La inteligencia artificial (IA) ha cobrado un protagonismo creciente en el sector bancario dominicano, transformando la supervisión financiera, ampliando la inclusión y fortaleciendo la prevención de riesgos, todo ello sin comprometer la confidencialidad de los datos.
Según el más reciente Ranking de Digitalización 2025 de la Superintendencia de Bancos (SB), la adopción de la IA en las entidades bancarias locales ha experimentado un notable ascenso, pasando de un 27% en 2021 a un 56% en la actualidad, lo que representa un incremento de siete puntos porcentuales respecto al 49% registrado en 2024.
Este avance en la adopción de tecnología permite una mejora significativa en la supervisión financiera, promueve la inclusión y fortalece las medidas de prevención de riesgos. El informe destaca que, entre las tecnologías exponenciales más utilizadas por las entidades financieras, la inteligencia artificial ocupa un lugar preeminente, especialmente en el ámbito del aprendizaje automático y disciplinas afines, con una adopción del 81.3% por parte de los bancos múltiples.
Sin embargo, surge la pregunta: ¿hacia dónde se dirige el sector bancario dominicano con la IA? El informe sugiere que la velocidad de evolución de la inteligencia artificial supera ampliamente las expectativas previas sobre su futuro. En este contexto, la Superintendencia de Bancos, a través de su Departamento de Innovación e Inclusión Financiera, ha puesto en marcha un agente de inteligencia artificial en fase piloto.
A pesar de las bondades que ofrece la IA, el superintendente de Bancos, Alejandro Fernández W., advirtió sobre sus limitaciones. “La inteligencia artificial no puede reemplazar la prudencia ni el juicio humano en procesos complejos y éticos”, enfatizó. Fernández argumentó que el juicio profesional, la experiencia y la ética son fundamentales para supervisar y complementar la IA en la toma de decisiones financieras, potenciando así la capacidad humana sin suplantar la responsabilidad.
El superintendente puntualizó que desde la SB se está desarrollando una estrategia para la integración de la IA en dos fases. La primera se centrará en la optimización de procesos internos y el fortalecimiento de la supervisión mediante análisis avanzados de datos, mientras que la segunda incorporará agentes inteligentes y tecnologías de inteligencia generativa para anticipar riesgos y escenarios complejos.