La IA toma el control de tus apps bancarias: así cambia tu dinero y la competencia del sector

La operación se realizó en Europa como parte del programa Visa Agentic Ready, diseñado para probar cómo los agentes de inteligencia artificial pueden participar en compras y pagos. La transacción utilizó mecanismos de protección, como la tokenización, que evita exponer directamente los datos de la tarjeta, y herramientas de prevención del fraude.

Sin embargo, se trata de una prueba, no de una función disponible de manera generalizada para los clientes. Aún así, representa un avance hacia servicios financieros que requieren menos intervenciones manuales.

En México, este panorama toma relevancia porque BBVA ya utiliza IA para mejorar la atención de sus clientes. De acuerdo con el Reporte de Resultados del primer trimestre 2026 de BBVA México, proporcionado por la empresa a Expansión, entre octubre de 2025 y febrero de 2026, su asistente virtual Blue gestionó más de 27 millones de interacciones. De estas, 18 millones ocurrieron a través del centro de atención telefónica. La empresa señaló que podría proporcionar información más reciente cuando publicara sus resultados del tercer trimestre de 2026.

Además, el sistema resuelve las primeras aclaraciones 4.6 veces más rápido que el canal telefónico tradicional. Estas cifras muestran que la IA ya desempeña un papel operativo en la atención bancaria. Sin embargo, BBVA no confirmó que Blue pueda realizar transferencias o pagos de manera autónoma en México. Por ello, existe una diferencia entre las funciones que actualmente ofrece a sus clientes y las capacidades de pago que el grupo prueba en otros mercados.

“Cuando la IA deja de solo responder y empieza a actuar (aprobar, cobrar o atender clientes), cambia la pregunta central, pues ya no es quién usa la herramienta, sino qué puede hacer el sistema por su cuenta y quién responde si se equivoca”, explica Mercedes Bouzas, directora de nuevos negocios de Opinno, en entrevista.

La IA paso de responder preguntas en tu banca móvil a realizar operaciones

Los bancos llevan tiempo integrando asistentes digitales para resolver dudas, consultar información y orientar a los usuarios dentro de sus aplicaciones.

Lo verdaderamente relevante es la siguiente etapa: el desarrollo de sistemas capaces de interpretar instrucciones y utilizar distintas herramientas para completar tareas.

La diferencia radica en que un chatbot puede explicar cómo realizar una transferencia, mientras que un agente de IA con los permisos necesarios podría preparar la operación y solicitar autorización antes de ejecutarla.

En febrero de 2026, BBVA AI Factory, el área especializada en IA del grupo, describió una arquitectura de agentes especializados capaces de realizar tareas como consultar saldos y efectuar pagos móviles instantáneos mediante instrucciones conversacionales. Este desarrollo permite observar cómo la IA está transformando la atención bancaria.

La empresa también explicó que la herramienta permite canalizar a los clientes hacia áreas especializadas o servicios de autoservicio, lo que reduce los pasos necesarios durante la atención.

El negocio detrás de los agentes bancarios

La incorporación de agentes de inteligencia artificial no solo busca simplificar la experiencia de los clientes. También podría modificar los costos operativos y la competencia entre instituciones financieras. De acuerdo con un análisis de la consultora estratégica PwC , una adopción amplia de IA podría mejorar hasta 15 puntos porcentuales el índice de eficiencia de los bancos.

Este indicador compara los gastos operativos con los ingresos. Una mejora significa que una institución puede operar con menores costos en relación con lo que genera. Sin embargo, la cifra corresponde a una proyección de la consultora y no representa ahorros que los bancos mexicanos ya hayan conseguido.

PwC identifica oportunidades para automatizar procesos internos, mejorar la atención y ofrecer servicios más personalizados. No obstante, también advierte que las instituciones necesitan invertir en infraestructura, calidad de los datos, capacitación y mecanismos de supervisión.

Esto coincide con la postura de Bouzas, quien señala que la diferencia competitiva ya no depende únicamente del acceso a modelos avanzados de inteligencia artificial.

“Hoy casi cualquier empresa puede acceder a tecnologías parecidas, así que tenerlas ya no marca la diferencia”, dice la especialista.

El estudio AI Top Business Leaders México, elaborado por MIT Technology Review en español y Opinno a partir de entrevistas con 25 líderes empresariales, encontró que solo cuatro afirmaron haber cuantificado el retorno financiero de sus proyectos de IA, mientras que diez reconocieron dificultades para atribuirles resultados económicos.

Aunque se trata de un estudio cualitativo que no representa a todas las empresas mexicanas, sus resultados muestran que incorporar herramientas de IA no necesariamente se traduce en beneficios financieros medibles.

¿Qué pasa si la IA se equivoca con tu dinero?

La posibilidad de que un agente participe en operaciones bancarias también plantea nuevas preguntas sobre seguridad.

Una instrucción malinterpretada podría derivar en una transferencia a un destinatario incorrecto, un monto distinto del solicitado o una operación que el usuario no pretendía autorizar. Por eso, la diferencia entre recomendar una acción y ejecutarla resulta fundamental.

En la transacción que realizaron BBVA y Visa en Europa, los sistemas utilizaron mecanismos de protección existentes en los pagos digitales. Sin embargo, una prueba exitosa no demuestra, por sí sola, que todos los posibles errores o escenarios de fraude estén resueltos. Bouzas explica que las empresas deben establecer límites y mecanismos de supervisión cuando incorporan agentes capaces de actuar.

“Cada agente necesita un responsable, límites claros y un mecanismo para que una persona intervenga cuando haga falta”, afirma.

La especialista compara la asignación de capacidades con otorgar un poder: es necesario determinar qué puede hacer un sistema en nombre de una organización y hasta dónde llegan sus atribuciones.

En los servicios financieros, esto también implica definir qué operaciones requieren la autorización expresa del cliente y qué procedimientos deben existir cuando una transacción necesita una aclaración.

La adopción de IA también plantea diferencias entre las instituciones tradicionales y los bancos digitales. Bouzas explica que los bancos con décadas de operación deben incorporar estas herramientas a sistemas y procesos existentes, mientras que los nuevos competidores pueden diseñar su infraestructura tecnológica desde el inicio.

La especialista contrasta la situación de bancos como BBVA y Santander con la de Revolut, que comenzó sus operaciones comerciales en México en enero de 2026. Sin embargo, ser un banco digital no significa que sus servicios funcionen de manera autónoma mediante inteligencia artificial.

En octubre de 2026, BBVA anunció The Frame, un marco para desarrollar, desplegar y supervisar agentes de IA en distintas áreas del grupo. Su estrategia contempla ampliar gradualmente las capacidades de estas herramientas, tanto en los procesos internos como en los servicios al cliente.

La transformación podría cambiar la manera en que los usuarios interactúan con sus bancos: menos búsquedas dentro de una aplicación y más instrucciones en lenguaje natural.

Pero, mientras la tecnología avanza hacia la ejecución de pagos, la pregunta para los clientes seguirá siendo hasta dónde puede actuar un agente sin su intervención y qué mecanismos garantizan que el control de su dinero permanezca en sus manos.