La adopción de inteligencia artificial en el sector financiero dejó de ser una promesa para convertirse en una presión operativa. Bancos y fintech en América Latina enfrentan una transición compleja: pasar de pilotos aislados a implementaciones reales sin comprometer la estabilidad de sus servicios. En esa transición, la gestión de datos aparece como el punto más sensible.
“La resiliencia de datos es la base para una adopción segura y exitosa de la inteligencia artificial, especialmente en el sector financiero en donde la mayoría de los datos son críticos”, explica Andrés de Beitia, Senior Director, Inside Sales para LATAM en Veeam. Su lectura apunta a un problema concreto: los modelos de IA no solo requieren grandes volúmenes de información, sino que dependen de su integridad y disponibilidad permanente.
El riesgo no es menor. Fallas en la gestión de datos pueden afectar tanto la continuidad de los servicios como la precisión de los algoritmos. “Sin una gestión sólida que garantice la integridad, disponibilidad y recuperación de la información, se pone en riesgo la continuidad del negocio”, advierte el vocero.
Errores que frenan la modernización financiera
Aunque el sector avanza hacia infraestructuras híbridas y entornos multicloud, muchas organizaciones siguen operando con esquemas fragmentados. La falta de una estrategia unificada de datos es uno de los problemas más frecuentes.
“Muchas instituciones mantienen silos de información, carecen de visibilidad de extremo a extremo y subestiman la automatización en la recuperación de datos”, señala de Beitia. Esto limita la capacidad de reacción frente a incidentes y ralentiza procesos que hoy requieren inmediatez.
La consecuencia es doble. Por un lado, aumenta la exposición a fallas operativas; por otro, se dificulta la adopción de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, que exige entornos integrados y consistentes.
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A esto se suma un cambio de paradigma en seguridad. Durante años, la prioridad fue evitar ataques. Hoy, esa lógica resulta insuficiente. “Ninguna organización puede garantizar estar 100% libre de incidentes. Lo esencial es asegurar una restauración confiable, rápida y verificable de los datos críticos”, afirma.
Este giro redefine la manera en que fintech y bancos estructuran sus estrategias tecnológicas. La recuperación ya no es un plan de contingencia, sino un componente central del negocio.
Más digitalización, más puntos vulnerables
El crecimiento de los neobancos y las plataformas digitales ha acelerado la transformación del sistema financiero. Modelos como los de Nubank o Revolut han elevado las expectativas de los usuarios, que ahora demandan servicios disponibles en todo momento y sin fricciones.
“La irrupción de los neobancos ha acelerado la transformación digital y ha obligado a la banca tradicional a modernizar su infraestructura y priorizar la experiencia del usuario”, explica de Beitia.
Sin embargo, este avance trae nuevos riesgos. A medida que aumentan los canales digitales, también crece la superficie de ataque. La combinación de datos sensibles, múltiples plataformas y entornos distribuidos crea un terreno más complejo para la ciberseguridad.
“El aumento de los puntos de contacto digitales y la dependencia de entornos híbridos amplían la superficie de ataque potencial para los ciberdelincuentes”, advierte.
Frente a este escenario, la recomendación es adoptar una estrategia integral de resiliencia de datos. Esto implica no solo respaldar información, sino garantizar su recuperación inmediata y verificada ante cualquier incidente.
“Se trata de implementar protección automatizada, monitoreo constante y recuperación instantánea, sin importar dónde estén los datos”, concluye el vocero.
La discusión ya no gira únicamente en torno a la innovación. El verdadero desafío está en sostener esa innovación sin poner en riesgo la operación. En un sector donde cada segundo cuenta, la capacidad de recuperar datos puede marcar la diferencia entre una falla controlada y una crisis.
