La tecnología utilizada no podía saber con certeza quién iba a pagar. Su función era otra: calcular qué clientes tenían una mayor probabilidad de hacerlo y utilizar esa información para decidir dónde concentrar los esfuerzos de cobranza.

El modelo desarrollado para el caso recibió el nombre de Propensity-to-Pay Predictive Data Model. Fue diseñado para clientes residenciales y asignaba a cada uno una puntuación según su probabilidad estimada de pagar una deuda. Después, las cuentas eran clasificadas en grupos de alta, media y baja propensión al pago.

La empresa partía de una situación complicada. Su tasa de recuperación de deuda era de 4 %, mientras que WNS reportaba un 14 % entre sus competidores. Además, las agencias encargadas de recuperar esas obligaciones podían cobrar comisiones de hasta 50 % del dinero recuperado, según el caso empresarial.

Te puede interesar: Agentes de IA ya pueden negociar deudas: ¿qué pasa si el algoritmo se equivoca?

Con los resultados del modelo, la compañía pudo cambiar la forma en que distribuía sus recursos. Las cuentas se priorizaron teniendo en cuenta la probabilidad de pago y el monto de la deuda. También se utilizaron guiones personalizados durante las llamadas y estrategias diferentes para cada grupo de clientes.

El resultado que reportó WNS fue un aumento de 50 % en la cobranza en tres meses. El mismo documento registra una mejora de 8 % en la conversión y una disminución de 20 % en los gastos operativos. Es importante precisar que estas cifras corresponden a un caso de negocio de WNS y no a un ensayo académico que permita afirmar que el análisis predictivo aumenta la cobranza 50 % en cualquier empresa.

Qué puede anticipar realmente un modelo predictivo

La utilidad de estos sistemas sí ha sido estudiada por investigadores. En 2022, Catalina Sánchez, Sebastián Maldonado y Carla Vairetti publicaron en Decision Support Systems una investigación sobre análisis predictivo aplicado a la cobranza. El trabajo utilizó información de una institución financiera chilena y combinó datos financieros con registros de los centros de contacto.

La investigación trabajó con 1.023.418 registros de llamadas, 26.466 promesas de pago y 54.349 pagos efectivos. Los investigadores desarrollaron modelos para estimar tres situaciones: la posibilidad de contactar exitosamente a un deudor, la probabilidad de que una conversación terminara en una promesa de pago y la posibilidad de que el cliente finalmente pagara sus obligaciones pendientes.

Te puede interesar: ¿La IA sabe quién va a pagar? Así funcionan los algoritmos que están cambiando la cobranza

Los resultados mostraron que combinar la información financiera con los datos obtenidos durante las interacciones del centro de contacto mejoraba el desempeño predictivo. Los autores plantearon que este tipo de modelos puede utilizarse para decisiones como segmentar clientes, asignar agentes y determinar qué cuentas requieren una intervención prioritaria.

La investigación también deja una advertencia que suele perderse cuando se habla de inteligencia artificial aplicada a las finanzas. Una predicción no equivale a una certeza. El sistema encuentra patrones en los datos disponibles y calcula probabilidades. Si cambian los comportamientos de los clientes o la calidad de la información utilizada, también puede cambiar el resultado del modelo.

Por eso, en una operación de cobranza, el verdadero cambio no está en que una máquina pueda conocer el futuro. Está en utilizar los datos para decidir antes de que una deuda se convierta en un problema mayor y distribuir los recursos de cobranza según la información que existe sobre cada caso.

El anuncio coincide con los cinco años del inicio de operaciones de la compañía en Colombia. Durante ese periodo, Nu pasó de ofrecer principalmente una tarjeta de crédito a construir un portafolio que actualmente incluye tarjetas de crédito, cuenta de ahorros de alta rentabilidad, CDTs y dos modalidades de préstamos personales.

La empresa reporta 5 millones de clientes y más de $11 billones en depósitos entre cuentas y CDTs. Además, su operación ya tiene presencia en los 32 departamentos y alcanza más del 95 % de los municipios colombianos mediante un modelo completamente digital.

La nueva hoja de ruta contempla cuatro áreas de inversión. Una de ellas será el desarrollo de tecnología, plataformas y capacidades de datos e inteligencia artificial. A esto se suma el lanzamiento y crecimiento de productos y servicios destinados a ampliar las alternativas disponibles para sus clientes.

La compañía también prevé ampliar equipos estratégicos y fortalecer su operación, mientras mantiene recursos destinados a respaldar su crecimiento financiero en Colombia. La intención, según la empresa, es sostener una expansión a mayor escala sin dejar de lado la solidez de la operación.

De una tarjeta de crédito a un portafolio financiero

El crecimiento de Nu en Colombia ha estado acompañado por cambios en la oferta digital del sector. La compañía señala que cerca de un millón de colombianos recibieron su primera tarjeta de crédito a través de sus servicios.

A comienzos de 2026, Nu había superado los $11 billones en depósitos y se ubicaba entre las cinco instituciones financieras más grandes del país por este indicador. También reportó más de $1,1 billones entregados en rentabilidad a sus clientes.

Para David Vélez, fundador y CEO de Nu, Colombia representa una oportunidad de transformación para la compañía. El ejecutivo señaló que el crecimiento desde cero hasta cinco millones de clientes en cinco años, incluidos usuarios que previamente no tenían acceso al crédito, sustenta la decisión de mantener una apuesta de largo plazo en el país.

Te puede interesar: Nubank conectará Estados Unidos con Colombia: así funcionarán las transferencias por Bre-B

Marcela Torres, gerente general de Nu Colombia, afirmó que la confianza de esos cinco millones de clientes impulsa el siguiente periodo de expansión. La compañía plantea que el nuevo ciclo estará orientado a ampliar el acceso a servicios financieros, aumentar la competencia y desarrollar soluciones para diferentes necesidades.

Con la inversión proyectada hasta 2030, Nu busca llevar su modelo a una nueva etapa, apoyándose en tecnología, inteligencia artificial, nuevos productos y una operación de mayor alcance. El plan contempla los próximos cuatro años de expansión y parte de una base que la compañía cifra actualmente en 5 millones de clientes y más de $11 billones en depósitos.

La cifra marca una brecha de 69 puntos porcentuales entre lo que los usuarios dicen valorar y las soluciones que realmente incorporan a su vida financiera. El crecimiento de la tecnología, por sí mismo, no está garantizando un mayor uso de los servicios digitales.

El cambio llega después de varios años de expansión de la bancarización en la región. Según el análisis citado en el material, la tenencia de cuentas bancarias en América Latina pasó de 54% en 2017 a 73% en 2021. Durante la pandemia, además, más de 100 millones de personas accedieron por primera vez a servicios financieros digitales.

Te puede interesar: Los 5 retos que enfrentan las fintech en Colombia durante 2026

Ahora la discusión gira alrededor de cómo convertir ese acceso en una relación habitual con las entidades. Para LatAm Intersect, esta transformación está llevando a que bancos y fintechs exploren mecanismos de colaboración en lugar de concentrarse exclusivamente en disputar usuarios.

Bancos y fintechs comparten tecnología e infraestructura

La cooperación está tomando distintas formas, entre ellas innovación abierta, inversión cruzada y desarrollo conjunto de soluciones. Las fintechs pueden obtener infraestructura, experiencia regulatoria y capacidad para operar a mayor escala, mientras que los bancos encuentran una vía para incorporar tecnología, agilidad operativa y herramientas de análisis de datos.

