Más de la mitad de los bancos todavía considera que sus sistemas legados funcionan como un freno para innovar. Frente a ese diagnóstico, la conversación sobre tecnología empieza a desplazarse hacia una discusión más profunda. ¿El problema es realmente el core bancario o la manera en que las organizaciones lo piensan y se vinculan con él? Esa tensión entre herencia tecnológica, cultura interna y futuro digital marcó el punto de partida de la charla con Julián Colombo, CEO de N5, en una entrevista para Innovación Digital.
A lo largo de la entrevista, Colombo pone el foco en una idea central: el legado no es un lastre inevitable, sino un activo que muchas veces se desaprovecha. Se detiene en el valor de los datos históricos que acumulan los bancos, repasa los errores más frecuentes al intentar modernizar sin reemplazar y explica el rol que puede tener la inteligencia artificial cuando se apoya en información trazable y de calidad. Además, analiza qué métricas cambian primero cuando el legacy empieza a jugar a favor y por qué la transformación cultural suele resultar más compleja que la tecnológica.
Con una mirada estratégica y sin simplificaciones, el CEO de N5 propone repensar la narrativa dominante sobre los sistemas legados y plantea la noción de una verdadera “revancha del legado” en la banca. Es una entrevista que invita a cuestionar supuestos, a entender mejor el vínculo entre historia e innovación y a reflexionar sobre quiénes están en condiciones de liderar la próxima etapa del sistema financiero. Te invitamos a leerla completa.
Índice de temas
Si el 55 % de los bancos percibe a los sistemas legados como un obstáculo, ¿en qué momento esa percepción empieza a ser más cultural que tecnológica? ¿Qué es más difícil de transformar: el sistema o la mentalidad?
La percepción empieza a ser cultural cuando la discusión deja de ser “¿qué tecnología tenemos?” y pasa a ser “¿qué creemos que es posible hacer con ella?”.
Hoy, la mayoría de las limitaciones no están en el core bancario en sí, sino en la forma en que las organizaciones se relacionan con ese core.
Tecnológicamente, existen herramientas maduras para conectar, desacoplar y construir capas de innovación sin reemplazar sistemas críticos. Lo complejo es cambiar la mentalidad de “todo lo viejo estorba” por una visión más estratégica: entender que el legado es parte del capital del banco.
Transformar un sistema requiere inversión y planificación. Transformar la mentalidad implica romper inercias, silos, miedos regulatorios y modelos de toma de decisiones que fueron exitosos durante décadas. En ese sentido, lo cultural suele ser más difícil que lo tecnológico.
Las fintech suelen presentarse como “nativas digitales”, pero carecen del historial que tienen los bancos. ¿Hasta qué punto la acumulación de datos históricos puede convertirse en una ventaja competitiva imposible de replicar para ellas?
La acumulación de datos históricos es una ventaja estructural muy difícil de replicar. No se trata solo de volumen, sino de calidad, consistencia y contexto. Los bancos tienen décadas de información sobre comportamientos financieros reales, ciclos económicos, riesgo crediticio, fraude, cumplimiento regulatorio y relación con el cliente.
Eso genera algo clave: trazabilidad. La IA no aprende solo de datos, aprende de historias completas. Las fintech pueden crecer rápido, pero necesitan años para construir ese background que los bancos ya tienen.
En la era de la inteligencia artificial, esa historia se vuelve un activo estratégico. Bien explotada, permite modelos más precisos, productos más relevantes y decisiones con menor riesgo. Es una ventaja que no se compra ni se acelera artificialmente: se construye con el tiempo.
Cuando se habla de “conectar sin reemplazar”, suena atractivo, pero también complejo. ¿Cuál es el error más frecuente que cometen los bancos cuando intentan modernizar sus sistemas legados sin romper lo que ya funciona?
El error más frecuente es pensar la modernización como un proyecto puramente tecnológico y no como una transformación de negocio. Muchas veces se agregan capas, APIs o herramientas sin una arquitectura clara ni una visión de largo plazo.
Otro error común es intentar hacerlo todo al mismo tiempo. La modernización del legacy funciona mejor cuando se aborda de forma incremental, priorizando casos de uso concretos que generen impacto rápido y aprendizaje organizacional.
Finalmente, subestimar la gobernanza de datos y procesos suele generar frustración. Conectar sin reemplazar no significa improvisar: requiere reglas claras, ownership, y una estrategia que preserve la estabilidad operativa mientras se habilita la innovación.
La inteligencia artificial necesita datos de calidad, trazables y consistentes. ¿Diría que los bancos que no logren ordenar y explotar su legado corren el riesgo de quedar afuera de la revolución de la IA, incluso con grandes presupuestos?
Absolutamente. La IA no es una cuestión de presupuesto, sino de preparación. Sin datos confiables, estructurados y gobernados, incluso las inversiones más grandes en IA terminan siendo experimentos aislados sin impacto real en el negocio.
Los bancos que no logren ordenar su legado corren el riesgo de usar IA solo en la superficie: chatbots, automatizaciones básicas o pilotos que no escalan. La verdadera revolución ocurre cuando la IA se apoya en el core del negocio.
En ese sentido, el legado no es el problema. El problema es no saber cómo explotarlo. Quienes lo hagan bien van a avanzar mucho más rápido que quienes intenten “comprar” inteligencia sin resolver la base.
En términos de negocio, ¿qué métricas concretas cambian primero cuando una entidad logra convertir su legacy en una ventaja? ¿Tiempo de salida al mercado, costos, riesgo operativo o experiencia del cliente?
Las primeras métricas que suelen cambiar son el tiempo de salida al mercado y el riesgo operativo. Cuando se aprovecha el legado de forma inteligente, los bancos pueden lanzar productos más rápido sin comprometer estabilidad ni cumplimiento regulatorio.
Luego se ven mejoras claras en costos, especialmente por automatización de procesos, reducción de reprocesos y mejor uso de la infraestructura existente. La experiencia del cliente también mejora, pero suele ser una consecuencia de todo lo anterior.
En resumen: primero eficiencia y control, después diferenciación y experiencia. Es un camino progresivo, no inmediato, pero muy sostenible.
Hablan de una “revancha del legado”. ¿Estamos frente a un cambio estructural en la forma de innovar en banca o es una ventana de oportunidad que puede cerrarse si las instituciones no actúan rápido?
Es un cambio estructural, pero con una ventana de oportunidad clara. La combinación de IA, arquitecturas modulares y presión competitiva está redefiniendo cómo se innova en banca. Ya no se trata de destruir lo existente, sino de reconectarlo con inteligencia.
Sin embargo, esta ventaja no es automática ni permanente. Los bancos que sigan viendo su legado solo como un problema van a perder tiempo valioso. Las fintech y big tech avanzan rápido y también están construyendo historia.
La revancha del legado existe, pero requiere acción. Quienes entiendan que su pasado puede ser el combustible de su futuro van a liderar la próxima etapa de la banca. Los demás, probablemente, llegarán tarde.
