puede utilizarlos. La transparencia es un requisito estructural del sector: cada decisión automatizada debe poder justificarse ante un auditor, un regulador y, en muchos casos, ante el propio cliente.

En la MasterClass, Jordi Torras describe problemas frecuentes:

• modelos de fraude que no pueden justificar por qué marcaron a un usuario,
• algoritmos de scoring sin trazabilidad del proceso de decisión,
• herramientas internas que funcionan en pruebas, pero fallan al enfrentarse a la auditoría o a los equipos de cumplimiento,
• riesgos de ciberseguridad derivados de manipular datos sensibles mediante IA generativa.

En un sector donde cualquier anomalía puede escalar a un incidente reputacional o sistémico, la gobernanza no es un agregado: es el centro del diseño. Por eso, entrenarse no implica solo aprender modelos, sino dominar marcos de gobernanza, documentación, validación y monitoreo continuo.

Bases de datos y sistemas financieros: el obstáculo silencioso

Antes de entrenar modelos, la banca debe enfrentar una barrera menos visible pero decisiva: la calidad y estructura de sus datos. En muchos países, los sistemas bancarios operan sobre arquitecturas antiguas que dificultan la integración entre áreas, procesos y plataformas.

Alejandro Naut Lerebours, en Inteligencia Artificial en la Banca, lo explica con claridad: la disponibilidad, consistencia y estructura de los datos son la condición habilitante de cualquier iniciativa de IA, y los modelos más avanzados fallan cuando la materia prima es deficiente.

Este problema se manifiesta en:

• información duplicada y poco estandarizada,
• silos de datos entre canales y unidades de negocio,
• dependencias de mainframes o sistemas legacy,
• dificultad para integrar nuevas APIs o servicios cloud,
• falta de un modelo de datos unificado que permita escalar IA de forma transversal.

En este contexto, el profesional que domina la intersección entre datos bancarios, arquitectura tecnológica e IA adquiere una ventaja profesional extraordinaria. No es un rol técnico: es un rol estratégico.

Gestión de riesgos financieros basada en IA

La IA está transformando la manera en que las instituciones evalúan riesgo, pero no elimina la responsabilidad humana ni la necesidad de comprender la lógica financiera subyacente. En banca, un error no se limita a una predicción imprecisa: puede significar incumplimiento normativo, pérdidas económicas significativas o perjuicios reputacionales.

Exigen habilidades combinadas:

• conocimiento estadístico,
• comprensión del negocio financiero,
• manejo de regulación local e internacional,
• capacidad para validar, documentar y monitorear modelos,
• sensibilidad ética para detectar sesgos y efectos no deseados.

Por eso, la gestión de riesgos basada en IA no se aprende en cursos genéricos. Requiere una formación profunda, aplicada y multidisciplinaria, capaz de conectar tecnología, negocio y cumplimiento normativo en un solo marco profesional.

Cómo ADEN entrena al nuevo profesional de IA en servicios financieros

La transformación digital del sistema financiero avanza con velocidades distintas en cada país de la región. Panamá, por ejemplo, se ha consolidado como uno de los polos financieros más dinámicos de América Latina, con una adopción creciente de banca digital y una demanda acelerada de talento especializado en datos, riesgo y automatización. No obstante, tanto en Panamá como en el resto de la región persiste la misma necesidad estructural: formar profesionales capaces de conectar la lógica de la inteligencia artificial con la lógica del negocio financiero.

El Programa Especializado en IA aplicada a Banca y Servicios Financieros de ADEN parte de una premisa simple: ninguna tecnología transforma por sí sola a un banco. Lo hacen las personas que saben aplicarla, entendiendo regulación, riesgo, arquitectura tecnológica y necesidades del negocio. Por eso, la formación se alinea con las brechas que hoy limitan la evolución del sector:

• falta de modelos explicables y auditables,
• desconocimiento de marcos regulatorios para IA,
• dificultades para integrar soluciones nuevas en plataformas legacy,
• carencia de profesionales que traduzcan datos en decisiones estratégicas,
• desafíos en ciberseguridad asociados a modelos avanzados.

Metodología aplicada: del riesgo al laboratorio de proyectos

La formación se construye desde la práctica, no desde la teoría aislada. Cada módulo está diseñado para que el participante pueda aplicar IA en un sistema de administración y finanzas real, enfrentando desafíos similares a los de una institución bancaria moderna.