Este modelo todavía está en consolidación, pero ya tiene efectos en mercados como Colombia, Brasil y Argentina. La colaboración también plantea nuevas discusiones sobre regulación y competencia, debido a que las diferencias entre los modelos de negocio son cada vez menos marcadas.

Te puede interesar: ENTREVISTA: Neobancos en Colombia: así crece el crédito digital y cambia la cobranza con IA

La inclusión financiera continúa siendo una de las tareas pendientes. De acuerdo con el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), el 57% de las fintechs latinoamericanas tiene como público objetivo a personas subbancarizadas o no bancarizadas. La digitalización de los pagos y el uso de nuevas fuentes de datos para evaluar el riesgo crediticio aparecen entre las herramientas con mayor potencial para ampliar el acceso y reducir la dependencia del efectivo.

Pero sumar tecnología tampoco resuelve todos los problemas. El 85% de los consumidores todavía prefiere el contacto humano cuando enfrenta asuntos financieros sensibles y menos del 30% confía en la inteligencia artificial para atender fraudes o disputas.

Para bancos y fintechs, el reto pasa entonces por combinar soluciones digitales con personalización, seguridad, transparencia y respaldo humano. La evolución de este modelo será uno de los temas que estará sobre la mesa durante el Latam Fintech Market, que se realizará en Barranquilla los días 17 y 18 de septiembre y reunirá a startups, entidades financieras, reguladores e inversionistas.

La respuesta comienza en los datos.

Los sistemas de inteligencia artificial utilizados en cobranza pueden procesar información que sería difícil analizar manualmente a gran escala. Historial de pagos, días de mora, respuestas a contactos anteriores y comportamiento frente a diferentes canales pueden convertirse en variables para construir modelos capaces de estimar la probabilidad de pago.

Un estudio publicado en 2025 en Journal of Big Data propone precisamente un sistema inteligente de apoyo para la cobranza. El modelo utiliza aprendizaje automático para predecir el comportamiento de los deudores y posteriormente incorpora técnicas de lógica difusa y análisis multicriterio para ayudar a determinar cómo asignar los esfuerzos de recuperación.

La lógica cambia la pregunta tradicional de la cobranza. Ya no sería únicamente cuánto dinero debe una persona, sino qué tan probable es que responda a determinado tipo de contacto.

Otro trabajo publicado en 2025 plantea un sistema de cobranza inteligente que busca estimar tanto la probabilidad de que un deudor pague como el valor que tendría invertir recursos para contactarlo. Esto permitiría priorizar determinadas cuentas en lugar de tratar a todos los morosos de la misma manera.

La personalización puede llegar incluso a las conversaciones. Investigadores analizaron en 2025 el uso de modelos de lenguaje de gran escala, conocidos como LLM, para negociar deudas. El experimento mostró que estos sistemas pueden participar en negociaciones financieras, aunque también presentó un problema: los modelos podían ser más propensos que las personas a conceder condiciones durante la negociación.

Te puede interesar: El dinero ya se mueve en segundos: así cambió el negocio financiero en Brasil, México y Colombia

Aquí aparece uno de los puntos más interesantes de esta tecnología. Una IA puede ser muy buena para clasificar miles de cuentas, pero eso no significa que sea igual de buena negociando con una persona que tiene dificultades para pagar.

Una investigación del National Bureau of Economic Research publicada en 2025 puso esa diferencia a prueba. Los autores realizaron un experimento con llamadas de cobranza gestionadas mediante inteligencia artificial y las compararon con las realizadas por trabajadores humanos. En ese caso, la IA consiguió peores resultados de pago que los cobradores humanos.

El resultado obliga a mirar con cautela la promesa de automatizar completamente este proceso. El algoritmo puede detectar patrones y decidir dónde concentrar esfuerzos, mientras que una persona puede interpretar durante una conversación circunstancias que no aparecen en los datos.

También existe una discusión sobre los límites de estas decisiones. Si un modelo determina que un cliente tiene pocas probabilidades de pagar y, por eso, recibe menos atención o una estrategia diferente, la decisión deja de ser puramente tecnológica. Puede afectar directamente la manera en que una persona negocia una obligación financiera.

Por eso, la evolución de la cobranza con IA probablemente no dependa de reemplazar al cobrador por una máquina. El cambio más profundo puede estar ocurriendo antes de la llamada: el algoritmo decide qué cuentas priorizar, cuándo intentar el contacto y qué estrategia tiene más posibilidades de funcionar.

La máquina, en otras palabras, puede estar tomando la primera decisión de la cobranza. La pregunta es quién debería tomar la última.

El índice fue elaborado por Evident y evaluó a los bancos a partir de cuatro aspectos: talento especializado, innovación, liderazgo y transparencia. La medición muestra que las entidades financieras de la región están llevando sus proyectos de IA más allá de las pruebas iniciales y avanzan hacia aplicaciones con resultados concretos en sus operaciones.

Bancolombia fue el banco colombiano mejor ubicado y quedó entre las diez instituciones más avanzadas de América Latina en madurez de inteligencia artificial. Uno de los casos identificados por el estudio corresponde a su alianza tecnológica con Appian, que permitió reducir en 70 % el procesamiento manual de documentos mediante la automatización de flujos de trabajo y la coordinación de distintos procesos.

La entidad también figura entre los cinco bancos de la región con mayor número de profesionales dedicados a la inteligencia artificial. El índice la ubica en una posición comparable con algunos de los principales bancos brasileños y por delante de varias instituciones latinoamericanas.

Davivienda y Banco de Bogotá, aunque ocuparon posiciones más alejadas en la clasificación general, destacaron en un componente específico de la medición.

El talento y la capacidad de ejecutar IA marcan la competencia

Banco de Bogotá alcanzó el quinto lugar regional en el pilar de Liderazgo, mientras que Davivienda obtuvo la sexta posición en esa categoría. El resultado refleja la importancia que tiene para las entidades no solo desarrollar proyectos de inteligencia artificial, sino también definir y comunicar una estrategia para su adopción.

El ranking fue liderado por Nubank, que obtuvo el primer puesto gracias, entre otros factores, a la concentración de especialistas en IA dentro de su plantilla. Más del 5 % de sus empleados trabaja en funciones relacionadas con esta tecnología, una proporción cercana a tres veces el promedio de los bancos analizados.

La entidad brasileña también encabezó los apartados de Talento, Liderazgo e Innovación. Entre sus proyectos destacados aparece Nuformer, un modelo de inteligencia artificial utilizado en el modelado de riesgos y la suscripción de crédito. Según el índice, la herramienta redujo en 70 % el riesgo crediticio frente a modelos anteriores.

Te puede interesar: OpenAI nombra al colombiano David Vélez en sus consejos directivos

En total, los 20 bancos evaluados emplean a más de 10.000 profesionales vinculados con inteligencia artificial, entre desarrolladores, ingenieros de datos, especialistas en implementación y responsables de productos. En promedio, este grupo representa el 1,7 % de las plantillas de las instituciones analizadas.

La competencia por estos perfiles también está creciendo. São Paulo, Ciudad de México y Santiago aparecen como centros importantes para atraer y formar talento especializado, mientras los bancos compiten por estos profesionales entre ellos y con empresas financieras globales.

