La IA está transformando los servicios financieros. Implementar la hiperpersonalización ya no es opcional: es la ventaja competitiva.
Con pandemia cambió, casi de un día para otro, la forma en que las personas gestionan su dinero: cómo bancarizan, invierten o contratan seguros. Ese cambio no fue temporal. Se convirtió en una nueva expectativa. Hoy, los clientes buscan experiencias que se sientan intuitivas, personales y alineadas con sus objetivos financieros. Quieren sentir que las instituciones en las que confían realmente comprenden sus necesidades. Y cuando eso no ocurre, migran con rapidez.
Los datos lo confirman: según McKinsey, el 71% de los consumidores espera interacciones personalizadas, y el 76% declara sentirse frustrado cuando no las recibe. Una encuesta global refuerza este punto: la confianza es la principal razón por la que las personas eligen una institución financiera, y la experiencia digital ocupa el segundo lugar. Sin embargo, aunque muchas marcas consideran que ofrecen una experiencia sólida, cada vez más clientes perciben lo contrario.
Ahí es donde se abre una brecha. Y la inteligencia artificial es, hoy por hoy, la única forma realista de cerrarla.
La nueva realidad: la personalización empieza desde el primer contacto
Hoy, la personalización es una expectativa básica. Los clientes esperan que su banco utilice la información que comparten para ofrecer experiencias alineadas con sus metas financieras. Y esa expectativa comienza desde el primer contacto.
Una cotización de refinanciamiento, una solicitud de tarjeta de crédito, una consulta sobre seguros: estas señales revelan qué le importa a cada cliente. Si se activan correctamente, pueden convertirse en la base de un recorrido coherente y relevante en todos los canales. Desde el onboarding personalizado hasta recomendaciones útiles, tableros dinámicos, cross sell inteligente y comunicación contextual.
El 63% de los consumidores quiere que su banco comprenda sus necesidades particulares, y más de la mitad estaría dispuesto a cambiar de institución si encuentra una experiencia más personalizada. La falta de personalización sigue siendo una de las principales razones por las que los recorridos digitales se abandonan. Pero el potencial es claro: los clientes valoran la relevancia y castigan su ausencia. Los bancos que se destacan en este aspecto pueden ver aumentos de ingresos de hasta un 10%.
Por qué la IA es la única forma de personalizar a la velocidad que exigen los clientes
Las instituciones financieras tienen acceso a una enorme cantidad de datos: comportamiento, historial transaccional, señales de producto, patrones de interacción. Pero interpretar y accionar sobre toda esa información en tiempo real es una tarea titánica.
La IA cambia ese escenario. Permite leer el contexto con mayor rapidez, entender necesidades con más precisión y ofrecer la experiencia adecuada en el momento justo. Hace posible y escalable el diseño de productos personalizados, recomendaciones inteligentes y respuestas más efectivas ante riesgos o fraudes.
La dirección del sector es clara: para 2026, se espera que el 60% de los bancos priorice la toma de decisiones basada en IA para mejorar la experiencia del cliente. Y ya hay resultados concretos. Algunas instituciones reportan beneficios operativos, otras mejoras en satisfacción y ROI. Varias fintechs han logrado ventajas competitivas importantes tras integrar IA en sus procesos de decisión.
Las organizaciones que combinan IA y analítica avanzada ya están viendo mejoras de dos a cinco veces en métricas clave de marketing y engagement. Y esto recién empieza. Los expertos coinciden: la próxima generación de servicios financieros requerirá una interfaz más inteligente, donde la IA comprenda en profundidad el contexto, las acciones y las necesidades de cada cliente. Los sistemas de IA multiagente hacen posible ese nivel de precisión con una capacidad de orquestación que ningún equipo humano puede igualar.
De la teoría a la práctica
Exploramos este cambio de paradigma durante la Minders AI Academy Ecuador, un workshop exclusivo organizado por Minders junto a Deuna (Banco Pichincha) y Braze. Reunimos a equipos de marketing, producto y datos para analizar cómo la IA, el machine learning y el aprendizaje por refuerzo están transformando la experiencia financiera.
