Adoptar inteligencia artificial en una institución financiera de escala global no es un proceso lineal. La experiencia documentada en Santander Argentina ilustra un patrón que se repite en el sector: una fase exploratoria amplia —en este caso, 1,600 pruebas de concepto a nivel mundial— seguida de una consolidación estratégica en tres ejes prioritarios: desarrollo de software, hiperpersonalización en atención al cliente y productividad interna.

Este proceso de depuración no es menor. La mayoría de las organizaciones financieras que intentan escalar IA sin una fase de descarte estructurada terminan dispersando recursos sin resultados medibles. La concentración en áreas con retorno verificable marca la diferencia entre una iniciativa de IA que genera valor y una que permanece en el nivel de experimento.

Productividad y ciberseguridad: los primeros resultados concretos

Uno de los hallazgos más significativos del proceso es el desempeño de DEVIN, una herramienta de asistencia al desarrollo tecnológico que registró una mejora del 25% en productividad durante su piloto en Argentina. En los procesos vinculados a ciberseguridad, el incremento fue aún más pronunciado: un factor de 12 veces respecto a la línea base.

Estos números no son solo un indicador de eficiencia operativa. Señalan que la IA aplicada a funciones de seguridad puede amplificar capacidades defensivas a una velocidad que los equipos humanos solos no pueden sostener, lo cual es crítico en un entorno donde los vectores de ataque también evolucionan con IA.

Para gestionar los riesgos que la propia adopción de IA introduce, el banco construyó un entorno aislado dentro de su infraestructura de nube, donde todo el desarrollo de inteligencia artificial opera bajo estándares de ciberseguridad auditables. La gestión de este entorno se realiza a través de Auron, una herramienta que corre sobre Watson de IBM. Esta arquitectura de doble contención —riesgos internos del desarrollo y riesgos externos del uso por terceros— representa un modelo de gobierno que el sector financiero está comenzando a estandarizar.

El factor humano como variable crítica de implementación

Más allá de la infraestructura técnica, el principal obstáculo identificado en el proceso fue la adopción interna. Lograr que los equipos incorporen herramientas de IA sin percibirlas como una amenaza a sus funciones requiere una estrategia deliberada de habilitación.

La respuesta fue proporcionar acceso a herramientas como GPT, Gemini, Copilot y Claude en entornos seguros y controlados, permitiendo que cada colaborador explorara aplicaciones concretas a su trabajo cotidiano. Este enfoque de descubrimiento guiado —en lugar de capacitación prescriptiva— reduce la resistencia y acelera la curva de adopción real.

Esta lección tiene implicaciones directas para cualquier organización que esté evaluando despliegues de IA a escala: la tecnología disponible rara vez es el cuello de botella. La velocidad de adopción la determina la cultura organizacional y la percepción de riesgo de los equipos.

Atención al cliente: de la cobertura parcial al análisis total

En el frente externo, la implementación más representativa es la Customer Interaction Platform, que procesa el 100% de las llamadas entrantes al centro de atención telefónica con una precisión del 99.98%. Hace un año, la exactitud de este sistema era del 66%.

Este salto no es solo técnico. Escuchar la totalidad de las interacciones —y no una muestra— cambia fundamentalmente la capacidad de detectar patrones, anticipar necesidades y personalizar respuestas a escala. El banco denomina esta capacidad speech analytics, y su integración en la plataforma de atención permite ofrecer un servicio diferenciado sin que el cliente perciba explícitamente el rol de la IA en la interacción.

El conjunto de estas iniciativas configura un modelo de implementación que combina gobierno técnico riguroso, gestión del cambio organizacional y orientación al cliente. En un sector donde la confianza es el activo más sensible, esa combinación define si la adopción de IA se convierte en ventaja competitiva sostenible o en riesgo reputacional.