Las aplicaciones más relevantes de la IA se concentran en áreas como atención al cliente, desarrollo de software, gestión de riesgos, crédito y eficiencia operativa. El siguiente desafío para el sector será demostrar con mayor precisión cuánto valor económico generan esas inversiones y convertir los proyectos tecnológicos en mejoras medibles de productividad y crecimiento.

Primer ranking de IA en bancos

1. Nubank (Brasil)
2. Itaú Unibanco (Brasil)
3. Banco Bradesco (Brasil)
4. Banco do Brasil (Brasil)
5. Credicorp – BCP (Perú)
6. Bancolombia (Colombia)
7. BTG Pactual (Brasil)
8. Intercorp – Interbank (Perú)
9. Banco de Crédito e Inversiones – BCI (Chile)
10. Banorte (México)
11. Grupo Financiero Galicia (Argentina)
12. Caixa Econômica Federal (Brasil)
13. Banco Davivienda (Colombia)
14. Banco de Bogotá (Colombia)
15. Banco de Chile (Chile)
16. BAC (Costa Rica/Regional)
17. Banco Safra (Brasil)
18. Banco Pichincha (Ecuador)
19. Banco de la Nación Argentina (Argentina)
20. Banco del Estado de Chile (Chile)

La decisión incorpora a las juntas directivas a dos ejecutivos con experiencia en la transformación de grandes instituciones mediante la tecnología. En el caso de Vélez, su trayectoria está vinculada a la expansión de los servicios financieros digitales y a la creación de herramientas que buscan reducir las barreras de acceso a la banca.

Vélez fundó Nubank en 2013, después de experimentar las dificultades y los costos asociados con la banca tradicional en Brasil. La empresa nació con un modelo digital orientado a simplificar los servicios financieros y, bajo su liderazgo, llegó a superar los 135 millones de clientes. La compañía también comenzó a expandir sus operaciones más allá de América Latina, tras recibir una aprobación condicional para establecer un banco nacional en Estados Unidos.

Antes de crear Nubank, el empresario colombiano fue socio de Sequoia Capital, donde trabajó con empresas de América Latina. También ocupó cargos en Goldman Sachs, Morgan Stanley y General Atlantic. Su experiencia empresarial se suma a su actividad filantrópica: junto con su esposa, Mariel Reyes, dirige VélezReyes+, una plataforma enfocada en gobernanza democrática, educación y otras iniciativas en la región.

Vézlez llega a OpenAI con experiencia en ampliar el acceso a la tecnología

La organización señaló que tanto Vélez como Vince aportarán perspectivas sobre el uso de la tecnología para transformar industrias y ampliar las oportunidades económicas. También destacó su experiencia en gobernanza y su participación en iniciativas filantrópicas relacionadas con la salud, la educación y las artes.

“David y Robin son líderes excepcionales que han utilizado la tecnología para transformar los servicios financieros y ampliar las oportunidades a escala global”, afirmó Bret Taylor, presidente de las juntas directivas de la OpenAI Foundation y OpenAI Group PBC.

Vélez sostuvo que la tecnología puede ampliar el acceso cuando está orientada a las necesidades de las personas y respaldada por la confianza. Desde su perspectiva, la inteligencia artificial puede ayudar a individuos, empresas y economías enteras a alcanzar nuevas capacidades, una visión que espera aportar a la misión de OpenAI.

La llegada del empresario colombiano ocurre mientras la organización busca ampliar el uso de sus sistemas de inteligencia artificial entre empresas y usuarios de todo el mundo. Su experiencia al frente de Nubank podría aportar una perspectiva vinculada a la expansión de servicios tecnológicos para millones de personas, especialmente en mercados donde el acceso tradicional ha sido limitado.

Robin Vince, por su parte, llega con una trayectoria de más de dos décadas en Goldman Sachs y desde 2022 dirige BNY. Durante su gestión ha impulsado cambios en la compañía, incluyendo mayores inversiones en inteligencia artificial y datos.

Con estos nombramientos, OpenAI suma a sus juntas directivas perfiles provenientes del sector financiero global y de la tecnología aplicada a servicios masivos. Vélez y Vince se integrarán a los consejos de la OpenAI Foundation y de OpenAI Group PBC para contribuir a las decisiones de ambas entidades.

La iniciativa busca resolver uno de los desafíos más comunes de las organizaciones que crecen rápidamente: la dispersión de la información entre diferentes plataformas y documentos. A medida que Nubank amplió sus operaciones en América Latina y alcanzó una base de 135 millones de clientes, también aumentó el volumen de datos y la dificultad para acceder al conocimiento generado por sus equipos.

Con Slackbot, los empleados pueden localizar en cuestión de segundos información relacionada con proyectos, decisiones técnicas, contratos o procesos internos sin necesidad de revisar múltiples sistemas o contactar directamente a quienes participaron en esos trabajos.

Uno de los ejemplos compartidos por Salesforce muestra cómo, durante una revisión urgente de un proveedor, el asistente reunió en una sola consulta el contrato más reciente, las aprobaciones presupuestales y la evaluación de riesgos. Lo que antes podía tomar varios días quedó resuelto en pocas horas gracias a la disponibilidad inmediata de la información.

Una IA pensada para conectar equipos

Además de facilitar las búsquedas, Slackbot incorpora funciones de traducción y reescritura automática. Esto resulta especialmente útil para una organización como Nubank, cuyos equipos trabajan simultáneamente en portugués, español e inglés.

La herramienta permite que los colaboradores consulten documentos, participen en conversaciones y compartan información sin que el idioma represente una barrera. De esta manera, la empresa busca mantener la velocidad de respuesta entre sus equipos distribuidos en distintos países de la región.

Para Salesforce, el objetivo no es únicamente sumar más herramientas de inteligencia artificial, sino integrarlas de manera que trabajen coordinadamente. Según explicó Daniel Hoe, vicepresidente de Marketing de Salesforce para América Latina, muchas organizaciones planean incorporar múltiples agentes de IA, pero si estos funcionan de manera aislada pueden generar más fragmentación que productividad.

Te puede interesar: Visa lanza en América Latina pagos con inteligencia artificial que compran por ti

La estrategia presentada con Nubank apunta precisamente a que la inteligencia artificial actúe como un punto de acceso común al conocimiento de la organización, permitiendo que los empleados encuentren rápidamente la información que necesitan para continuar con su trabajo.

El anuncio también refleja una tendencia creciente en el sector financiero, donde la inteligencia artificial comienza a utilizarse no solo para mejorar la atención al cliente, sino también para optimizar procesos internos, reducir tiempos de respuesta y apoyar la coordinación entre equipos distribuidos en diferentes mercados.

Aunque esta implementación está enfocada en el funcionamiento interno de Nubank, muestra cómo las entidades financieras empiezan a integrar asistentes inteligentes en sus operaciones cotidianas con el propósito de acelerar la toma de decisiones y aprovechar de forma más eficiente el conocimiento generado dentro de la organización.

Se trata de Callbook AI, una empresa creada en Colombia que desarrolla agentes de inteligencia artificial para apoyar la gestión de cartera. La compañía acaba de ser seleccionada para el batch S26 de Y Combinator, una de las aceleradoras de startups más reconocidas del mundo.

Más allá del reconocimiento, la atención está puesta en la tecnología que ha construido. En Colombia, donde el saldo bruto de la cartera de crédito superó los 763 billones de pesos al cierre de 2025, miles de empresas enfrentan el reto de gestionar millones de interacciones relacionadas con pagos, recordatorios y acuerdos.

