Ciudad de México, septiembre de 2026.
Ocho de cada diez instituciones financieras ya exploran casos de uso de inteligencia artificial, pero pocas cuentan con mecanismos para medir su impacto operativo.
Especialistas advierten que el siguiente desafío para la banca será institucionalizar la IA con modelos de gobernanza, trazabilidad y métricas de negocio.
La inteligencia artificial está entrando en una nueva fase dentro del sistema financiero mexicano. Después de varios años de digitalización, automatización y pruebas de nuevas tecnologías, el desafío para bancos y fintechs comienza a desplazarse de la adopción hacia la capacidad de convertir la IA en productividad, eficiencia operativa, nuevos productos y resultados financieros medibles.
El cambio ocurre en un ecosistema financiero que ya opera a una escala digital considerable. Durante 2025 se realizaron más de 7.4 mil millones de transferencias a través del Sistema de Pagos Electrónicos Interbancarios (SPEI), un crecimiento de casi 37% respecto de 2024, cuando se registraron 5.4 mil millones, de acuerdo con cifras del Banco de México. En apenas, dos años, el volumen de transferencias SPI creció alrededor de 90%.
En paralelo, el ecosistema fintech mexicano alcanzó 795 empresas en 2025, de acuerdo con datos de Finnovista retomados por Banco de México en su Reporte de Estabilidad Financiera. El banco central identifica al sector en una etapa de consolidación, caracterizada por una mayor madurez y por el reto de escalar los modelos de negocio existentes.
«Muchas organizaciones han comenzado con pilotos exitosos, pero el verdadero reto aparece cuando intentan escalar esos proyectos. Sin una estrategia institucional, métricas claras y mecanismos de control, la inteligencia artificial termina operando de forma aislada y pierde parte de su potencial de transformación», explica Rodrigo González, director general de Nova Solution Systems, empresa mexicana especializada en soluciones tecnológicas para el sector financiero.
La expansión de la inteligencia artificial también está colocando la gobernanza en el centro de la conversación. En banca, escalar un modelo no depende únicamente de su capacidad para generar una respuesta. Las instituciones necesitan conocer el origen y calidad de los datos utilizados, monitorear el comportamiento de los modelos, establecer responsabilidades sobre los procesos automatizados y contar con mecanismos de auditoría y trazabilidad.
Esta dimensión será particularmente relevante a medida que los sistemas de IA pasen de recomendar acciones a participar directamente en procesos financieros. Con más de 650 especialistas, Nova es el grupo tecnológico independiente más grande del país, y atiende a muchos de los principales bancos y fintechs de México.
México: la banca y las fintech convergen
La transformación no ocurre únicamente dentro de los bancos tradicionales. El ecosistema fintech está avanzando en paralelo y, cada vez más, en colaboración con las propias instituciones financieras.
El Finnovista Fintech Radar México 2026 reporta que 77% de las fintech mexicanas ya integra inteligencia artificial en sus operaciones, mientras que 80% ya colabora o está en proceso de colaborar con la banca tradicional. El estudio contabiliza 795 fintechs en México y señala una etapa de mayor madurez del ecosistema, con una tasa de mortalidad de 5% y 70% de las empresas con más de cinco años de operación.
La convergencia entre ambos segmentos modifica el escenario competitivo. Las fintech han introducido nuevos modelos digitales y formas de atender necesidades financieras, mientras que los bancos mantienen capacidades de escala, infraestructura, experiencia regulatoria y grandes volúmenes de información.
La inteligencia artificial se convierte así en una tecnología transversal para ambos modelos. Más que una disputa entre banca tradicional y nuevos jugadores, los datos apuntan hacia una mayor interacción entre ambos ecosistemas: ocho de cada diez fintechs ya mantienen o están construyendo relaciones de colaboración con bancos tradicionales.
El tamaño del sistema aumenta la presión por eficiencia
La escala del sistema financiero mexicano también explica por qué la conversación sobre IA está pasando rápidamente del laboratorio a la operación.
Al cierre de 2024, México contaba con cerca de 179 millones de contratos de captación y 81.6 millones de contratos de crédito de personas físicas, de acuerdo con la CNBV. En ese mismo año, el país alcanzó 6.5 millones de terminales punto de venta y registró 9.1 mil millones de transacciones y transferencias.
Para las instituciones, esta escala implica operar grandes volúmenes de información, transacciones y procesos en los que pequeños incrementos de eficiencia pueden tener efectos relevantes sobre costos, tiempos de respuesta y experiencia del cliente.
La IA aplicada a servicios financieros debe convivir con exigencias de seguridad, continuidad operativa, protección de datos, cumplimiento y supervisión. El reporte de Nova identifica precisamente estos elementos como condiciones críticas para que la inteligencia artificial pueda escalar dentro de las instituciones.
Uno de los cambios más relevantes será la forma en que los consejos de administración evalúen las inversiones en inteligencia artificial. Nova identifica cinco prioridades para la banca hacia 2027:
Retorno sobre la inversión: demostrar impacto financiero y operativo.
Gobernanza y auditoría: establecer mecanismos de supervisión y control.
Productividad real: medir resultados de negocio y no únicamente número de pilotos.
Velocidad digital: reducir los tiempos para desarrollar y lanzar nuevos productos.
Seguridad desde el diseño: incorporar gobierno de datos, seguridad y observabilidad desde la arquitectura.
El cambio supone una transición desde proyectos aislados hacia una infraestructura permanente de inteligencia artificial. Esa transición requiere integrar datos, modelos, procesos y métricas dentro de una misma arquitectura operativa.
La productividad, por ejemplo, dejaría de medirse por la cantidad de pilotos realizados y comenzaría a evaluarse mediante resultados financieros, operativos, de riesgo y de experiencia del cliente.
Acerca de Nova Solution Systems
Nova Solution Systems es el grupo tecnológico independiente más grande de México en soluciones de modernización digital para el sector financiero. Ofrece servicios de diseño, desarrollo, implementación e integración de soluciones tecnológicas orientadas a mejorar la eficiencia operativa y la rentabilidad del negocio. Dentro de su oferta, cuenta con Machina, su unidad especializada en inteligencia artificial, que integra datos, despliega modelos de Machine Learning industrializados y ofrece aplicaciones de IA listas para su uso, permitiendo generar resultados a escala en tiempos reducidos.
Para más información visita: https://novasolutionsystems.com
Héctor Montaño +52 1 55 3556 6161
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