La digitalización de la banca avanzó durante años sobre pagos, atención al cliente, créditos y gestión administrativa. Sin embargo, todavía existen operaciones donde el papel y otros elementos físicos tienen peso. Los cheques, formularios, comprobantes y documentos asociados a distintas transacciones deben recibirse, ordenarse, clasificarse y digitalizarse antes de incorporarse a los sistemas.
Esto suele concentrar tareas repetitivas, manuales y difíciles de escalar cuando aumenta el volumen. Por eso, algunas entidades empiezan a mirar hacia tecnologías más habituales en entornos industriales, como la robótica, la visión computacional y la inteligencia artificial, para automatizar acciones que ocurren fuera de la pantalla.
Ante esto, la automatización física busca cubrir ese espacio entre el documento tangible y el flujo digital. El objetivo es que máquinas capaces de ver, interpretar y manipular objetos puedan acelerar procesos, reducir la intervención manual y mejorar la trazabilidad, mientras los sistemas de software continúan el tratamiento de la información una vez digitalizada.
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Por qué los procesos físicos siguen siendo un desafío para los bancos
La banca puede operar cada vez más a través de canales digitales, pero eso no significa que el papel haya desaparecido. Cuando ingresan documentos en grandes cantidades, alguien tiene que recibirlos, abrir sobres, separar hojas, preparar el material para su escaneo y verificar que cada pieza llegue al flujo correcto.
La persistencia del soporte físico tampoco es exclusiva del sector financiero. De acuerdo con una encuesta publicada en 2025 por la Association for Intelligent Information Management (AIIM) y Deep Analysis, el 61% de los procesos de Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) todavía incluye documentación en papel. Además, el 48% de los participantes afirmó que esperaba que el volumen de papel aumentara durante el año siguiente.
Este dato es llamativo porque el IDP apunta a capturar, interpretar y procesar información con herramientas digitales. Pese a esto, una parte considerable de esos flujos todavía comienza con un objeto físico. Por eso, digitalizar la información una vez ya escaneada no alcanza. Primero hay que resolver qué ocurre con el documento antes de llegar al escáner.
Para una persona, abrir un sobre, reconocer qué contiene o acomodar una hoja puede ser una tarea sencilla. En cambio, para una máquina, la variabilidad de formatos, tamaños, posiciones y materiales exige capacidades de percepción y manipulación mucho más sofisticadas que las de una automatización mecánica tradicional.
Visión computacional, IA y robótica: las tecnologías detrás de la automatización física
Un sistema de automatización física necesita trabajar en varias capas:
- La robótica se ocupa de ejecutar las acciones sobre el mundo físico, como tomar un sobre, mover una hoja o colocarla en la posición necesaria.
- La visión computacional analiza imágenes para identificar objetos, formas, posiciones y características del material.
- La inteligencia artificial agrega capacidad para interpretar esa información y manejar situaciones donde las reglas rígidas resultan insuficientes.
Una vez digitalizado el material, el proceso continúa dentro del software. Ahí pueden intervenir modelos para extraer datos, validar información, clasificar documentos o detectar excepciones que deben ser revisadas por una persona. La automatización física, por lo tanto, funciona como el puente que lleva información del mundo tangible hacia flujos digitales donde otras herramientas continúan su procesamiento.
Estas tecnologías ya son familiares para gran parte del sistema financiero. Una encuesta de Deloitte realizada en 2025 señaló que dos tercios de los bancos y aseguradoras utilizaban modelos con técnicas de inteligencia artificial o machine learning. Entre los bancos grandes, el uso de IA generativa llegaba al 94%.
Cada tecnología cumple un papel diferente. El punto es que los bancos ya cuentan con una base creciente de modelos, infraestructura de datos y experiencia en automatización sobre la cual pueden sumar una capa física cuando el proceso lo requiere.
El caso J.P. Morgan y una operación de cientos de millones de documentos
La lógica de automatización física ya empezó a trasladarse a operaciones bancarias de gran escala. Uno de los casos más claros es el de J.P. Morgan, que en 2025 incorporó robótica, visión computacional e inteligencia artificial para automatizar parte del procesamiento de cheques y documentos que llegan a sus servicios de lockbox.
Estos servicios son utilizados por empresas y organismos para gestionar pagos recibidos por correo. En lugar de enviar un cheque a la oficina del destinatario, el pagador lo remite junto con la documentación asociada a una dirección administrada por el banco. Ahí se recibe el material, se procesa el cheque y se digitalizan los documentos necesarios para que el cliente pueda conciliar la operación.
Como resultado, J.P. Morgan Payments procesó más de 130 millones de cheques durante 2025, mientras que sus operaciones de lockbox manejan alrededor de 480 millones de cheques y documentos de remesa por año. Ese volumen obliga a repetir millones de veces acciones físicas como abrir sobres, separar hojas, preparar documentación y llevarla al proceso de digitalización.
Para intervenir sobre esa parte del flujo, el banco desplegó en 2025, junto con Ripcord, su primer robot de automatización de correo en uno de sus centros de lockbox. Según J.P. Morgan, el equipo puede abrir sobres, extraer y desplegar su contenido, separar páginas, retirar grapas, hacer seguimiento de cada elemento y escanear los documentos, automatizando tareas que tradicionalmente estaban a cargo de operadores.
Los materiales que recibe el banco presentan variaciones de tamaño, formato, disposición y contenido. Por eso, los robots utilizan visión computacional y modelos de IA para manejar más de 4.000 configuraciones diferentes de sobres y documentos. Esa capacidad les permite adaptarse a escenarios que serían difíciles de resolver con una automatización mecánica basada en secuencias fijas.
La incorporación de robots forma parte de un proceso más amplio de automatización. En 2020, J.P. Morgan comenzó a reconstruir la plataforma que sostiene estas operaciones e incorporó IA para tareas como extracción de datos, validación de calidad y revisión. Según el banco, la captura de información que antes requería alrededor de 13.000 millones de pulsaciones de teclado por año ahora está en su mayoría automatizada. Además, la precisión del procesamiento supera el 99,999%.
Qué aporta la robótica y dónde podría avanzar dentro de la banca
El aporte más directo de la robótica aparece en tareas con mucho volumen, movimientos repetitivos y reglas claras como para automatizar buena parte del flujo. En esos casos, el objetivo pasa por conseguir tiempos más previsibles, registrar mejor lo que ocurre, detectar excepciones y evitar que el crecimiento del volumen obligue a incrementar proporcionalmente el trabajo manual.
La pregunta es cuánto puede extenderse este modelo a otras operaciones. Según el World Cloud Report in Financial Services 2026 de Capgemini, el 61% de los bancos identifica el procesamiento de préstamos y el 59% el onboarding de clientes entre los principales procesos donde desplegar agentes de IA a escala.
Ambos ámbitos suelen manejar documentación, verificaciones y circuitos de validación. Cuando una parte de esa información todavía llega en formato físico, las tecnologías de captura robotizada, visión computacional y procesamiento inteligente podrían actuar como puerta de entrada a flujos automatizados posteriores.
La experiencia de J.P. Morgan muestra que la robótica bancaria puede tener sentido mientras el papel, los objetos y el trabajo manual todavía forman parte de procesos de gran escala. En esos espacios, la automatización física se convierte en otra herramienta para mejorar la productividad y la trazabilidad de las operaciones financieras.
