Credicorp, holding del BCP, supera 100 casos de uso de IA

Más del 90% de los trabajadores de Credicorp ya usa herramientas de inteligencia artificial, y el holding financiero peruano opera más de 100 casos de uso en producción, con otras 400 iniciativas en desarrollo. Lo dijo Rafael Lémor, gerente de área de IA de la compañía, en una conferencia sobre las tendencias que redefinirán la banca hacia 2030 organizada por el BCP.

Para un founder, el dato relevante no es el volumen: es dónde están esos casos. Atención al cliente, desarrollo de software, generación de contenido en marketing, análisis de clientes en el área de cumplimiento y revisión de contratos por parte del equipo legal. La IA dejó de ser el experimento de un equipo de innovación y se metió en las funciones de soporte de toda la organización.

De copiloto a fábrica de agentes: el cambio que viene

Lémor describió la evolución de los últimos tres años. Cuando Credicorp empezó a adoptar IA generativa, la herramienta era un copiloto que ayudaba al empleado en sus tareas diarias. El siguiente salto, según el ejecutivo, es una fábrica de agentes supervisada por humanos.

"Le doy más autonomía a los agentes. Los agentes trabajan por mí mientras yo estoy probablemente durmiendo", sostuvo.

Ese cambio reordena los equipos. Los equipos tradicionales de producto tienen entre 10 y 14 personas con roles especializados en negocio, diseño y otras disciplinas. Con agentes, Lémor anticipa una reagrupación: más roles generalistas que supervisan a un grupo de agentes que funcionan como especialistas. "Pasarán de ser 10 a tres personas. Y finalmente tengo más equipos, pero más chicos", explicó.

Hay una aclaración que importa para leer bien la noticia: Credicorp no tiene una meta de reducción de personal. "Nos ponemos metas de crecimiento mucho más agresivas", afirmó Lémor. La productividad extra se destina a ampliar operaciones, no a recortar plantilla.

¿Qué experiencias de banca conversacional ya funcionan en el grupo?

Según recogió El Comercio, Credicorp ya tiene dos despliegues activos de banca conversacional:

• Mibanco por WhatsApp: más de 25.000 usuarios activos mensuales. Permite solicitar préstamos, abrir cuentas de ahorro, hacer transferencias y consultar recomendaciones para mejorar un negocio.
• iO: un agente conversacional disponible para todos sus clientes, que permite consultar movimientos, comparar los gastos de un mes con otro, identificar consumos en categorías como restaurantes y formular preguntas sobre cómo ahorrar.

En ambos casos el patrón es el mismo: el agente no reemplaza al asesor, resuelve la consulta de baja complejidad y libera tiempo humano para lo demás.

BCP: banca conversacional y una app con nueve millones de usuarios

Patricia Wissar, gerente de división de canales digitales y capacidades de transformación del BCP, proyecta hacia 2030 una interacción más conversacional. El ejemplo que dio: preguntar cómo ahorrar para pagarle la universidad a un hijo en 10 años.

"¿Cómo podemos ayudar a nuestros clientes a gestionar sus finanzas? Eso es un golazo porque hoy en día gestionar las finanzas es bien difícil para todos, desde las personas naturales hasta las pymes", dijo.

Wissar adelantó que el banco trabaja en una nueva experiencia para su Banca Móvil, que hoy cuenta con nueve millones de usuarios activos. El contexto que habilita ese movimiento: según El Comercio, los clientes digitales del BCP pasaron de 8,8 millones en diciembre de 2023 a 17,3 millones en agosto de 2026, y la participación de las ventas digitales de productos financieros subió de 54% a 84% en el mismo período.

¿Qué significa esto para tu startup?

1. El cuello de botella ya no es la tecnología, es la gobernanza de datos. Lémor fue explícito: Credicorp usa modelos de distintos proveedores y los elige según la necesidad de cada caso, la velocidad de respuesta y el costo, con una regla dura: "la data interna de Credicorp no sirve ni se está utilizando para entrenar ningún modelo externo". Si tu startup integra modelos de terceros, ese es el primer acuerdo que tienes que cerrar y el primer punto que tu cliente corporativo va a auditar. No es un tema legal: es un requisito de venta.

2. Diseña tus equipos para supervisar agentes, no para ejecutar tareas. La proyección de equipos de 10 a tres personas no significa que vayas a contratar menos, significa que el perfil cambia. El rol que crece es el generalista con criterio de negocio capaz de supervisar varios agentes especializados. Si tienes un equipo de producto de 10 personas, la pregunta útil es qué parte de su trabajo es ejecución repetible y qué parte es criterio.

3. Empieza por casos de uso internos de bajo riesgo. Credicorp no arrancó con agentes autónomos: arrancó con copilotos en atención, legal, cumplimiento y marketing, y recién ahora habla de darles autonomía. El orden importa. Un caso de uso interno con datos controlados te da aprendizaje y confianza antes de exponer a un agente a un cliente final.

4. Presta atención al frente regulatorio. Lémor consideró necesario contar con reglas claras que también permitan a las empresas pequeñas aprovechar esta tecnología, sin imponerles exigencias que dificulten su adopción. Para una startup que quiere vender IA al sector financiero, la regulación es a la vez barrera de entrada y oportunidad: quien la resuelva primero, vende.

El contexto regional: no es un caso aislado

Credicorp no está sola en este camino. El EY Global Wealth Research Report 2025 señala que el 60% de los inversores espera que las firmas de gestión patrimonial utilicen inteligencia artificial, según recogió Funds Society. En esa misma línea, KPMG España resume el reto del sector: "El principal reto ya no es digitalizar procesos, sino escalar la personalización sin incrementar proporcionalmente los costes".

Del lado de los despliegues, BBVA presentó ante analistas e inversores The Frame, un marco común para crear, desplegar, gestionar y gobernar agentes de IA a escala, y prevé extender ChatGPT Enterprise a más de 120.000 empleados, tras un período inicial en el que ya trabajaban con la herramienta 11.000 empleados. Según el banco, el 80% de esos usuarios accede al asistente a diario y declara ahorrar de media tres horas a la semana en tareas rutinarias, reportó Bolsamanía.

La lectura para el ecosistema hispanohablante es directa: la banca regional dejó de discutir si adopta IA y pasó a discutir cómo la gobierna, cómo reordena sus equipos y cuánta autonomía le da a los agentes. Ese es el terreno donde se van a definir los proveedores de los próximos años.

Conclusión

El mensaje de Credicorp es menos espectacular y más útil de lo que parece. La IA ya no se mide en pilotos, se mide en casos de uso en producción y en equipos rediseñados alrededor de agentes supervisados por personas. Para un founder, la ventana está en dos lugares concretos: resolver la gobernanza de datos que los bancos exigen para comprar, y construir producto para equipos que serán más chicos, más generalistas y con más agentes a cargo. Quien entienda ese cambio de forma antes, vende antes.

Fuentes

• Bancos en Perú: agentes de IA trabajan por mí mientras yo estoy probablemente durmiendo (Gestión)
• De consultar saldos a delegar operaciones, ¿cómo cambiará la banca con la IA hacia 2030? (El Comercio)
• Patrimonios, IA y más allá: la transformación digital en las bancas privadas (Funds Society)
• BBVA acelera su estrategia de IA para avanzar hacia una banca más proactiva (Bolsamanía)
• BBVA y OpenAI sellan una alianza estratégica para impulsar la banca con inteligencia artificial (Bolsamanía)