A través de ejercicios prácticos, los participantes construyeron modelos predictivos desde cero, aprendieron cómo el AI Decisioning impulsa decisiones de negocio más inteligentes, aplicaron IA generativa en estrategias de comunicación y revisaron casos reales de empresas que ya están viendo resultados con IA.
Una conclusión fue clara: los equipos líderes no solo están observando el avance de la IA, están preparándose activamente para liderarlo.
El problema oculto: predecir no es personalizar
Durante años, muchas marcas financieras confiaron en modelos de Next Best Action (NBA). En teoría, tenía sentido: predecir qué haría un cliente y personalizar en torno a esa predicción. Pero este enfoque tiene una limitación clave: predice comportamiento, pero no toma decisiones.
Eso genera fricciones reales. Un cliente podría estar a punto de contratar el producto recomendado, haciendo que el contacto sea redundante. O peor: la acción sugerida podría no tener ningún impacto, o no ser la más valiosa.
En pocas palabras: “El modelo NBA predice lo que hará el cliente, pero no indica qué debería hacer la marca.” Ahí entra AI Decisioning.
Por qué AI Decisioning es el nuevo estándar
AI Decisioning no intenta adivinar. Toma decisiones. En lugar de predecir qué podría hacer un cliente, determina cuál es la mejor acción que la marca debe tomar para cada persona, utilizando aprendizaje por refuerzo que experimenta, aprende y se adapta de forma continua. Las organizaciones que implementan decisioning y analítica avanzada ya están viendo mejoras de entre dos y cinco veces en métricas clave de engagement.
Este enfoque permite ofrecer un verdadero next best everything: no solo el mejor producto, sino también el canal, el mensaje, el momento, la frecuencia y el formato óptimo para cada cliente.
AI Decisioning se destaca porque:
-> Optimiza las métricas que realmente importan (ingresos, margen, NPV, engagement), sin pruebas manuales.
-> Aprende de forma continua y se adapta a cambios de comportamiento o contexto.
-> Reemplaza sistemas complejos de reglas y modelos con un sistema único, flexible y escalable.
-> Personaliza a nivel 1:1, utilizando todos los datos first y zero party disponibles.
-> Se complementa con modelos predictivos, pero no depende de ellos.
-> Experimenta constantemente para descubrir nuevas decisiones que mejoran los resultados.
-> Optimiza múltiples variables al mismo tiempo, incluso si se afectan entre sí.
Los modelos NBA siguen siendo útiles, pero ya no representan el estado del arte. AI Decisioning entrega a los equipos de marketing lo que siempre necesitaron: una forma clara, automática y en mejora continua de tomar la mejor decisión para cada cliente, en todo momento.
La personalización bien ejecutada aumenta significativamente la confianza. Más de tres cuartas partes de los consumidores se sienten más leales a marcas que personalizan su comunicación.
Por qué Braze está hecho para este momento
AI Decisioning aporta inteligencia. Braze la convierte en acción.
Con AI Decisioning Studio, Braze permite a las instituciones financieras usar todos sus datos first y zero party para decidir y entregar el mejor mensaje, oferta o acción, en cuestión de milisegundos. Se transforma en el motor que convierte insights en experiencias reales, coordinadas y relevantes en todos los canales: email, mobile, in-app, SMS y web.
Braze permite:
-> Activación de datos en tiempo real
-> Decisioning a nivel milisegundo
-> Optimización de recorridos con IA
-> Interfaces de lenguaje natural que eliminan barreras técnicas
-> Orquestación multicanal sencilla
-> Personalización a escala, sin complejidad
Braze se convierte en el centro de comando del engagement, impulsando onboarding personalizado, recomendaciones dinámicas, ofertas inteligentes, alertas oportunas y comunicación relevante a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente. Para instituciones que compiten con challengers digitales, este nivel de velocidad y precisión es una ventaja decisiva.
Y al combinarlo con AI Decisioning, Braze se posiciona como una de las plataformas más poderosas para construir experiencias personalizadas en el sector financiero.