Una IA que conversa y toma decisiones

La plataforma de Callbook AI utiliza agentes de inteligencia artificial capaces de interactuar mediante llamadas telefónicas, WhatsApp, SMS y correo electrónico.

La diferencia frente a otras herramientas de automatización es que estos agentes pueden mantener conversaciones naturales con los usuarios. Además de responder preguntas o registrar compromisos de pago, analizan cada interacción para comprender mejor la situación de cada cliente.

Te puede interesar: El latinoamericano que se inspiró en WeChat de China para llevar cuentas bancarias, créditos y pagos a WhatsApp

Con esa información, el sistema construye perfiles dinámicos que le permiten identificar patrones de comportamiento y definir la mejor forma de comunicación para cada caso.

La tecnología también adapta sus acciones según factores como la antigüedad de la deuda, el historial de pago y la probabilidad de cumplimiento de cada usuario.

Más allá de los call centers

Durante años, muchas áreas de cobranza han dependido de procesos manuales y equipos limitados para gestionar grandes volúmenes de clientes. Esto suele traducirse en altos costos operativos y oportunidades de recuperación perdidas.

La propuesta de Callbook AI es que la inteligencia artificial asuma gran parte de las tareas repetitivas mientras los equipos humanos se concentran en los casos que requieren análisis o negociación.

La selección en Y Combinator también demuestra que desde Colombia se están desarrollando soluciones de inteligencia artificial para resolver problemas complejos de industrias tradicionales.

Mientras gran parte de la conversación sobre IA se centra en asistentes virtuales o generación de contenido, esta startup apuesta por otro camino. Su tecnología intenta convertir las cobranzas en un proceso más personalizado, donde entender a las personas resulte tan importante como recuperar una deuda.

La lectura surge de análisis y proyecciones compartidas por Payana, firma especializada en automatización financiera, que identifica un cambio en las prioridades corporativas frente a variables como volatilidad cambiaria, inflación y cautela en los mercados.

Los años electorales suelen venir acompañados por movimientos del dólar, prudencia empresarial y ajustes en expectativas económicas. Esa combinación obliga a las compañías a cuidar liquidez, reducir errores y acelerar la toma de decisiones.

Te puede interesar: “La IA por sí sola no funciona”: AMD habla sobre el reto de las empresas en Colombia

Por eso, la automatización financiera empezó a ganar espacio dentro de las conversaciones empresariales. De acuerdo con estimaciones compartidas por Payana, para 2027 seis de cada diez empresas latinoamericanas implementarán herramientas avanzadas para automatizar procesos financieros, una señal de que la transformación digital dejó de concentrarse únicamente en áreas comerciales o de servicio.

Más allá de adoptar software, la discusión apunta a cómo las empresas pueden responder más rápido cuando las condiciones económicas cambian constantemente.

Cuando la incertidumbre obliga a mirar la caja

La automatización financiera consiste en integrar herramientas digitales capaces de ejecutar tareas repetitivas que históricamente han dependido de procesos manuales: conciliaciones bancarias, pagos, tesorería, facturación electrónica o seguimiento de obligaciones financieras.

Su principal ventaja está en la velocidad y la visibilidad. Mientras los procesos tradicionales pueden tardar días en consolidar información, los sistemas automatizados permiten tener datos financieros disponibles prácticamente en tiempo real.

Ese cambio operativo tiene efectos directos sobre la capacidad de reacción. Si una empresa conoce con precisión cuánto dinero entra, cuánto sale y cuáles son sus obligaciones próximas, puede ajustar decisiones más rápido frente a movimientos económicos inesperados.

Sin embargo, la digitalización todavía enfrenta barreras. Según datos citados por Payana, apenas una fracción reducida de los equipos financieros se considera completamente digitalizada, una situación que mantiene procesos fragmentados y dependencia de tareas manuales.

Esta limitación genera lo que expertos financieros denominan “ceguera financiera”: operar sin información actualizada sobre la situación real de caja y tesorería.

La transformación financiera cambia las prioridades empresariales

Durante años, hablar de transformación digital empresarial significó discutir innovación o expansión. Ahora, la conversación parece moverse hacia resiliencia operativa y eficiencia.

Las organizaciones que avanzan en automatización financiera están priorizando la integración entre banca, plataformas contables, facturación electrónica y sistemas ERP para reducir tareas repetitivas y disminuir errores humanos.

Esto también modifica el papel de las áreas financieras. Equipos que antes destinaban gran parte del tiempo a conciliaciones o revisiones manuales empiezan a concentrarse más en análisis, proyecciones y control de riesgos.

Te puede interesar: El 63% de las empresas ya usa IA, pero pocas tienen reglas claras para empleados

Desde la lectura de Payana y expertos del ecosistema financiero, la tecnología financiera está dejando de verse únicamente como una herramienta para crecer y empieza a ganar relevancia como mecanismo para reducir exposición operativa y financiera en periodos de volatilidad.

Para Colombia, donde los ciclos electorales suelen aumentar la cautela empresarial, este movimiento deja una señal distinta: parte del sector corporativo parece menos dispuesto a depender exclusivamente de factores externos para proteger rentabilidad.

Mientras la conversación pública gira alrededor de campañas y reformas, muchas empresas están enfocadas en algo más inmediato: tener control sobre cada peso que entra y sale de sus operaciones.

La autoridad mexicana sancionó a ambas compañías con 19,9 millones de pesos mexicanos, equivalentes a unos 1,15 millones de dólares, por ejecutar una operación empresarial sin autorización previa. Según la CNA, Banorte obtuvo facultades para intervenir en decisiones relacionadas con el negocio de tarjetas de crédito de Rappi desde julio de 2020, sin esperar el aval del organismo antimonopolio.

Aunque la cifra puede parecer pequeña para empresas de este tamaño, el mensaje sí resulta grande: las fintech y las apps tecnológicas ya no están operando en un terreno gris donde las reglas financieras avanzan más lento que la innovación.

La discusión no gira solamente alrededor de una multa. Lo que realmente preocupa a las autoridades es el crecimiento acelerado de las plataformas digitales que ahora ofrecen créditos, cuentas, tarjetas y otros servicios que antes estaban reservados para bancos tradicionales.

El negocio financiero que convirtió a Rappi en algo más que una app de domicilios

Hace algunos años, Rappi era vista únicamente como una plataforma de entregas. Hoy compite en servicios financieros con productos como RappiCuenta y tarjetas de crédito desarrolladas junto a entidades bancarias.

Ese movimiento también ha ocurrido con otras tecnológicas en América Latina. Las apps quieren quedarse más tiempo contigo, conocer mejor tus hábitos de consumo y convertir esa información en nuevos negocios financieros.

Por eso las autoridades antimonopolio observan cada vez más estas alianzas.

La CNA explicó que las concentraciones empresariales deben revisarse antes de concretarse porque pueden afectar variables sensibles como precios, calidad del servicio o la cantidad de opciones disponibles para los consumidores.

Te puede interesar: Visa lanza en América Latina pagos con inteligencia artificial que compran por ti

El punto central del caso es que Banorte habría adquirido capacidad de influencia dentro del negocio crediticio de Rappi antes de recibir autorización oficial. Para la autoridad mexicana, eso rompe una obligación legal diseñada precisamente para evitar ventajas indebidas en mercados altamente sensibles.

