McKinsey lo confirma: la próxima frontera en banca es la Agentic AI
McKinsey señala la Agentic AI como la nueva frontera bancaria. Descubre cómo los agentes autónomos de IA transformarán las operaciones del sector.

La revolución de los agentes autónomos de inteligencia artificial ya empezó. ¿Tu banco está preparado?
En la industria bancaria, la carrera por lograr eficiencia operativa y experiencias sin fricciones no se detiene. Hemos visto la evolución desde la banca digital y las apps móviles hasta la adopción de la inteligencia artificial generativa en forma de chatbots y asistentes, la tecnología ha redefinido cómo interactúan los clientes con sus bancos. Pero ¿qué sigue? Una nueva ola está llegando: la Agentic AI.
Según un reciente informe de McKinsey, titulado “Seizing the agentic AI advantage”, los agentes de IA generativa autónomos son la próxima gran disrupción. Esta tecnología va mucho más allá de los chatbots. Y para los líderes del sector bancario, entenderla ya no es opcional, es una prioridad estratégica. A continuación, desglosamos las ideas clave del informe de McKinsey y lo que significan para el futuro de su institución.
¿Qué es la Agentic AI y por qué es clave para la banca?
A diferencia de la IA tradicional, que responde a comandos o preguntas específicas, la Agentic AI se compone de agentes autónomos que pueden razonar, planificar y ejecutar tareas complejas de manera proactiva, para alcanzar un objetivo determinado.
Ejemplo:
- Chatbot: Un cliente pregunta su saldo. El bot consulta una base de datos y responde.
- Agente de IA: Un cliente desea disputar un cargo y entender cómo impacta su solicitud de préstamo. El agente podría:
- Identificar el cargo sospechoso en el historial de transacciones.
- Iniciar el proceso de disputa de forma autónoma, utilizando las herramientas internas del banco.
- Acceder al estado de la solicitud de préstamo en otro sistema (CRM o sistema de originación).
- Analizar el impacto potencial de la disputa en el perfil de riesgo del cliente.
- Comunicar al cliente un resumen completo con los pasos a seguir y las posibles implicaciones.
Como señala McKinsey, estos agentes actúan como “trabajadores digitales” que pueden orquestar herramientas, datos y otras APIs para realizar un trabajo de principio a fin.
3 insights clave del informe de McKinsey para la industria bancaria
Del análisis de McKinsey extraemos tres puntos que resuenan directamente con los desafíos y oportunidades del sector financiero:
1. Automatización de procesos complejos
La Agentic AI permite automatizar flujos enteros de trabajo. La verdadera promesa de los agentes de IA no está en automatizar tareas simples, sino en orquestar flujos de trabajo de punta a punta que hoy requieren una considerable intervención manual.
- Ejemplos para la banca:
- Onboarding de clientes
- Procesamiento de reclamos
- Gestión de fraudes
- Renegociaciones de deudas
Un agente de IA podría manejar la recopilación de documentos, la verificación en múltiples sistemas, la comunicación con el cliente y la toma de decisiones basada en reglas predefinidas, escalando a un humano solo en casos excepcionales. Esto acelera los tiempos de respuesta, reduce costos y mejora la eficiencia operativa.
2. Mejora exponencial en productividad y experiencia del cliente (CX)
McKinsey predice que la Agentic AI puede "sobrealimentar el desempeño humano" y reinventar la CX. Al liberar a los equipos de tareas procesales complejas, les permite centrarse en las relaciones de alto valor y en la resolución de problemas estratégicos.
- Para la banca: sus agentes de servicio al cliente, en lugar de pasar tiempo navegando entre cinco pantallas diferentes para resolver una consulta, pueden supervisar el trabajo de un equipo de agentes de IA, interviniendo para aportar empatía y juicio crítico.
Resultado: clientes mejor atendidos, con mayor rapidez, proactividad y personalización, y empleados con más tiempo para aportar capacidades humanas.
3. El momento de actuar es ahora
McKinsey es contundente: quienes experimenten hoy con Agentic AI con la construcción e implementación de agentes de IA para casos de uso específicos serán las que lideren el mercado mañana. Esperar a que la tecnología esté "perfecta" los hará quedarse atrás.
- Para la banca: no se trata solo de tecnología: gobernanza, seguridad y cumplimiento son claves. Se necesita una plataforma que permita construir, probar, gestionar y escalar estos agentes de IA de forma segura y con gobernanza, especialmente en un entorno tan regulado como el financiero.
¿Cómo prepararse para la era de la Agentic AI?
El informe de McKinsey es una llamada de atención. La conversación sobre IA en la banca ya no es "cómo respondemos preguntas" sino "cómo resolvemos problemas de forma autónoma".
Para capitalizar esta ventaja, los líderes bancarios deben empezar a hacerse las preguntas correctas:
- ¿Qué procesos de atención al cliente son más costosos e ineficientes?
- ¿Dónde podríamos reducir costos y mejorar CX con agentes autónomos?
La clave para materializar esta visión es contar con una plataforma SaaS robusta y especializada.
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- Diseñar sus propios agentes de IA
- Probarlos en entornos controlados
- Escalarlos con gobernanza y cumplimiento
- Transformar las operaciones de cliente para esta nueva era
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