El eje metodológico se articula alrededor del Project Lab, donde los profesionales trabajan sobre problemas concretos del sector financiero, tales como:

• modelos de predicción de fraude,
• optimización de scoring crediticio,
• automatización del onboarding digital,
• clasificación documental y análisis de contratos,
• segmentación avanzada de clientes con machine learning,
• implementación de asistentes inteligentes seguros y auditables.

Las herramientas utilizadas —Python, APIs, modelos de lenguaje, técnicas de NLP, plataformas de prototipado y entornos colaborativos— permiten simular proyectos reales de banca digital o de modernización de servicios financieros.

Expertos que enseñan desde la experiencia

Un rasgo distintivo de la especialización en IA en la banca es que quienes enseñan han vivido los desafíos que describen. Los profesores combinan experiencia en inteligencia artificial, ciencia de datos, riesgo financiero, banca internacional y procesos de transformación tecnológica.

Entre ellos se encuentran perfiles como:

• Jordi Torras, referente global en NLP e IA aplicada a instituciones financieras, con más de 20 años de trayectoria en Silicon Valley y experiencia directa trabajando con bancos como BBVA, Santander y BNP Paribas .
• Especialistas en data science y machine learning con foco en scoring, procesamiento de texto y automatización de procesos bancarios.
• Profesionales del ámbito regulatorio y del cumplimiento normativo, capaces de traducir marcos internacionales en aplicaciones prácticas dentro de un entorno bancario.
• Expertos en arquitectura tecnológica, que explican cómo integrar IA en plataformas legacy utilizando APIs, modelos en la nube y herramientas de monitoreo.

Esta combinación permite que cada módulo avance con una premisa clara: enseñar no solo “cómo funciona” la IA, sino cómo se gestiona, cómo se controla, cómo se audita y cómo se integra, elementos esenciales para el sector financiero.

Qué logra un profesional después de entrenarse con ADEN

Quien atraviesa este tipo de formación adquiere un marco mental diferente, capaz de unir modelos matemáticos, sensibilidad de riesgo, regulación, ciberseguridad y visión estratégica. Y ese es un diferencial que pocos profesionales en la región poseen.

Una certificación avanzada de este tipo —con la profundidad y el alcance de las best data science certification internacionales— no entrega únicamente herramientas técnicas: forma una nueva manera de pensar la banca, basada en evidencia, gobernanza y capacidad de implementación. Los efectos se ven en seis dimensiones esenciales del desempeño profesional:

• Diseñar y evaluar modelos de riesgo que cumplan regulación: Comprende cómo documentar cada decisión, validar métricas y anticipar sesgos que podrían comprometer la integridad del sistema financiero.
• Automatizar procesos críticos sin comprometer seguridad: La formación permite entender dónde la IA puede acelerar tareas —procesamiento documental, conciliaciones, onboarding digital, verificación de transacciones— y dónde es necesario preservar controles humanos.
• Integrar IA generativa en flujos bancarios reales: Si bien la IA generativa aún no se usa en operaciones transaccionales, el profesional aprende a incorporarla en tareas seguras: análisis de contratos, síntesis de interacciones, clasificación de documentos, asistentes internos, soporte a equipos de riesgo y compliance.
• Usar machine learning para optimizar decisiones comerciales: Desde segmentación avanzada hasta recomendación de productos, pasando por modelos de propensión y análisis del comportamiento del cliente, el profesional aprende a traducir técnicas de ML en decisiones que fortalecen ingresos, reducen fricción y mejoran la experiencia del cliente.
• Implementar estrategias de banca digital basadas en datos: Después de la formación, el profesional comprende la arquitectura completa de un sistema financiero moderno: APIs, capas de integración, diseño de servicios, monitoreo, gobernanza de datos y automatización.
• Traducir datos en decisiones estratégicas: El mayor logro no es técnico, sino cognitivo: el profesional aprende a ver la banca como un sistema dinámico, gobernado por variables observables, riesgos medibles y procesos optimizables. Los datos dejan de ser “información disponible” para convertirse en un instrumento de liderazgo.

Entrenarse hoy es anticiparse: asumir que el sistema financiero evoluciona hacia una arquitectura más inteligente, más conectada, más exigente.

Preguntas frecuentes finales

Estas preguntas buscan ofrecer una mirada concreta, útil y orientada a la toma de decisiones para quienes trabajan —o planean trabajar— en el sector financiero.