Revisión Anual de Banca Global 2026: Cómo la IA y la Precisión Definen el Futuro de la Banca

El futuro de la banca está siendo moldeado por fuerzas que pocas titulares capturan con precisión. Sería fácil pensar que los últimos años fueron un año mediocre en el sector bancario considerando los titulares de despidos y las preocupaciones sobre la desaceleración económica. De hecho, los bancos han logrado récord tras récord sin mucha atención previa o escándalo. Como se detalla en la Revisión Anual de Banca Global de McKinsey, la industria alcanzó 5,5 billones de dólares en ingresos en 2024, pero los mercados siguen escépticos sobre la sostenibilidad. Navegar este cambio exige aguda consultoría de estrategia de TI y la voluntad de repensar los enfoques heredados.

Este informe es un esfuerzo conjunto de Darius Imregun, Ido Segev, Jon Steitz, Klaus Dallerup, Marti Riba, Miklos Dietz, Pradip Patiath y Saptarshi Ganguly y es la opinión de la Práctica de Servicios Financieros. El dinero intermediado por el sistema bancario global, ya sea por bancos tradicionales o proveedores no bancarios, aumentó en 122 billones, o aproximadamente 40 por ciento, impulsado por la riqueza mundial de hogares e instituciones. Los ingresos de bancos que sobrevivieron a costos de riesgo fueron un récord de 5,5 billones de dólares en 2024, lo que contribuyó a la alta renta neta en el sector, el valor más alto de cualquier industria. No obstante, los mercados de capitales aún deben ser persuadidos del potencial de creación de valor por parte de los bancos: El rendimiento del sector bancario es principalmente 70 por ciento inferior al promedio de todos los demás sectores.

¿Por qué la desconexión?

El rendimiento reciente de los bancos ha sido apoyado por buenas condiciones, a saber, el pico en el ciclo de riqueza internacional, márgenes de ingresos excepcionalmente altos debido a tasas de interés elevadas y bajos costos de riesgo, pero se sabe que estos vientos de cola se están desvaneciendo. El ROE apenas cubre el costo del capital. El ratio precio-valor contable en la industria es de 1, lo cual es 67 por ciento menor que el de otras industrias.

Después de que el sector bancario se disparó en los últimos años, existe la posibilidad de un retorno a la media, crecimiento reducido y presión creciente sobre la rentabilidad. Para interceptar la nueva curva de crecimiento, los bancos necesitan cambiar su patrón de aprovechar métodos tradicionales gastados para crear valor, hacia estrategias más desafiantes que crean valor.

La probable reversión a la media será apoyada no solo por factores macroeconómicos, incluyendo los cambios en tasas de interés y demografía, sino también por la disrupción inducida por el desarrollo de IA y la tecnología blockchain, el aumento en la competencia por entidades no bancarias, incluyendo fintechs, y el cambio en las expectativas del cliente. Los bancos necesitan ir más allá de los métodos tradicionales que han utilizado a lo largo del tiempo para centrarse en estrategias de precisión que creen valor en entornos más exigentes para capturar la siguiente curva de crecimiento.

Las estrategias actuales han fracasado

Más de 600 mil millones de dólares por año son gastados por bancos en tecnología, pero la productividad es baja. La segmentación general de clientes no ha dado resultados. En eficiencia de capital, no hay suficiencia de reasignaciones integrales y ajustes amplios de balance. Perseguir escala mediante acuerdos de M&A y nada más no ha dado resultados. Los bancos requieren nuevas soluciones para prosperar. Las estrategias que alguna vez fueron macro-orientadas y guiadas por escala garantizaban resiliencia, pero ya no más. El factor distintivo clave es la precisión, que distingue entre los líderes y los rezagados en la industria bancaria y trae un cambio en la curva de rendimiento de la industria.

