- Ocho de cada diez empresas del sector en Argentina usan IA, aunque mayormente en aplicaciones puntuales
- La eficiencia operativa lidera los casos de uso, mientras la transformación profunda sigue siendo la excepción
- Talento, datos y cultura organizacional aparecen como los principales cuellos de botella
La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para el ecosistema fintech argentino y pasó a formar parte de su operación cotidiana. Según el relevamiento 2026 de la Cámara Argentina Fintech, el 79% de las empresas del sector ya utiliza algún tipo de IA y otro 19% planea incorporarla en el corto plazo. Sin embargo, el alto nivel de adopción convive con un dato clave: la mayoría de esas implementaciones todavía son parciales y de bajo impacto estructural.
El estudio, basado en respuestas de 112 compañías, muestra que el 68% de las fintech aplica IA como respuesta a desafíos específicos, ya sea a través de soluciones puntuales (35%) o implementaciones limitadas a un área (33%). Solo una minoría avanza hacia transformaciones del modelo operativo o de negocio. En la práctica, la IA funciona hoy más como una herramienta de mejora incremental que como un motor de cambio profundo.
Los principales casos de uso están concentrados en la mejora de procesos, el análisis de datos internos, la atención al cliente y la prevención de fraude. Tecnologías como la IA generativa lideran el ranking de adopción individual, con un 27%, seguidas por machine learning (23%) y procesamiento de lenguaje natural (19%). Aun así, el peso combinado de tecnologías más tradicionales confirma que el sector se encuentra en una etapa de transición y maduración.
Al mismo tiempo que llega a los medios este informe, la fintech Pomelo publicó un interesante posteo acerca de la decisión que tomaron de no conformar un equipo específico de IA, y eso puede configurar una visión complementaria de estos datos que estamos relevando.
Relevancia estratégica y resultados concretos
La brecha entre relevancia estratégica y resultados concretos es otro de los puntos que destaca el informe. Aunque el 95% de las empresas considera que la IA es relevante o muy relevante para cumplir sus objetivos estratégicos, más de la mitad mide su impacto principalmente con métricas de eficiencia, experiencia de usuario o desempeño técnico. Las métricas financieras directas siguen teniendo un rol secundario.
El principal freno al avance no es tecnológico. El 61% de los desafíos identificados es de origen interno: falta de talento especializado en IA, dificultades para gestionar y estructurar datos, desconocimiento estratégico y resistencia cultural al cambio. A esto se suma un contexto de mayor exigencia regulatoria, que obliga a reforzar los mecanismos de gobernanza y uso responsable. De hecho, el 67% de las empresas reconoce la necesidad de contar con políticas claras para regular el uso de la inteligencia artificial.
De cara a los próximos dos años, las fintech esperan que la IA tenga mayor impacto en la automatización de procesos, la personalización de la experiencia del cliente y el fortalecimiento de áreas críticas como cumplimiento, ciberseguridad y scoring crediticio. La adopción ya no está en discusión. El verdadero desafío será convertir esa adopción en valor sostenible y medible para el negocio.
