La adopción de chatbots en el sector financiero dejó de ser una promesa para convertirse en un eje central de la estrategia de comunicación y servicio de las compañías.
En bancos, fintechs y aseguradoras, las soluciones conversacionales basadas en inteligencia artificial se consolidan como herramientas para atender a millones de usuarios, resolver consultas en tiempo real y ofrecer experiencias más ágiles y personalizadas, lo que marca una evolución.
En diálogo con Innovación Digital360, empresas como Zenvia, Botmaker, Evoltis, Aivo y G&L Group analizaron cómo evolucionó el mercado, qué desafíos enfrentan las organizaciones y cuáles son los resultados que ya se observan en la práctica.
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Chatbots en el sector financiero: un mercado en expansión
El mercado de chatbots en América Latina registra un crecimiento sostenido, impulsado por la adopción masiva de soluciones basadas en IA. Según explicó Alejandro Zuzenberg, cofundador de Botmaker, “el mercado de chatbots en Argentina y en la región se encuentra en una etapa de expansión sostenida, impulsada por la adopción creciente de soluciones basadas en inteligencia artificial y por la necesidad de las empresas de optimizar su atención y comunicación con los clientes”.
Sobre los sectores que más implementan esta herramienta, Zuzenberg detalló que la salud, los servicios financieros, las telecomunicaciones, la educación, la logística y el gobierno lideran la incorporación de estas tecnologías.
Desde Zenvia, Nicolás Capozzi, gerente de Negocios Internacionales, coincidió en que la adopción crece a un ritmo acelerado y remarcó que la inteligencia artificial aplicada a la comunicación no solo mejora los procesos, sino que redefine el vínculo con el cliente, ya que las empresas buscan eficiencia, pero también cercanía y personalización.
Capozzi explicó que la compañía impulsa proyectos en bancos y aseguradoras de toda la región, con el objetivo principal de potenciar la experiencia del cliente y la eficiencia operativa de estas instituciones mediante la tecnología conversacional. Se estima que actualmente más de 3.000 millones de personas a nivel global usan la mensajería instantánea para interactuar con servicios financieros, y Latinoamérica está entre las regiones de mayor crecimiento en esta tendencia.
Por su parte, Dan Gesser, responsable de marketing en Aivo, destacó que “el sector bancario está entrando en la era de los agentes de IA: pasando de la adopción digital y de la primera ola de agentes virtuales hacia sistemas autónomos e inteligentes”. Según el ejecutivo, alrededor de 8 de cada 10 clientes de Aivo en industrias reguladas ya están desplegando IA agéntica para gestionar flujos complejos y coordinar tareas entre humanos y sistemas automatizados.
En sintonía, Santiago Tamagno, CTO de Evoltis, señaló que la automatización conversacional se consolidó como “uno de los pilares de la transformación digital en el ecosistema financiero”. En su visión, las entidades ya no solo buscan responder, sino más bien anticipar las necesidades de los usuarios y optimizar procesos críticos.
En cuanto a números, sostuvo que en Argentina el nivel de adopción empresarial supera el 55% en banca y fintech, además de 40% en gobierno y 35% en salud, con un fuerte crecimiento de modelos híbridos que combinan bots y humanos.
En tanto, María Laura Palacios, CEO de G&L Group, resaltó que la IA conversacional transforma incluso las áreas internas de las organizaciones financieras: “Desarrollamos una asistente virtual para recursos humanos que automatiza procesos internos y mejora la experiencia del empleado, lo que también impacta en la eficiencia general de las compañías”, indicó.
En sintonía con esta expansión, y con base en un estudio de Informes de Expertos, añadió: “En América Latina, el mercado de chatbots y automatización alcanzó un valor aproximado de US$302,67 millones en 2024 y se prevé que crezca a una CAGR del 12,3% entre 2025 y 2034, llegando a US$859,78 millones; este crecimiento está impulsado por la creciente necesidad de atención al cliente 24/7, la adopción de inteligencia artificial y la rápida expansión del comercio electrónico”.
Casos de éxito: resultados concretos en la práctica
Los proyectos ya implementados muestran un impacto tangible en la eficiencia, la satisfacción y la reducción de costos.
Desde Evoltis, Tamagno destacó dos experiencias recientes: Banco Galicia y Naranja X, que incorporaron soluciones de cobranza automatizada y de customer service digital, con la integración de chatbots con CRM y canales de mensajería. “En ambos casos la herramienta funcionó ya que se produjo una reducción del 35% en tiempos de gestión y un aumento del 25% en el recupero de mora temprana”, explicó.
Asimismo, con estas soluciones de la empresa, mejoró la experiencia de cliente debido a que se registró un crecimiento del 20–30% en satisfacción de usuarios (CSAT/NPS) y la escalabilidad, ya que hay capacidad de atender 10 veces más interacciones simultáneas con la misma calidad.