La caja de herramientas de precisión

La caja de herramientas de precisión, que aplica tanto a bancos grandes como pequeños, transforma la estrategia en cuatro áreas clave:

• Tecnología: Convertirse en quirúrgico en inversiones en tecnologías con mayor impacto, incluso en IA agentica y generativa, aprovechando soluciones avanzadas de tecnología de IA mientras se reducen inversiones que no mejoran flujos de trabajo, experiencia del cliente o modelos de negocio
• El nuevo consumidor: Ya no segmentación amplia, sino individualización (un segmento de consumidor de uno), ofreciendo acceso hiperpersonalizado y basado en datos a productos y servicios que se ganan a los clientes en una era de lealtad disminuida
• Eficiencia de capital: Ya no hacer reasignaciones masivas, sino hacer millones de pequeñas optimizaciones basadas en datos

En 2024, el sector bancario continuó despegando. El ritmo de aumento de fondos circulando en el sistema bancario siempre ha sido más alto que el crecimiento económico general. Fondos intermediados por el sistema bancario global, bancos convencionales pero también proveedores no bancarios, aumentaron a un ritmo mucho mayor que el PIB global (7,0 por ciento al año, en promedio, comparado con 4,8 por ciento). Esta tendencia fue causada por altas tasas de interés, ahorros durante la pandemia de COVID-19 causados por estímulos gubernamentales y cambios en los hábitos de consumo y la fuerte actividad de inversión, que canalizó aún más dinero a través de bancos y gestores de activos, añadiendo al volumen de fondos que intermedian. Al mismo tiempo, los fondos minoristas gestionados por instituciones financieras crecían 6,0 por ciento anual y los fondos institucionales crecían 7,7 por ciento anual. Los bancos en el sistema bancario crecieron más rápido debido a la capitalización del sistema bancario en forma de fondos, que crecieron 17,2 por ciento anual, una indicación de la creciente fuerza del rol del capital privado en los mercados globales. Innovaciones como la tokenización de activos y los contratos inteligentes están acelerando aún más esta tendencia al desbloquear liquidez y automatizar acuerdos en clases de activos anteriormente inaccesibles. La riqueza global de hogares e instituciones es un subgrupo de fondos intermediados que han estado en una tendencia creciente que ha contribuido al crecimiento de ingresos en la industria bancaria. Durante los últimos cinco años, la riqueza mundial ha sido más de 350 por ciento del PIB nominal. Además, el capital distribuible o flujo de caja libre al patrimonio, creado por los bancos en 2021-24, es enorme comparado con la suma de otras industrias. Los accionistas obtuvieron una gran parte, pero los bancos han acumulado reservas históricamente grandes como posibles inversiones y adquisiciones.

¿Se han preparado los bancos para el futuro?

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Los bancos, que ya están luchando con ingresos declinantes, necesitan desesperadamente mejoras de productividad, y soluciones de IA y aprendizaje automático pueden ofrecerlo. Para un análisis más profundo de cómo el aprendizaje automático ya está impulsando la optimización de ingresos, vea nuestra guía sobre maximización de rendimientos bancarios con IA y aprendizaje automático. Sin embargo, la IA es de doble filo, y no solo es probable que introduzca ahorros de costos sino también disrupción. La IA agentica en específico puede transformar la industria bancaria radicalmente, y no siempre para ventaja de la industria en general. Puede generar eficiencias y nuevo valor para el cliente nunca vistos antes, pero a menos que los bancos actúen decisivamente para adaptarse a ella, va a canibalizar las reservas de beneficios tradicionales.

Dado que estos son todavía etapas infantiles de IA agentica y generativa, es ahora cuando la precisión quirúrgica, respaldada por consultoría y estrategia tecnológica, es necesaria para averiguar dónde estas tecnologías pueden realmente ganar dinero, y no invertir fuertemente en ellas debido al FOMO.

