Así es como los agentes de IA están transformando la infraestructura tecnológica de los bancos
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Los avances de la inteligencia artificial están facilitando a la banca tradicional el complejo proceso de migrar arquitecturas legadas a la hoy indispensable nube. The post Así es como los agentes de IA están transformando la infraestructura tecnológica de los bancos appeared first on Entrepreneur en Espanol .
La banca tradicional enfrenta un gran desafío tecnológico: modernizar sistemas que llevan décadas operando sin interrumpir sus operaciones.
Aunque en los últimos años la banca digital se ha hecho más dominante, con un 53% de penetración en la población mundial, la banca tradicional lleva décadas ejecutando operaciones esenciales, como cierres, liquidaciones y conciliaciones, mediante sistemas batch (procesamiento por lotes), que agrupan y procesan grandes volúmenes de transacciones de forma automática, generalmente en horarios programados.
Migrar estas sistemas heredados a la nube no es sencillo. Suele ser riesgoso, lento y costoso, además de generar una alta fricción para cualquier institución financiera.
Sin embargo, la inteligencia artificial generativa está cambiando los tiempos de ejecución. En un reciente movimiento que ilustra la aceleración de esta transformación tecnológica, Itaú Unibanco y GFT Technologies han consolidado un nuevo modelo operativo para trasladar sus sistemas batch a la nube.
De acuerdo con el anuncio, la estrategia central de este proyecto no pasa por una automatización ciega, sino por la integración de agentes de IA operando bajo la supervisión directa de especialistas.
El enfoque técnico de este avance para el sector se fundamenta en Batch2Cloud, una herramienta desarrollada por la tecnológica en colaboración con el banco, que se integra con Wynxx, la plataforma de IA generativa de GFT.
En la práctica, los agentes de IA asumen la carga operativa más repetitiva: mapean la complejidad de los entornos, estiman los esfuerzos necesarios, aceleran el análisis y apoyan tanto la generación de código como las validaciones.
Al delegar estas tareas a la inteligencia artificial (IA ), los equipos humanos mantienen el control exclusivo sobre las decisiones técnicas críticas, la arquitectura de las soluciones y la gobernanza global del proceso.
Este marco colaborativo permite modernizar aplicaciones desarrolladas durante décadas mientras se preservan intactas las reglas de negocio y la continuidad operativa.
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Para el sector financiero, el valor de cualquier nueva arquitectura se mide en métricas concretas de despliegue. En la fase inicial de implementación de este modelo, la combinación del talento humano con las herramientas de GFT, logró reducir hasta en un 70% el tiempo necesario para la migración de sistemas.
Además, la velocidad de entrega de estos proyectos de modernización se multiplicó 3.3 veces. Este salto operativo, enmarcado en el plan de modernización a la nube que inició en 2018, se nutre también de ecosistemas de innovación abiertos.
El proyecto incorpora soluciones previas del banco, como Code Understanding, una herramienta desarrollada por Zup Innovation que profundiza la comprensión del código heredado ( legacy ) y complementa eficazmente el trabajo de los agentes de IA para acortar aún más los plazos.
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Más allá de la optimización del código, el retorno de inversión de la migración a la nube asistida por IA impacta directamente en el consumidor.
Renovar la base tecnológica de operaciones críticas otorga a los bancos la agilidad necesaria para lanzar nuevos productos, adaptar procesos y responder a las demandas de personalización de los clientes con la velocidad que el mercado actual exige.
La integración de agentes de IA en la ingeniería de software demuestra que la modernización bancaria ya no tiene que avanzar al ritmo de sus sistemas heredados. La combinación de automatización y supervisión humana abre la posibilidad de transformar infraestructuras críticas sin sacrificar la seguridad ni la continuidad operativa.
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