Entidades como BBVA, Itaú y DBS incorporan asistentes capaces de interpretar instrucciones en lenguaje natural. El salto de responder consultas a realizar operaciones abre nuevas oportunidades, pero también desafíos de seguridad, autenticación y control.
La inteligencia artificial está transformando la relación entre los bancos y sus clientes. Después de años en los que la digitalización financiera se centró en trasladar las operaciones de las sucursales a las aplicaciones móviles, comienza a consolidarse un modelo diferente: la banca conversacional.
En este nuevo escenario, el usuario ya no necesita conocer necesariamente la ubicación de cada función dentro de una aplicación. Puede expresar lo que necesita mediante texto o voz y dejar que un asistente interprete su solicitud.
El cambio más importante, sin embargo, no está en la forma de comunicarse con el banco, sino en lo que estos sistemas pueden hacer.
Los asistentes basados en inteligencia artificial están evolucionando desde herramientas destinadas a resolver dudas hacia soluciones capaces de consultar información financiera, preparar operaciones y, en determinados casos, ejecutarlas siguiendo instrucciones del cliente.
Esta transformación está avanzando a ritmos diferentes en Europa, Asia y Latinoamérica.
De responder preguntas a ejecutar operaciones bancarias
Durante años, los asistentes virtuales de las entidades financieras funcionaron principalmente como canales automatizados de atención al cliente.
Sus capacidades se limitaban, en muchos casos, a responder preguntas frecuentes, proporcionar información sobre productos o dirigir al usuario hacia una sección concreta de la banca digital.
La incorporación de modelos de inteligencia artificial generativa y arquitecturas agénticas está ampliando esas posibilidades.
La IA agéntica permite desarrollar sistemas que, dentro de unos permisos y procesos definidos, pueden utilizar herramientas, consultar información y completar determinadas tareas.
En el ámbito bancario, esta evolución exige distinguir entre tres capacidades: comprender una solicitud, preparar una operación y ejecutarla.
No todos los asistentes disponibles actualmente permiten completar las tres.
Esta diferencia resulta fundamental cuando las instrucciones afectan al dinero de los clientes, a sus datos personales o a la contratación de productos financieros.
BBVA, Itaú y DBS muestran distintos niveles de adopción
En España, BBVA desarrolla Blue, un asistente de inteligencia artificial integrado en su experiencia de banca digital.
La entidad ha explicado que su arquitectura incorpora agentes especializados para ayudar a los usuarios a realizar gestiones mediante lenguaje natural. Entre los ejemplos documentados figuran la consulta de saldos y determinadas operaciones de pago móvil.
El objetivo es reducir la necesidad de navegar por menús y ofrecer una interacción más directa con los servicios bancarios.
En Brasil, Itaú Unibanco también ha avanzado en esta dirección.
En julio de 2026 presentó ia.i, una experiencia conversacional integrada en su aplicación que permite interactuar mediante texto y voz, consultar información y ejecutar determinadas instrucciones.
La entidad anunció un despliegue progresivo de la herramienta, inicialmente disponible para unos 300.000 clientes, con el objetivo de ampliar su alcance durante el año.
Itaú también ha desarrollado funciones para iniciar pagos Pix mediante WhatsApp utilizando mensajes de texto, voz, códigos QR e imágenes.
Estos ejemplos muestran que la banca conversacional no se limita a ofrecer respuestas más naturales: también puede convertirse en una nueva vía de acceso a los sistemas de pago.
En Asia, DBS representa otro caso relevante.
La entidad anunció en julio de 2026 la ampliación de las capacidades de sus asistentes DBS Joy, dirigido a empresas, y DBS digibot, orientado a particulares.
DBS Joy incorporó funciones agénticas para clientes corporativos en Singapur, permitiéndoles completar determinadas tareas bancarias dentro de una conversación.
En Hong Kong, estas capacidades comenzaron a introducirse progresivamente a finales de septiembre.
No obstante, el banco distingue este despliegue de las funcionalidades agénticas adicionales previstas para su asistente de particulares, cuya ampliación se contempla para 2027.
Por tanto, hablar de banca conversacional no significa que todas las entidades, mercados y categorías de clientes dispongan ya de las mismas posibilidades.
La seguridad se convierte en el principal desafío
La posibilidad de realizar operaciones bancarias mediante lenguaje natural introduce nuevos retos.
Cuando un asistente se limita a responder una pregunta, un error puede provocar que el usuario reciba información incorrecta.
Pero cuando interviene en una operación financiera, una interpretación equivocada puede tener consecuencias económicas.
Una instrucción ambigua, un destinatario seleccionado incorrectamente o una cantidad mal interpretada son situaciones que deben contemplarse en el diseño de estos sistemas.
Por ello, la banca conversacional necesita mecanismos que permitan verificar la identidad del usuario, confirmar las instrucciones y controlar qué operaciones puede ejecutar cada asistente.
La autenticación sigue siendo esencial. El hecho de que una persona pueda solicitar un pago mediante una conversación no significa que deban desaparecer las comprobaciones de seguridad exigidas para autorizarlo.
También adquiere importancia la trazabilidad: las entidades necesitan registrar qué solicitó el cliente, cómo interpretó el sistema la instrucción y qué acciones se realizaron finalmente.
Estos registros pueden resultar determinantes para investigar errores, resolver reclamaciones y cumplir las obligaciones regulatorias.
La inteligencia artificial no elimina la responsabilidad del banco
La automatización plantea además una cuestión de responsabilidad.
Si un sistema interpreta incorrectamente una instrucción y ejecuta una operación distinta de la solicitada, la intervención de la inteligencia artificial no elimina las obligaciones de la entidad financiera frente al cliente.
Los bancos deben diseñar sus herramientas de acuerdo con la normativa aplicable en materia de pagos, protección de datos, seguridad y derechos de los consumidores.
También necesitan definir límites operativos y procedimientos para derivar determinadas situaciones a profesionales humanos.
La supervisión resulta especialmente relevante cuando una operación presenta un riesgo elevado, una instrucción es ambigua o el usuario necesita resolver una incidencia.
La posibilidad de mantener el control humano no contradice la automatización. Es una condición para que pueda utilizarse con garantías en procesos sensibles.
La experiencia del cliente entra en una nueva etapa
Para Mariela Mociulsky, fundadora y CEO de la consultora Trendsity, esta evolución supone un cambio en la forma de diseñar los servicios financieros.
La especialista considera que la relación entre bancos y usuarios dejará de depender exclusivamente de la capacidad de encontrar funciones dentro de una aplicación.
El nuevo modelo se orienta a comprender la intención del cliente y facilitar la ejecución de las gestiones solicitadas.
Sin embargo, la evolución de las interfaces bancarias también dependerá de factores menos visibles: la calidad de los datos, la integración con los sistemas existentes, los controles de seguridad y la capacidad de auditar las decisiones automatizadas.
La banca conversacional promete simplificar operaciones que hoy requieren varios pasos, pero su desarrollo no puede medirse únicamente por la fluidez de una conversación.
El verdadero avance estará en conseguir que los asistentes comprendan correctamente las instrucciones, ejecuten solo las acciones autorizadas y permitan al usuario conservar el control sobre su dinero.
La inteligencia artificial está cambiando la forma de hablar con los bancos. El siguiente desafío consiste en garantizar que también sea segura la forma de operar con ellos.