Y aquí aparece otro detalle importante: el sector financiero tiene reglas mucho más estrictas que otras industrias digitales porque cualquier cambio puede impactar directamente el bolsillo de millones de usuarios.

La presión regulatoria empieza a alcanzar a las big tech latinoamericanas

La sanción también refleja algo que viene creciendo en varios países: el endurecimiento regulatorio frente a las grandes plataformas tecnológicas.

Durante años, muchas startups crecieron bajo la lógica de “moverse rápido” mientras las leyes intentaban ponerse al día. Pero el tamaño que alcanzaron algunas compañías cambió completamente la conversación.

Rappi, Mercado Libre, Nubank y otras fintech regionales ya manejan pagos, créditos y productos financieros que compiten con bancos tradicionales. Eso obliga a los gobiernos a revisar cómo evitar concentraciones excesivas o posibles abusos de mercado.

Te puede interesar: Retraso en sistema del 4×1000 mantiene cobros que colombianos ya no deberían pagar

En el caso de México, la CNA insistió en que estas autorizaciones previas no son simples trámites administrativos. La entidad sostiene que, una vez ejecutadas ciertas operaciones, revertir sus efectos puede resultar muy difícil.

Hasta ahora, ni Rappi ni Banorte han entregado una postura pública incluida dentro de la resolución oficial. Sin embargo, la autoridad confirmó que ambas compañías todavía pueden acudir a tribunales especializados para intentar controvertir la sanción.

Mientras eso ocurre, el caso deja una señal para toda la industria tecnológica regional: las apps financieras ya están siendo tratadas con el mismo nivel de vigilancia que los grandes jugadores bancarios.

Hasta ahora, quienes utilizaban el sistema para revisar gastos o planificar presupuestos debían subir manualmente capturas, PDFs o extractos bancarios. Con esta nueva integración, el chatbot puede sincronizar movimientos automáticamente y detectar patrones de consumo sin depender de archivos externos. El objetivo es simplificar tareas relacionadas con ahorro, organización económica y planificación mensual.

La empresa aclaró que el acceso será únicamente de lectura y no permitirá operar cuentas bancarias. La herramienta podrá visualizar balances, transacciones, inversiones y deudas, pero no tendrá permisos para realizar pagos, compras ni transferencias. Además, la plataforma no podrá acceder a números completos de cuentas bancarias ni modificar información vinculada dentro del servicio.

También será posible realizar consultas más específicas utilizando información bancaria sincronizada en tiempo real. La herramienta identificará suscripciones innecesarias, detectará gastos elevados en determinadas categorías y sugerirá estrategias de ahorro según hábitos mensuales. Además, generará planes personalizados utilizando contexto económico compartido durante las conversaciones.

Cómo funcionará la integración financiera de ChatGPT

Para activar la herramienta, será necesario ingresar a la sección “Finanzas” dentro de ChatGPT y conectar cuentas mediante Plaid. OpenAI confirmó además una futura integración con Intuit para ampliar compatibilidad bancaria. Plaid es un servicio utilizado por aplicaciones financieras para vincular cuentas bancarias con plataformas digitales mediante conexiones seguras y automatizadas

Además de analizar movimientos bancarios, el sistema podrá recordar objetivos compartidos durante conversaciones anteriores. Será posible indicar metas de ahorro para comprar un carro, adquirir una vivienda o pagar préstamos pendientes. Esa información quedará almacenada como “recuerdos financieros” para ofrecer respuestas más contextualizadas sobre ahorro, gastos y planificación económica personal futura.

La integración forma parte de una tendencia más amplia dentro del mercado tecnológico. Empresas como Google, Apple y Microsoft llevan años desarrollando asistentes digitales conectados con servicios personales. El desarrollador de ChatGPT ahora busca ampliar el alcance de su plataforma hacia tareas relacionadas con dinero y administración económica.

La privacidad aparece como uno de los puntos más sensibles de esta nueva herramienta. OpenAI indicó que será posible desconectar cuentas cuando se desee y que los datos sincronizados serán eliminados dentro de un plazo de 30 días. Además, los chats temporales no tendrán acceso a información bancaria vinculada ni quedarán almacenados en el historial.

Disponibilidad y próximos pasos de la plataforma

Otro aspecto importante será la precisión de las respuestas generadas por el sistema. La compañía aseguró haber trabajado junto a más de 50 especialistas para evaluar el rendimiento de GPT-5.5 Thinking en tareas relacionadas con presupuestos, ahorro y análisis económico personal. Según pruebas internas, el modelo obtuvo mejores resultados que versiones anteriores en escenarios complejos.

Con esta integración, la empresa busca que ChatGPT deje de funcionar únicamente como un chatbot conversacional. La plataforma apunta ahora a comprender hábitos, contexto y necesidades económicas reales para participar de forma más activa en decisiones relacionadas con ahorro, consumo y organización económica dentro de una misma conversación personalizada.

Por el momento, la nueva función solo está disponible para cuentas Pro en Estados Unidos y funciona tanto en web como en iOS. La compañía explicó que esta etapa inicial servirá para ajustar el funcionamiento antes de expandir la herramienta a más personas y posteriormente a otros mercados internacionales durante los próximos meses.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (Gemini)

La plataforma de inversión digital TOHKN anunció que superó los US$8,5 millones en colocación dentro de su segunda emisión pública de activos digitales, una cifra que refleja el creciente interés por modelos de inversión más accesibles en América Latina.

La operación estuvo ligada a RNCRrev, un activo digital vinculado al desarrollo de Renacer Condominio, un proyecto residencial de 297 apartamentos en el área metropolitana de San Salvador. Según la compañía, más de 500 inversionistas individuales participaron en esta emisión.

El dato resulta relevante porque muestra cómo la tokenización comienza a abrir espacio fuera de los círculos tradicionales de inversión.

Cómo funciona este modelo de inversión

TOHKN opera como una aplicación móvil que permite a cualquier persona invertir desde montos de US$100 en activos reales tokenizados.

En términos simples, la tokenización consiste en representar digitalmente un activo físico o financiero mediante tecnología blockchain. Esto permite dividirlo en pequeñas fracciones para que múltiples personas puedan participar con montos bajos.

En este caso, los usuarios compran tokens asociados al desempeño económico del proyecto inmobiliario.

La plataforma opera bajo supervisión regulatoria de la Comisión Nacional de Activos Digitales de El Salvador, país que ha impulsado un marco legal específico para este tipo de instrumentos.

Ese respaldo normativo ha permitido que startups financieras experimenten con nuevas fórmulas de acceso al capital, algo que todavía enfrenta barreras regulatorias en buena parte de América Latina.

El crecimiento de la inversión retail en la región

El resultado de RNCRrev no es un hecho aislado para la empresa.

Antes de esta emisión, TOHKN había cerrado una ronda pre-semilla por US$5 millones. Dentro de ese proceso, una oferta pública de US$1,2 millones se completó en 48 horas con más de 600 inversionistas individuales.

Ahora, con su segunda emisión, la compañía asegura haber confirmado una demanda regional por instrumentos financieros diseñados para pequeños inversionistas.

Actualmente, la oferta pública de RNCRrev supera los US$4 millones, mientras todavía habría cerca de US$3 millones disponibles para participación.

La plataforma proyecta retornos estimados entre 15 % y 20 % anual, con plazos de entre 25 y 29 meses. Como ocurre con cualquier inversión, estos valores son proyecciones y no constituyen garantías.

