La inteligencia artificial ha dejado de ser un diferenciador en el sector financiero para convertirse en el estándar por defecto, según quedó demostrado en FinovateEurope 2026, celebrado recientemente en Londres. El evento, que reunió a startups, instituciones financieras e inversores, evidenció que la inteligencia artificial en fintech ahora permea cada aspecto de la industria, desde las demostraciones de productos hasta las conversaciones informales entre asistentes. Casi todas las empresas emergentes presentaron soluciones con algún componente de IA, lo que paradójicamente dificultó la diferenciación en un mercado saturado de propuestas similares.
El congreso mantuvo su enfoque tradicional en productos y demostraciones en vivo, pero el valor real se encontró en los espacios informales de networking. Según observadores del evento, las conversaciones más productivas ocurrieron en las zonas de reuniones improvisadas, las filas para almorzar y los puntos de café, donde profesionales del sector intercambiaron experiencias sobre implementación práctica de tecnología.
Implementación de inteligencia artificial en fintech enfrenta barreras operativas
A pesar del entusiasmo generalizado, el evento subrayó una realidad incómoda: no todas las organizaciones financieras están preparadas para implementar inteligencia artificial a gran escala. La industria ya no debate si la IA es importante, sino que ahora enfrenta el desafío de cómo integrarla en entornos complejos, altamente regulados y limitados por infraestructura tecnológica heredada.
Esta tensión fue el tema central del Power Panel moderado por Theodora Lau, que reunió a Norman Tambach de Mashreq, Mei Lim de Anthemis y Doruk Mutlu de Evam. El panel se enfocó en cómo las instituciones financieras pueden realmente generar o ahorrar dinero con IA, más allá de las promesas futuristas. Los panelistas coincidieron en describir la IA como una tecnología que “amplifica” capacidades existentes en lugar de reemplazar equipos completos.
Ciclos de venta prolongados obstaculizan startups de IA
Mei Lim ofreció una perspectiva especialmente pragmática desde el punto de vista de la inversión. Según su análisis, muchas startups de machine learning y tecnología financiera enfrentan una barrera comercial común: ciclos de venta extremadamente largos. En ambientes regulados, estos procesos pueden extenderse entre 12 y 18 meses, tiempo suficiente para comprometer la viabilidad de empresas en etapa temprana antes de que la tecnología misma falle.
Los panelistas identificaron varios factores que contribuyen a estos retrasos: procesos de aprobación poco claros y lentos, necesidad de múltiples patrocinadores internos en áreas de negocio y cumplimiento normativo, períodos de integración extensos incluso después de cerrar acuerdos, y el riesgo de que defensores internos clave abandonen la organización a mitad del proceso. Para mitigar estos desafíos, recomendaron mapear stakeholders tempranamente, preparar documentación de cumplimiento por adelantado, diseñar pilotos por fases con métricas claras de éxito y reducir la fricción de integración donde sea posible.
Plataformas compartidas para democratizar acceso
El panel también destacó enfoques de ecosistema como solución estructural. Iniciativas como CommonAI, lanzada por Anthemis y Cambridge AI Venture Partners, buscan proporcionar ingeniería compartida y plataformas de cómputo asequibles para evitar que empresas más pequeñas queden en desventaja estructural frente a largos ciclos de venta empresarial y requisitos internos pesados.
IA agéntica requiere fundamentos sólidos de datos
Alpesh Doshi, Managing Partner de Redcliffe Capital, abordó la preparación estructural necesaria en su keynote sobre banca con IA agéntica. Según Doshi, los bancos no pueden desbloquear el valor completo de la inteligencia artificial sin primero establecer bases sólidas sobre cómo almacenan, gobiernan y procesan datos. En entornos altamente regulados, los modelos pueden ser potentes, pero sin fundamentos de datos adecuados, simplemente no pueden funcionar eficazmente.
Doshi describió un cambio más amplio desde “banca aumentada” hacia “finanzas autónomas”, donde sistemas de IA agéntica no solo asisten a humanos sino que planifican, razonan y ejecutan flujos de trabajo complejos de principio a fin. Sin embargo, identificó barreras significativas: stacks tecnológicos heredados, calidad deficiente de datos, preocupaciones de seguridad, restricciones regulatorias y la necesidad de reconsiderar cómo las organizaciones piensan sobre el trabajo. Una implicación provocativa fue el surgimiento de clientes agénticos: bots que se convierten en clientes con verificación de identidad y permisos propios.
Ganadores del Best of Show reflejan enfoque operativo
FinovateEurope 2026 nombró tres ganadores del Best of Show. R34DY fue reconocida por ABLEMENTS, una plataforma diseñada para acelerar la modernización impulsada por IA en bancos mientras reduce costos de TI. Serene ganó por convertir el cumplimiento normativo en una palanca de crecimiento, usando insights para optimizar cobranzas, reducir morosidad y expandir préstamos de manera segura. Tweezr completó el trío con una solución enfocada en desarrolladores para acelerar el tiempo de comercialización y aumentar la productividad tanto en mantenimiento de sistemas heredados como en modernización.
Los ganadores reflejaron una verdad más amplia sobre el evento de este año: las historias más convincentes no trataron sobre interfaces atractivas, sino sobre hacer que las partes lentas, costosas y operacionalmente dolorosas de los servicios financieros funcionen mejor. Esto demuestra que las oportunidades centrales del fintech siguen siendo evidentes, incluso en un mundo impulsado por inteligencia artificial.
A medida que la industria avanza, la atención se centrará cada vez más en la capacidad estructural de las instituciones financieras para implementar IA de manera segura y a escala. Los próximos meses serán críticos para ver qué organizaciones logran superar las barreras operativas y regulatorias identificadas en FinovateEurope 2026, mientras que las startups enfrentarán el desafío continuo de navegar ciclos de venta prolongados sin comprometer su viabilidad financiera.