Escenarios de impacto de IA

Dos factores importantes determinarán el tamaño del impacto de la IA en la banca, a saber, cuánto pueden volverse completamente agenticos los bancos con servicios de TI primero-IA y cuánto pueden reducir radicalmente el costo de operaciones, y cuánto usan los clientes IA para manejar sus funciones financieras. Hay nueve escenarios que se describen con la ayuda de nuestro análisis. En el caso medio, como calculamos, una probabilidad del 30 por ciento de que ocurra el escenario, la IA altera radicalmente el negocio bancario, así como el comportamiento del consumidor. Otras situaciones parecen menos probables. Como ilustración, el escenario C3, donde los consumidores delegan todo el proceso de toma de decisiones financieras a agentes de IA y los bancos reducen sus números de personal a niveles drásticos, está condicionado por dos aspectos irreales que no pueden suceder en el mediano plazo: la aceptación de agentes que actúan autónomamente en nombre de los clientes y la capacidad de la IA para tomar decisiones a nivel senior. Sin embargo, incluso si los consumidores todavía proporcionan la aprobación final para las transacciones realizadas por agentes de IA, lo que significa que no son completamente autónomos, este modelo impulsará una disrupción significativa de la industria, como en nuestro caso central. El tiempo de la disrupción es incierto. Sin embargo, creemos que tendremos un modelo de negocio agentico breakout dentro de los próximos tres a cinco años que traerá un punto de inflexión.

Ahorros de costos y erosión de beneficios

A medida que la IA se despliega en el sector bancario, impulsará reducciones brutas de costos de hasta 70 por ciento en algunas áreas. Dado que estos ahorros se compensarán parcialmente con costos tecnológicos crecientes, predecimos una reducción general del 15 al 20 por ciento en la base de costos agregada de los bancos. A largo plazo, la IA erosionará la rentabilidad bancaria a medida que los consumidores comiencen a usar agentes de IA para racionalizar sus finanzas (como transferir automáticamente depósitos a cuentas que pagan mejor), haciendo que los clientes sean menos inertes y transformando la economía de la industria.

Es suficiente para hacer que los rendimientos promedio sean inferiores al costo del capital. Los impactos no se experimentarán por igual. Usando su ventaja, los pioneros de IA pueden realizar un aumento de cuatro puntos porcentuales en el retorno sobre el patrimonio tangible (ROTE), reinventando modelos y capturando valor. Por otro lado, los competidores lentos probablemente experimentarán beneficios reducidos a largo plazo.

La IA está perturbando la relación entre clientes y bancos, construyendo demandas sobre experiencias de personalización impulsada por IA sin fisuras, particularmente en generaciones más jóvenes. Los clientes son más digitales, menos leales y más conscientes en su selección de proveedores de servicios financieros.

El viaje de decisión del consumidor

Una vez que un consumidor es despertado para buscar un producto financiero, el viaje de decisión del consumidor (CDJ) generalmente comenzará con el conjunto de consideración inicial (ICS), o el primer conjunto de bancos que el consumidor considera. El consumidor luego procede a la evaluación activa donde los bancos pueden ser agregados o eliminados. Este viaje también puede incluir un bucle de lealtad donde los clientes compran nuevos productos con el banco sin mirar otras alternativas, pero eso es mucho menos probable hoy en día. Hay una transformación del CDJ de compras bancarias. En EE.UU., apenas el 4 por ciento de los nuevos titulares de tarjetas de crédito seleccionan a su proveedor actual de tarjetas de crédito sin compararlo previamente con otros, comparado con el 10 por ciento en 2018. Las cuentas corrientes de EE.UU. son incluso más impresionantes, con las aperturas de bucles de lealtad representando el 4 por ciento frente al 25 por ciento en 2018. Más bien, los clientes le dan más peso a los primeros pocos bancos que consideran durante su proceso de compra, lo que implica que cualquier banco capaz de desarrollar awareness apropiadamente será capaz de entrar en el ICS y ser colocado en la posición correcta para tener éxito.