El caso también pone sobre la mesa una discusión más amplia: el acceso desigual a oportunidades de inversión en América Latina.

Mientras productos como fondos privados o instrumentos inmobiliarios suelen requerir capital elevado, modelos tokenizados reducen esa barrera de entrada y trasladan parte de la operación a plataformas digitales.

Para quienes estén interesados, TOHKN está disponible para dispositivos iOS y Android. El proceso se realiza desde la app, con verificación de identidad y validaciones regulatorias integradas.

Más allá del desempeño puntual de esta emisión, el movimiento refleja cómo blockchain empieza a encontrar aplicaciones prácticas en servicios financieros más allá del universo cripto especulativo.

La propuesta se centra en un “Payments Hub”, una plataforma que permite gestionar pagos de manera integral, desde transferencias locales hasta operaciones internacionales. Su implementación responde a la necesidad de las entidades de adaptarse a nuevos estándares tecnológicos, mejorar la interoperabilidad y responder a exigencias regulatorias en evolución.

Te puede interesar: “Las startups no pueden tocar 100 puertas”: Stephen Winchell explica cómo cambiará el acceso a proyectos de defensa en EE. UU.

Según el World Payments Report 2025, el volumen de pagos sin efectivo ha crecido de forma acelerada en los últimos años y se proyecta que continúe en aumento. En América Latina, este comportamiento ha impulsado inversiones en soluciones tecnológicas que permitan soportar una mayor demanda y optimizar la conexión entre sistemas financieros.

En este contexto, la solución de Mambu busca simplificar la operación mediante una arquitectura basada en la nube y en APIs. Esto permite a las instituciones conectarse a redes como SWIFT, gestionar remesas internacionales y habilitar pagos instantáneos entre cuentas dentro de un mismo entorno tecnológico.

¿Cómo funciona la plataforma?

El sistema integra componentes como procesamiento de transacciones, orquestación de pagos, gestión de liquidez y conciliación. Esta combinación permite administrar los flujos de dinero con mayor agilidad y reducir la dependencia de sistemas tradicionales.

Uno de los elementos centrales es el uso del estándar ISO 20022, que facilita la comunicación entre diferentes redes de pago. A esto se suma un diseño modular, que permite adaptar la plataforma según las necesidades de cada entidad sin reemplazar completamente su infraestructura actual.

El modelo también permite escalar operaciones con mayor rapidez. En mercados donde ya opera, la solución ha registrado incrementos relevantes en el volumen de transacciones procesadas, lo que respalda su expansión hacia Colombia.

Te puede interesar: PhenoScience presenta en eMerge Americas 2026 su modelo de salud mental digital para empresas

La llegada de esta tecnología coincide con los cambios en el sistema financiero colombiano, donde los pagos digitales han ganado terreno frente al efectivo. Aun así, este último sigue siendo el medio de pago más utilizado, lo que representa un desafío para ampliar la adopción de alternativas digitales.

Con esta expansión, Mambu busca posicionarse como un actor relevante en la evolución del ecosistema financiero local, ofreciendo herramientas que permiten a las entidades adaptarse con mayor rapidez a las nuevas dinámicas del mercado.

Imagen: Pakin Jarerndee

Un informe de Accenture muestra que muchas personas considerarían usar asistentes de IA para organizar sus finanzas. No se trata solo de consultar saldos. La idea es delegar decisiones cotidianas como ahorrar, invertir o elegir un crédito.

La propuesta apunta a asistentes que integren toda la información financiera del usuario. En vez de abrir varias aplicaciones, bastaría con escribir una pregunta. El sistema analizaría los datos y respondería con una recomendación ajustada a cada caso.

Este tipo de interacción empieza a cambiar la relación entre bancos y clientes. Durante años, las entidades buscaron atraer usuarios desde buscadores y plataformas digitales. Ahora, los motores de IA entregan respuestas directas y reducen ese contacto. El usuario ya no compara opciones de forma manual. Confía en lo que le sugiere el asistente.

Una nueva forma de tomar decisiones financieras

El cambio va más allá de la tecnología. Modifica la manera en que las personas toman decisiones sobre su dinero. La lógica de buscar y elegir se reemplaza por la de preguntar y recibir una respuesta lista.

Esto obliga a los bancos a moverse en dos direcciones. La primera es desarrollar sus propias herramientas de inteligencia artificial dentro de sus aplicaciones. La segunda es encontrar cómo integrarse con plataformas que ya concentran la atención de los usuarios.

Algunas señales ya aparecen en el mercado. Hay empresas que permiten hacer pagos desde asistentes conversacionales. Otras habilitan consultas de productos financieros dentro de entornos de IA. Son movimientos iniciales, pero muestran hacia dónde va la industria.

El contexto también pesa. Durante años, las fintech intentaron replicar el modelo bancario con propuestas digitales. Sin embargo, su crecimiento ha tenido límites. Ningún neobanco ha logrado entrar en el grupo de las mayores entidades del mundo por activos. La llegada de la IA cambia las reglas porque pone el foco en la experiencia y no solo en el producto.

¿Qué pueden hacer los bancos frente a este cambio?

Las entidades financieras empiezan a ajustar su estrategia. Algunas trabajan en sistemas que analizan los hábitos de gasto y sugieren mejoras. Otras buscan integrar servicios que antes estaban separados, como cuentas, créditos e inversiones.

La idea es ofrecer una experiencia más simple y menos fragmentada. Si el usuario recibe todo en un solo lugar, es menos probable que dependa de un intermediario externo.

Aun así, lo digital no lo reemplaza todo. Muchas personas siguen valorando la atención presencial, sobre todo cuando enfrentan decisiones complejas. Las sucursales no desaparecen. Cambian su función y se convierten en espacios de asesoría.

Lo que viene en los próximos años puede redefinir el vínculo con los bancos. La inteligencia artificial no solo automatiza tareas. También empieza a ocupar un lugar en la toma de decisiones. Para las entidades, el reto está en no quedar por fuera de esa conversación.

La alianza tendrá desarrollos relevantes en América Latina con enfoque en Colombia y México. Además el acuerdo contempla acciones en Estados Unidos y Europa, mercados clave dentro de la estrategia de crecimiento internacional de la compañía.

El anuncio se realizó de forma simultánea en São Paulo y Brackley, sede del equipo en el Reino Unido. En este contexto Nu busca ampliar su conexión con usuarios finales mediante plataformas de alta exposición mediática y la Fórmula 1 ofrece una audiencia global consolidada y transversal.

Te puede interesar: Nubank busca talento en Colombia: estas son las vacantes en tecnología, producto y fintech

Alianza entre Nu y Fórmula 1: alcance y acciones para los usuarios

Desde un enfoque práctico la alianza contempla iniciativas conjuntas dentro y fuera de las pistas. Estas acciones incluirán activaciones de marca, contenidos y experiencias dirigidas a los usuarios. Asimismo, contarán con la participación de los pilotos George Russell y Kimi Antonelli, junto al director del equipo, Toto Wolff.

Para Colombia y México el acuerdo refuerza el posicionamiento regional de Nu. Por otra parte la asociación con un equipo referente de la Fórmula 1 permite aumentar visibilidad en un entorno altamente competitivo. En ese escenario los servicios financieros digitales buscan diferenciación y confianza del usuario.

Desde la perspectiva del equipo la colaboración se alinea con su enfoque en innovación y eficiencia operativa. Además Mercedes-AMG PETRONAS identifica en Nu un socio con una cultura digital orientada a procesos escalables y soluciones eficientes, principios compatibles con la dinámica del campeonato.