En Zenvia, Capozzi compartió un caso con una importante aseguradora regional que logró integrar su sistema de gestión de siniestros con la plataforma conversacional. “El cliente puede notificar un accidente, enviar documentación y recibir actualizaciones en tiempo real a través del mismo canal”, señaló. Agregó luego que “esto redujo los tiempos de resolución en más de un 40% y mejoró la satisfacción de los usuarios”.
Destacó también que en una fintech implementaron la solución Zenvia Conversion para centralizar todos los leads y las conversaciones en una única plataforma colaborativa y que emplearon herramientas de campañas automatizadas (Zenvia Attraction) para enviar mensajes personalizados a miles de prospectos de manera eficiente.
Tabla resumen de criterios e impactos de los casos de éxito
| Empresa / Caso | Tipo de solución | Integraciones clave | Impacto en eficiencia | Impacto en satisfacción | Impacto en costos / recupero | Escalabilidad / Alcance |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Evoltis – Banco Galicia / Naranja X | Cobranza automatizada + Customer Service digital | Chatbots + CRM + mensajería | –35% tiempos de gestión | +20–30% CSAT/NPS | +25% recupero de mora temprana | Capacidad ×10 de interacciones simultáneas |
| Zenvia – Aseguradora regional | Gestión de siniestros con plataforma conversacional | Sistema de siniestros + canal conversacional | –40% tiempos de resolución | Mejora no cuantificada | — | Unificación de todo el proceso en un solo canal |
| Zenvia – Fintech (Conversion + Attraction) | Centralización de leads + campañas automatizadas | Plataforma conversacional + herramientas de marketing | Procesos más eficientes (no cuantificado) | Mayor personalización | Optimización de conversión (no cuantificada) | Mensajes personalizados a miles de prospectos |
| Zenvia + SenseData | Alertas automáticas según comportamiento | SenseData + canales conversacionales | Prevención automática de problemas | Mejora proactiva de la relación | — | Automatización inteligente ante eventos críticos |
| Botmaker – Tina (Estado Nacional) | Asesor virtual para emprendedores/pymes | Agente MIA + bot Tina | Expansión de capacidades temáticas | Mejor orientación al usuario | — | Alcance ampliado hacia negocios, exportaciones y desarrollo productivo |
| Aivo – Banco Bolivariano | Asistente automático AVI24 | Chatbot avanzado | 97–98% automatización | — | –46% volumen de call center | — |
| Aivo – Banco Comafi (“Sofía”) | Agente de IA para consultas financieras | Banco + IA conversacional | 98% resolución | — | Reducción operativa (no cuantificada) | — |
| Aivo – Banorte Pensiones | IA para atención + procesos | Chatbot + sistemas internos | –35% costos operativos | +80% satisfacción | Ahorro significativo en operaciones | — |
| Aivo – Grupo Salinas | Prevención de fraude + gestión documental + encuestas | IA aplicada a procesos internos | Mejoras no cuantificadas | Mejor feedback de usuarios | — | Transformación digital integral |
| G&L – Asistentes internos / RRHH | Asistentes internos + transcripción de llamadas | IA conversacional + analítica de audios | Aumento de productividad + optimización de procesos | Mayor compromiso organizacional | — | Insights sobre deuda, pago, sensibilidad del agente, protocolos |
Bajo esta línea, agregó que, al integrar SenseData con los canales conversacionales, sus clientes pueden hacer algo llamativo: si el sistema detecta que un usuario dejó de usar su tarjeta o tuvo un problema reciente, se le puede enviar automáticamente un mensaje para ofrecerle asistencia o un beneficio.
“Esta clase de integraciones, respetando siempre la confidencialidad, es la que permite que la IA no solo resuelva problemas, sino que también anticipe y prevenga problemas futuros, elevando la calidad de la relación cliente-entidad financiera”, subrayó.
Botmaker, por su parte, aportó ejemplos relevantes. Zuzenberg mencionó el caso de Tina, el bot del Estado Nacional, que incorporó MIA, un agente de IA diseñado para asistir a emprendedores y pymes. “Tina amplió su alcance hacia la orientación en temas de negocios, exportaciones y desarrollo productivo”, indicó. Trabajan con numerosas empresas del sector financiero con este sistema.
Desde Aivo, Gesser enumeró resultados concretos en bancos de la región: Banco Bolivariano automatizó el 97–98% de sus consultas con su asistente AVI24 y redujo el volumen del call center en un 46%. En tanto, Banco Comafi implementó un agente de IA, llamado “Sofía” que gestiona consultas de saldo, información de tarjetas y asistencia para préstamos, logrando una resolución del 98%.
Enumeró luego el caso de Banorte Pensiones, que “redujo sus costos operativos en un 35% y elevó la satisfacción de los usuarios en un 80%” con Grupo Salinas avanzó su transformación digital con soluciones de IA para prevención de fraude, gestión electrónica de documentos y encuestas a clientes.