Claves para entrar en el conjunto de consideración inicial

Los bancos con mayor probabilidad de caer en el ICS tienden a ser excelentes en cuatro aspectos principales:

• convertirse en altamente conscientes, por ejemplo, gastando recursos de medios donde tendrá más efecto
• incitar a la acción, por ejemplo, usando precisión para multiplicar recomendaciones de boca en boca, por ejemplo, programas de referencia basados en datos
• hacer coincidir el mensaje con lo que los clientes valoran
• generar preferencia a través de primacía El hecho de que un banco sea el banco primario de un consumidor (es decir, el banco ha depositado la mayoría de sus fondos...

La siguiente curva de crecimiento de la industria bancaria no será determinada por la escala sino por la precisión. Los líderes que incorporan precisión en sus planes que abarcan tecnologías, interacción con el cliente, despliegue de capital y fusiones y adquisiciones obtendrán recompensas desproporcionadas, mientras que los competidores lentos que permanecen aferrados al playbook anterior caerán. El Foro Económico Mundial ha destacado de manera similar la precisión como la ventaja competitiva definitoria para instituciones financieras que navegan la disrupción tecnológica y las expectativas cambiantes de los consumidores. La precisión no es solo una estrategia en esta nueva era, sino también el camino al crecimiento rentable. Siempre que los bancos sean capaces de utilizar bien la caja de herramientas de precisión, asociándose con servicios de TI primero-IA de ciclo completo donde sea necesario, la enorme brecha de valoración en el sector puede comenzar a cerrarse, dejando a los bancos que lo hacen bien con una creación de valor real.

Darius Imregun es socio en la oficina de Boston, donde Saptarshi Ganguly, Ido Segev y Saptarshi Ganguly son socios senior. Jon Steitz es socio senior con sede en la oficina del Área de la Bahía, Klaus Dallerup es socio senior con sede en la oficina de Copenhague, Marti Riba es socio con sede en la oficina de Barcelona y Miklos Dietz es socio senior con sede en la oficina de Vancouver. Pradip Patiath es el socio senior de la oficina de Miami con Suhas Gudhe trabajando como socio asociado en la misma oficina, Michael Kirchner como socio asociado en la oficina de Nueva York y Valeria Laszlo como experta senior en capacidades e insights en la oficina de Budapest.

Colaboradores adicionales

Los autores también desean reconocer la contribución de los siguientes colegas a este informe: Socios y socios senior: Amit Garg, Dan Williams, David Remley, Federico Berruti, Felicia Tan, Felipe Costa, Felipe Villarreal, Fernando Ferrari-Haines, Fuad Faridi, Ishaan Seth, James Kaplan, Javier Martinez Arroyo, Jonathan Godsall, Joydeep Sengupta, Marukel Nunez Maxwell, Max Flototto, Paul Maia, Renny Thomas, Roberto Marchi, Roger Rudisuli Compañeros de análisis y soluciones: Anubhav Das, Belian Kiss-Borlase, Blanka Koji, Csanad Kortvelyessy, Debopriyo Bhattacharyya, Enrique Briega, Garima Ailawadhi, Istvan Rab, Jay Datesh, Luca Pato, Mayar Abdelaziz, Nurzhan Onashabay, Rauhan Nazir, Sanjana Agarwal, Sergey Khon, Shikha Gupta, Tanuj Sachdeva y Urvashi Jain Como miembros de la tripulación: Annie Tan, Anouk Frieden, Eszter Teszarik, Gretal Tang, Julia Shamayskaya, Lisa Kondo, Mark Staples, Matt Cooke, Matteo Camera, Polina Skladneva, Pomponia Orehoczki, Roberto Truque y Teresa Diviu Los autores también desean extender su agradecimiento a los siguientes analistas de acciones bancarias y expertos; Brian Foran y John McDonald de Truist Securities; Guy Moszkowski, cofundador de Autonomous Research US y ahora asesor senior; Mathias Nielsen de Nordea; y Mike Mayo...