Finalmente, la alianza apunta a un beneficio compartido. Nu amplía su presencia internacional y fortalece su vínculo con audiencias estratégicas en América Latina. Mercedes-AMG PETRONAS, en tanto, consolida su ecosistema de socios en un entorno donde la tecnología y la experiencia del usuario final son cada vez más relevantes.

Imagen: Generada con IA / ChatGPT

Hablamos con David Susa, cofundador y director de tecnología de la plataforma, sobre cómo una molestia cotidiana terminó convirtiéndose en una empresa que hoy conecta a cientos de miles de personas con el sistema financiero de una forma distinta. “Queríamos resolver un problema financiero de base en América Latina. Ahorrar e invertir sigue siendo difícil para la mayoría”, dice.

La idea tomó forma en plena pandemia; abrir un CDT implicaba exponerse, hacer filas y cumplir reglas que parecían no tener sentido en un entorno cada vez más digital. Susa y su socio, Carlos Correa, venían de trabajar en empresas de tecnología y compartían la misma inquietud. Si todo podía hacerse en línea, por qué el ahorro seguía atado a procesos lentos y presenciales.

Desde el inicio, MejorCDT se planteó ayudar a las personas a encontrar el CDT más rentable del mercado y permitirles abrirlo sin salir de casa. Con el tiempo, la visión se amplió. La apuesta pasó a ser acompañar todo el ciclo del ahorro, desde la búsqueda inicial hasta el momento en que el producto vence y el usuario debe decidir qué hacer con su dinero.

Comparar, abrir y administrar desde un solo lugar

La base tecnológica de MejorCDT es un sistema automatizado que revisa todos los días las páginas de los bancos colombianos. “Por regulación, las entidades tienen que publicar sus tasas de CDT. Nosotros tomamos esa información, la ordenamos y la traducimos en decisiones claras para cada usuario”, explica Susa.

De esta forma, alguien que quiere invertir 10 millones de pesos puede ver en segundos qué banco ofrece mejores rendimientos a distintos plazos. No se trata de simulaciones genéricas, sino de datos actualizados y adaptados a cada perfil. Así se responde a una pregunta habitual, dónde conviene invertir, que antes exigía tiempo, llamadas o visitas presenciales.

Te puede interesar: Nicolás Rojas, un bogotano que hace historia en el mundo del desarrollo de software y la IA con Dapta

El siguiente paso fue permitir que el CDT se abra desde la misma plataforma, sin descargar aplicaciones bancarias ni crear productos adicionales. Para lograrlo, MejorCDT se integró directamente con las entidades financieras. “El dinero siempre va al banco. Nosotros no tocamos los recursos de las personas”, subraya Susa.

Detrás de esa experiencia hay procesos exigentes. Validación de identidad, controles contra lavado de activos, transferencia segura de información y estándares de seguridad como ISO 27001 hacen parte del flujo. Todo ocurre en cuestión de minutos y desde el celular.

“Somos como un booking del ahorro”

Para explicar su rol, Susa recurre a una comparación. “Nos gusta decir que somos como un despegar.com o un booking.com, pero para CDTs”. El usuario no tiene que ir entidad por entidad. Encuentra en un solo lugar la oferta disponible y puede elegir según sus objetivos.

Con el uso, la plataforma también aprende. La inteligencia artificial permite atender a los usuarios a cualquier hora, revisar documentos, detectar posibles fraudes y entender mejor para qué ahorra cada persona. “La gente abre CDTs para comprar vivienda, viajar o estudiar. Con esa información podemos sugerir combinaciones de plazos y bancos que se ajusten mejor a esas metas”, señala.

Ese rol de intermediación no tiene costo para el usuario. El modelo de negocio se basa en comisiones que pagan los bancos, que encuentran en MejorCDT un canal digital más eficiente que abrir oficinas o invertir en publicidad tradicional.

De firmas físicas a cientos de miles de usuarios

El camino no fue inmediato. Al comienzo, los bancos exigían firmas físicas y huellas. “Las primeras versiones tenían mensajeros en moto recogiendo documentos”, recuerda Susa. Era la única forma de operar mientras las entidades adaptaban sus procesos internos. Con el tiempo, esa etapa quedó atrás.

Hoy, cuatro años después, MejorCDT trabaja con más de diez entidades financieras, cuenta con un equipo de setenta personas y ha sido utilizada por más de 550.000 usuarios. Según la compañía, esas personas han generado más de 120.000 millones de pesos en rentabilidad.

Te puede interesar: Laura, la joven payanesa que creó una plataforma que financia la construcción colombiana sin ser un banco

El impacto no se limita a las grandes ciudades. Hay usuarios desde Leticia hasta La Guajira que hoy pueden invertir en bancos que no tienen oficina en su municipio. “Eso nos motiva porque amplía el acceso real al sistema financiero”, dice Susa.

El desafío ahora es crecer. En Colombia, solo 1,8 millones de personas tienen CDTs frente a una población adulta de más de 23 millones. “Todavía hay mucha gente dejando su dinero quieto. Queremos cerrar esa brecha y, más adelante, llevar este modelo a otros países de la región”, concluye.

Imagen: ENTER.CO

En su edición 2026, Fintech Americas distingue a compañías que se han consolidado como actores clave en la modernización del ecosistema financiero. La iniciativa forma parte de la undécima edición de los Premios a los Innovadores Financieros en las Américas, ya reconocidos como un punto de referencia dentro del sector.

La convocatoria reunió más de 360 nominaciones de 18 países, un reflejo de la creatividad y colaboración que caracterizan al movimiento fintech en la región. Las soluciones presentadas exploran inteligencia artificial, tecnología DeFi y nuevas experiencias de banca digital, con el propósito de elevar la calidad y eficiencia de los servicios financieros.

Te puede interesar: Opinión | Fintech: ¿comodidad o seguridad?

La importancia de estos avances se evidencia en la visión de un futuro financiero construido desde América Latina. Esta idea, planteada por Ray Ruga, CEO de Fintech Americas, destaca que la inclusión debe entenderse como el componente central del producto y no como un añadido, una perspectiva que impulsa a los actores tradicionales a reconsiderar sus enfoques.

Quienes deseen revisar los proyectos premiados pueden consultar la lista completa, donde se observa el impacto de las iniciativas reconocidas. Las instituciones destacadas trabajan en áreas como banca digital e inteligencia artificial, innovación en pagos, inclusión financiera y tecnologías blockchain, contribuyendo a modelos más accesibles y seguros.

Cada categoría evidencia un avance relevante. La banca digital se orienta hacia experiencias hiperpersonalizadas y simples. Los pagos evolucionan para ofrecer transacciones más ágiles y confiables. La inclusión financiera adquiere un papel esencial al acercar servicios a comunidades desatendidas. Blockchain se consolida como herramienta para construir sistemas transparentes y sin fronteras.

La ceremonia de premiación tendrá lugar durante Fintech Americas Miami 2026, programado del 24 al 26 de marzo en el Hotel Fontainebleau de Miami Beach. El encuentro reunirá a líderes del ecosistema financiero y a los ganadores de los Premios Fintech 2026, quienes compartirán tendencias que marcarán la evolución del sector en los próximos años.

