Estrategias para cerrar la brecha de habilidades en IA en la Banca de Latinoamérica

Por Juan Pablo Barboza, Director y consultor Hero®

Las estrategias para cerrar la brecha de habilidades en inteligencia artificial (IA) en la banca de América Latina se centran en upskilling masivo, alianzas educativas y el impulso de talento local, reforzando que alrededor del 77 % de las entidades ya invierten en IA para riesgos y operaciones. Estas acciones no solo pueden elevar la productividad hasta 2,3 % anual y generar valor por 1,7 billones USD, sino también alinear capacidades con necesidades emergentes como machine learning y ética en IA.

Upskilling y reskilling interno.
Los programas de formación continua en IA aplicada a riesgos, scoring y detección de fraude son fundamentales. Diseñar planes de carrera que capaciten a colaboradores de todos niveles permite reconvertir talento interno en lugar de depender exclusivamente de contrataciones externas. Modelos organizativos como el de separar operaciones del banco (“Run the Bank”) de iniciativas de innovación (“Change the Bank”) han demostrado reducir ciclos de aprobación de préstamos y mejorar eficiencia en mercados como Panamá.

Alianzas educativas y currículos actualizados.
La colaboración con universidades y plataformas educativas garantiza que los planes de estudio se alineen con competencias IA —desde fundamentos hasta aplicaciones avanzadas—, fomentando la recualificación local y evitando dependencias de outsourcing especializado. En países como Colombia y Panamá, programas híbridos en IA financiera están formando expertos regionales.

Inversión en infraestructura y talento local.
Escalar inversiones a través de bancos de desarrollo y centros de supercomputación regionales atrae talento y permite construir centros de innovación interna. Los perfiles híbridos que combinan datos financieros con IA, formados mediante bootcamps y mentorías, son claves para cerrar brechas idiomáticas y digitales.

Gobernanza y modelos híbridos.
Adoptar una gobernanza ética de IA con auditorías continuas y modelos basados en habilidades facilita la movilidad interna y la integración de IA en cumplimiento y RegTech. Iniciativas de colaboración entre bancos y fintechs fomentan la hiperpersonalización de servicios y la gestión de riesgos.

Impacto de la IA en RRHH de bancos

La inteligencia artificial está redefiniendo el rol de RRHH en la banca al automatizar tareas operativas y liberar capacidad para iniciativas de mayor valor estratégico. Aunque el sector avanza más lento que industrias tech, en 2025 la mayoría de los líderes reconoce el impacto positivo de la IA en productividad; el desafío es moverla del back office a la planificación de talento y al desarrollo de capacidades.

Automatización de procesos.
La IA optimiza reclutamiento, onboarding y evaluaciones mediante el análisis de CVs y datos de desempeño, reduciendo tiempos de contratación y mejorando la objetividad. En banca, los modelos predictivos ayudan a anticipar rotación y engagement, elevando la eficiencia operativa.

Desarrollo de habilidades.
La IA permite mapear brechas en IA, datos y ciberseguridad y personalizar rutas de aprendizaje. En Latinoamérica, acelera el upskilling para roles híbridos y favorece la movilidad interna, clave para retener talento escaso.

Desafíos y riesgos.
Persisten barreras regulatorias, éticas y de ciberseguridad. Además, la adopción en liderazgo, detección de potencial y sucesión sigue rezagada, lo que exige inversión en gobierno de datos y modelos basados en habilidades.

Oportunidades estratégicas.
La planificación predictiva de la fuerza laboral y la hiperpersonalización de la experiencia del colaborador fortalecen la competitividad frente a fintechs, siempre con un enfoque de IA responsable.