Inteligencia artificial gana terreno en la banca: ventas digitales crecen hasta 69% en América Latina
La banca latinoamericana acelera su transformación digital a medida que la inteligencia artificial comienza a incorporarse en procesos de captación, conversión y toma de decisiones. Actualmente, entre 40% y 55% de las ventas bancarias de la región se generan mediante canales digitales, una tendencia que abre paso a nuevas formas de gestionar el marketing y la relación con los clientes.
Uno de los casos destacados se registra en Chile, donde un banco logró aumentar sus ventas digitales en 69% y ampliar en 15 puntos porcentuales la participación de estos canales. El avance fue resultado de una estrategia que articuló tecnología, datos, medios y experiencia de usuario, de acuerdo con los casos analizados por Boston Consulting Group (BCG) en su informe “Del Marketing Digital al Agentic Marketing”.
La banca acelera sus ventas mediante la experimentación
La experiencia chilena no es aislada. En Centroamérica, otro banco consiguió triplicar sus ventas digitales de tarjetas, mientras que la participación de este canal pasó de 20% a 43%. Además, la activación de cuentas aumentó 86% durante el proceso de transformación.
Otro caso analizado por BCG muestra un incremento de 60% en las ventas digitales y una expansión de 30% en la cartera incremental. Para alcanzar estos resultados, la entidad combinó datos, automatización de audiencias, una visión integral del cliente, presencia en distintos canales y una mayor capacidad para realizar pruebas.
“El 69% no vino de una campaña exitosa, sino de más de 20 experimentos corridos en paralelo. Con un modelo agentic, el banco dejó de esperar semanas por resultados y empezó a ajustar su estrategia casi en tiempo real”, señala Juan Camilo Bonilla, Partner and Head of Digital Acquisition Latam de BCG.
El marketing incorpora decisiones automatizadas
El denominado Agentic Marketing plantea una forma de operación en la que agentes especializados pueden ejecutar, recomendar y modificar determinadas acciones de manera continua, aunque bajo supervisión humana. La información obtenida durante el proceso comercial puede utilizarse para ajustar contenidos, audiencias, medios y estrategias de conversión.
BCG reporta incrementos de hasta 4 veces en las ventas digitales, reducciones de 30% en el costo por adquisición y tasas de conversión que llegan a duplicarse en diferentes bancos y mercados. En algunos casos, el impacto llegó a unos USD 350 millones en ingresos incrementales.
La inteligencia artificial también cambia la visibilidad de las marcas
La transformación no se limita a la venta directa. Los modelos de lenguaje (LLMs) se están convirtiendo en nuevos puntos de entrada para los consumidores que buscan información sobre empresas, productos y servicios. El tráfico hacia sitios web procedente de estas herramientas aumentó 5 veces durante el último año.
Ante este escenario, algunas compañías están aplicando estrategias de Generative Engine Optimization (GEO) para mejorar su presencia en motores de inteligencia artificial. Las empresas que invierten en esta área reportan hasta 7 veces más visibilidad y el doble de citaciones frente a contenidos anteriores.
Estos resultados también se reflejan en el comportamiento de los usuarios. BCG señala incrementos de 32% en el tiempo de navegación, 10% en las páginas exploradas y una reducción de 27% en la tasa de rebote.
Los experimentos pueden ejecutarse en menos tiempo
La incorporación de inteligencia artificial también modifica la velocidad con la que los equipos prueban nuevas estrategias. En modelos más desarrollados, BCG identifica entre 10 y 20 veces más velocidad de aprendizaje, además de reducciones de entre 50% y 80% en el costo de los experimentos.
La eficiencia operativa también puede aumentar en 80%, mientras que la creación de contenidos registra reducciones de hasta 80% en tiempos y costos. Procesos que anteriormente podían extenderse durante semanas pueden completarse ahora en ciclos de pocos días.
Tres cambios para adoptar el Agentic Marketing
BCG plantea tres ámbitos para avanzar hacia este modelo. En personas, recomienda redefinir las funciones para que los equipos supervisen y dirijan a los agentes, manteniendo el criterio humano en asuntos vinculados con marca, calidad y cumplimiento.
En procesos, propone conectar flujos que actualmente operan de manera separada entre equipos, agencias y otras áreas. En tecnología, plantea incorporar capacidades de GenAI sobre las plataformas y datos existentes, con énfasis en la trazabilidad y el control, sin que sea necesario sustituir todo el ecosistema tecnológico.
Infobae