Fintech Americas trabaja para fortalecer un sistema financiero más eficiente, inclusivo y orientado a la colaboración. Su conferencia anual se ha convertido en un espacio donde se reúnen líderes y especialistas para compartir aprendizajes, analizar prácticas emergentes y explorar nuevas rutas para el desarrollo financiero regional.

Los Premios a los Innovadores Financieros en las Américas honran a las personas y equipos que impulsan avances significativos dentro del sector. Desde su creación en 2015, el programa ha reconocido a más de 500 innovadores y mantiene un crecimiento constante en nominaciones, lo que refleja el compromiso de la región con una transformación financiera sostenida.

Imagen: Fintech Americas

El papel de las plataformas digitales

Acceder al mercado cambiario sin tecnología es prácticamente imposible. Hoy, una plataforma de forex online cumple la función de conectar al usuario con los pares de divisas en tiempo real. A través de ella es posible abrir órdenes, observar tendencias y diseñar estrategias basadas en datos actualizados.

La ventaja de estas plataformas es la accesibilidad. Con una conexión estable a internet, cualquier persona puede revisar cotizaciones o realizar operaciones, sin necesidad de grandes infraestructuras.

Cómo la tecnología cambió el acceso

Hace una década, negociar divisas era una tarea reservada a quienes tenían equipos potentes y conexiones dedicadas. Ahora, basta con un computador portátil o incluso un teléfono móvil para mantenerse informado y reaccionar ante las variaciones del mercado.

Esto permitió que la negociación se integrara a la vida cotidiana: en el transporte público, en la universidad o durante una pausa en el trabajo, el operador puede revisar sus posiciones sin interrupciones.

El uso del MT4

Uno de los programas más buscados es el MetaTrader. Muchos usuarios prefieren descargar mt4 para pc, ya que esta versión conserva la estructura clásica que facilita el análisis con varios gráficos abiertos al mismo tiempo.

La adaptación a pantallas grandes permite observar diferentes pares y aplicar indicadores técnicos con mayor comodidad. Para quienes están acostumbrados a trabajar con múltiples ventanas, esta herramienta resulta especialmente útil.

Te puede interesar: BRE-B: el nuevo capítulo de los pagos inmediatos en Colombia ya comenzó sin esperar la regulación

Funcionalidades que se destacan

Entre los recursos que suelen acompañar a las plataformas digitales, sobresalen:

• Gráficos personalizables con intervalos de tiempo variados.
• Indicadores técnicos de uso común como medias móviles y RSI.
• Alertas configurables para no perder movimientos importantes.
• Opciones de prueba en cuentas demo.
• Acceso desde diferentes dispositivos sin perder información.

Estos elementos, que hace años estaban reservados a pocos, hoy forman parte de la experiencia básica de la mayoría de los usuarios.

La gestión de ganancias y riesgos

Más allá de abrir órdenes, la planificación financiera es parte esencial del proceso. Una herramienta muy valorada es la calculadora de ganancias forex, que permite estimar resultados antes de ejecutar una operación.

Al proyectar posibles escenarios, el operador puede definir niveles de riesgo aceptables y establecer metas más realistas. Esta práctica reduce la improvisación y ayuda a mantener la disciplina en un mercado caracterizado por su volatilidad.

Colombia y el interés creciente

En el país, la atención hacia el dólar siempre ha sido alta, ya que influye directamente en importaciones, viajes y precios de varios productos. Con las plataformas digitales, ese interés se tradujo en participación activa.

Muchos colombianos empezaron explorando el mercado a través de cuentas de práctica y luego pasaron a la negociación real, adaptando estrategias poco a poco. La facilidad de acceso en línea abrió las puertas para que distintos perfiles se sumaran.

Mirando hacia adelante

La tendencia es clara: integración de nuevas tecnologías, mayor personalización y recursos que combinan velocidad con simplicidad. Inteligencia artificial, análisis automatizados y gráficos más intuitivos son algunas de las novedades que ya se vislumbran.

Para los operadores en Colombia, esto significa un futuro con más herramientas y menos barreras de entrada, haciendo que la negociación de divisas se sienta cada vez más cercana.

El mercado cambiario se consolidó como un espacio dinámico y en constante evolución. Gracias a las plataformas digitales, a programas como el MT4 y a herramientas de gestión como la calculadora de ganancias, hoy resulta más sencillo entender y participar en este entorno global.

Imagen: Generada con IA / ChatGPt

De OpenAI a proyectos enfrentados

Ambos compartieron los inicios de OpenAI. Musk abandonó la organización tras diferencias sobre su dirección y estructura. Altman permaneció como CEO y lideró el crecimiento de ChatGPT, que hoy domina el mercado de asistentes conversacionales, con más de 100 millones de usuarios activos semanales.

Desde su salida, Musk fundó xAI y lanzó Grok, un modelo de lenguaje que ya se encuentra integrado en su red social X (antes Twitter).

Musk transforma X en una app multifuncional

El enfoque de Musk se apoya en convertir X en una app que combine servicios de conversación con funciones prácticas para el usuario. Grok permite responder consultas, generar imágenes y acceder a información directamente desde la red social.

El siguiente paso es integrar pagos. Musk busca habilitar transferencias de dinero dentro de la plataforma y ya obtuvo licencias de transmisor de dinero en más de 30 estados de EE. UU., un paso clave para ingresar al sector financiero sin salir del mismo entorno.

Te puede interesar: ¿Cuáles son las mejores herramientas de IA para aumentar tu productividad?

OpenAI trabaja en su propio ecosistema

En paralelo, OpenAI desarrolla una plataforma que combine ChatGPT con elementos de red social. La intención es ofrecer una herramienta que centralice tareas cotidianas, comunicación e interacción con servicios automatizados. La reciente incorporación de los GPTs personalizados y la GPT Store refuerza esta visión de una plataforma flexible y expansible.

Altman también lidera Worldcoin, un proyecto que promueve una identidad digital basada en datos biométricos. Más de 12 millones de personas han sido verificadas mediante escaneo ocular con un dispositivo llamado Orb. Esta identidad servirá como base para interactuar con sistemas descentralizados de pago y autenticación. Aunque Altman es cofundador de ambos proyectos, Worldcoin y OpenAI operan como entidades independientes.

Meta, Google y Apple también avanzan

La competencia se extiende a otros gigantes tecnológicos. Meta incorpora chatbots en WhatsApp e Instagram. Google desarrolla Gemini, su propia familia de modelos de IA, y refuerza Google Pay como parte de una integración más amplia. Apple actualiza Siri con miras a una nueva generación impulsada por IA y continúa fortaleciendo su ecosistema de servicios con Apple Pay.

El modelo de app todo-en-uno se posiciona como una tendencia transversal en el sector, con distintas aproximaciones y velocidades de implementación.

¿Qué está en juego?

Estas iniciativas no solo redefinen el acceso a servicios digitales, también plantean preguntas sobre privacidad, uso de datos y concentración de funciones en una sola plataforma. El avance de este tipo de aplicaciones requiere marcos regulatorios que respondan a su alcance e impacto. En regiones como la Unión Europea, legislaciones como el AI Act y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) ya se perfilan como factores clave.

Un desarrollo que ya está en marcha

Tanto Grok como ChatGPT ya operan con millones de usuarios. Las funciones se expanden y la integración con servicios externos avanza. La app todo-en-uno aún no está completamente definida, pero su llegada parece inevitable. Musk y Altman están en el centro de esa transformación.

Imagen: Generada con IA/ChatCHP