Por su parte, Palacios subrayó que la experiencia de G&L en la creación de asistentes internos demostró el valor de aplicar la inteligencia conversacional más allá del cliente externo. “Cuando la IA ayuda a organizar procesos y a brindar soporte a los empleados, el impacto se traduce en productividad y compromiso organizacional”, afirmó.
En su caso, junto a la asistente virtual de recursos humanos, que mejoró la eficiencia, lograron automatizar la transcripción de audios de llamadas telefónicas. Para esto, se extrajeron patrones de interacción en las conversaciones, contextos conversacionales e información clave, como montos de deuda, promesas de pago o sensibilidad del agente, para identificar puntos de mejora en la atención al cliente y verificar el cumplimiento de los protocolos.
Desafíos en la adopción de chatbots en el sector financiero
A pesar de los avances, las compañías coinciden en que la implementación de chatbots con IA enfrenta desafíos estratégicos y culturales.
Zuzenberg remarcó que “los principales obstáculos no son tecnológicos, sino estratégicos y de diseño”. Muchas empresas, marcó, inician sin objetivos claros o sin poner al usuario en el centro de la experiencia.
En Aivo, Gesser agregó que los retos en servicios financieros “van mucho más allá de la tecnología” y apuntó a la preparación organizacional, el gobierno y la madurez de datos como factores clave. En línea con esa visión, desde la empresa aseguran que es importante establecer un marco de adopción integral que incluya tecnología, gobernanza y colaboración humana.
Capozzi, en tanto, sostuvo que la clave está en acompañar los procesos con una estrategia de datos sólida. “La IA conversacional solo puede ofrecer respuestas útiles si entiende el contexto del cliente y si la empresa integra adecuadamente sus fuentes de información”, explicó.
De la misma manera, hizo hincapié en la resistencia cultural o del usuario: “Algunas organizaciones temen que sus clientes – sobre todo los de mayor edad o más tradicionales – rechacen hablar con una máquina” y se explaya: “Les preocupa que un chatbot pueda frustrar al usuario si ‘no le entiende’ o si da respuestas genéricas”. Esta barrera, sin embargo, se redujo a medida que la gente ganó confianza en la tecnología y tuvo buenas experiencias con bots bien diseñados.
Tamagno, por parte de Evoltis, señaló que la evolución de los proyectos depende de la consolidación del modelo comercial. “La visión es clara: convertir la tecnología en el motor del negocio, no solo en una herramienta de soporte”.
Hacia una nueva generación de experiencias conversacionales
Las empresas entrevistadas coinciden en que el futuro del sector financiero estará marcado por la IA generativa, la automatización avanzada y la integración omnicanal.
“Visualizamos un futuro orquestado, multiagente e hiperpersonalizado para la IA en la banca”, señaló Gesser. Las conversaciones, explicó, se moverán sin fricciones entre canales, manteniendo el contexto y ofreciendo experiencias más humanas. Y las instituciones evolucionarán de desplegar un único asistente virtual a gestionar ecosistemas de agentes de IA que trabajen en conjunto, manejando de forma autónoma desde consultas de servicio hasta transacciones financieras.
Capozzi planteó que los próximos pasos de Zenvia apuntan a conversaciones más estrechas, en las que el sistema anticipe las necesidades del usuario antes de que formule su consulta.
“Pensamos que la relación entre los clientes y sus bancos o aseguradoras se volverá cada vez más cercana, personalizada y sin costuras gracias a la automatización conversacional y a la IA. Si proyectamos unos años en el futuro, es muy posible que la interacción típica de un cliente con su banco ya no sea ir a la sucursal ni siquiera entrar a la aplicación móvil y navegar por menús, sino simplemente conversar. El cliente de mañana (y prácticamente ya el de hoy) espera poder chatear con su institución financiera tal como lo hace con su familia o amigos, obteniendo respuestas inmediatas”, desarrolló.
Para Zuzenberg, la relación entre las personas y la tecnología deberá seguir con protagonismo: “En los próximos años, veremos una evolución hacia Agentes de IA más autónomos, capaces de integrarse en procesos no solo conversacionales sino también operativos, expandiendo su impacto en distintas áreas del negocio; sin embargo, la colaboración entre tecnología y personas seguirá siendo clave para lograr soluciones realmente efectivas y alineadas con los objetivos de cada organización”.
Palacios, voz de G&L, consideró que el avance será transversal porque “debemos entender que el uso de la IA generativa no se limita a replicar contenido que se genera cuando uno la utiliza desde la web; por el contrario, requiere un proceso de desarrollo profundo que incluye el reentrenamiento de modelos para ajustarlos a casos de uso concretos”.
Y para Tamagno, la IA generativa ya forma parte del core de las soluciones de Evoltis, y por eso la clave será trabajar en lo que viene. Agentes de IA multimodales, que integran texto, voz y video; Automatizaciones de ciclo completo, con bots que ejecutan acciones reales (no solo responden); y para medir performance conversacional y ROI operativo.
