El sector bancario enfrenta en 2026 uno de los momentos más decisivos en términos de adopción tecnológica. Tal como se analiza en el Informe de Tendencias Tecnológicas 2026 de Sofka, la integración entre inteligencia artificial avanzada, pagos en tiempo real, open finance y nuevas expectativas del cliente está redefiniendo profundamente la forma en que las entidades financieras crean valor, gestionan el riesgo y sostienen su competitividad.
Hoy, ya no se trata únicamente de digitalizar procesos o modernizar canales. El verdadero desafío es evolucionar hacia modelos bancarios más inteligentes, autónomos y centrados en el cliente, capaces de tomar decisiones en tiempo real, escalar con eficiencia operativa y cumplir con marcos regulatorios cada vez más exigentes.
Este cambio de enfoque ya se refleja en las prioridades estratégicas del sector. De acuerdo con un estudio del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), el 60% de los bancos priorizó la modernización de su infraestructura digital durante el último año, acelerando la salida de tecnologías heredadas que limitan la adopción efectiva de capacidades clave como la inteligencia artificial y la analítica avanzada.
Modernización un factor clave en 2026
Alineado con esta transformación hacia modelos bancarios inteligentes, las entidades financieras continúan evolucionando sus arquitecturas tecnológicas para responder a un mercado cada vez más exigente, caracterizado por altos volúmenes de transacciones, expectativas de inmediatez y una demanda creciente de nuevos productos y servicios digitales.
Este esfuerzo no es casual. En mercados como Brasil, Colombia, México y Chile, la adopción de Open Finance ya es una realidad, marcando un cambio estructural en la forma en que los bancos diseñan, exponen y monetizan sus capacidades. En este nuevo escenario, las APIs se consolidan como un habilitador crítico, permitiendo a las entidades integrarse a ecosistemas más amplios, acelerar el desarrollo de productos y responder con mayor agilidad a las necesidades del cliente.
Sin embargo, este avance plantea un desafío clave: cuando la infraestructura de pagos y core bancario sigue siendo legada, lograr interoperabilidad, pagos inmediatos y experiencias omnicanal se vuelve complejo, costoso y lento. Y en un entorno donde la velocidad es un diferenciador competitivo, estas limitaciones impactan directamente la capacidad de innovar.
La magnitud del reto es clara. De acuerdo con Evertec Trends, se estima que más del 60% de la población global utilizará billeteras digitales en 2026, y que el 76% de los consumidores estaría dispuesto a cambiar de banco en busca de mejores servicios digitales. Esto confirma que la experiencia ya no es un complemento, sino un factor decisivo para la adquisición y retención de nuevos usuarios.
Este nivel de exigencia tiene un impacto directo en la fidelidad y el crecimiento. Según PwC, el 74% de la lealtad de los consumidores en servicios financieros está influenciada por la calidad de la experiencia, y los bancos que logran ofrecer este nivel de servicio incrementan hasta en un 30% la adopción de productos adicionales.
En este contexto, los nuevos productos financieros no nacen solo de la creatividad, sino de arquitecturas modernas, abiertas y preparadas para escalar.
Inteligencia Artificial: el principal transformador del modelo bancario
De cara a 2026, la Inteligencia Artificial se consolida como el principal catalizador de esta evolución, no solo como una ventaja competitiva, sino como un habilitador estructural de eficiencia, escalabilidad y experiencia del cliente.
En un entorno donde los usuarios esperan servicios inmediatos, personalizados y disponibles 24/7, las organizaciones financieras están llamadas a integrar la IA en el corazón de sus operaciones, conectándolo con sus plataformas de datos, pagos y canales digitales para responder con agilidad a las demandas del mercado y sostener su crecimiento.
Para alcanzar estos nuevos niveles de servicio, las entidades financieras ya han comenzado a automatizar procesos críticos mediante Inteligencia Artificial, priorizando aquellos con mayor impacto en eficiencia, riesgo y experiencia del cliente.
De acuerdo con análisis de firmas como Deloitte, McKinsey y Gartner, los casos de uso más avanzados en banca incluyen:
- La originación y evaluación de crédito
- La prevención y detección de fraude en tiempo real
- La atención y autoservicio al cliente
- La optimización de operaciones y costos
Este movimiento no es experimental. Según Deloitte, la adopción estratégica de la Inteligencia Artificial y la automatización se ha convertido en un factor clave para la sostenibilidad del sector financiero, permitiendo a las organizaciones reducir costos operativos hasta en un 31%, mientras mejoran su eficiencia y capacidad de adaptación a un entorno cada vez más dinámico y regulado.
Así, la IA deja de ser una iniciativa aislada y se integra como un componente esencial del modelo bancario, habilitando nuevos productos, mejores experiencias y decisiones más costo eficientes e inteligentes en tiempo real.