IA agéntica en banca: solo 3% la usa y 63% la dejaría

Qué revela el estudio sobre IA agéntica en la banca

El 47% de los usuarios de banca digital ve con buenos ojos el potencial de los agentes de IA, pero solo el 3% los usa hoy. Esa brecha de 44 puntos sale del estudio Agentic Trust Has a Price Tag, elaborado por Datos Insights para BioCatch, y es una radiografía bastante precisa del momento que atraviesa la IA agéntica en finanzas: el interés llegó antes que la confianza.

La diferencia con la ola anterior de IA bancaria es el alcance. Un asistente tradicional responde preguntas y sugiere productos; un agente ejecuta pagos, transferencias y compras por su cuenta. Cuando el error de un modelo pasa de ser una respuesta equivocada a un movimiento de dinero no autorizado, la tolerancia del usuario cae en picada.

El relevamiento abarcó 3.000 usuarios de banca digital, con México y Argentina entre los mercados analizados junto a Reino Unido, Australia e India. Según Diario Digital RD, el trabajo de campo se realizó durante el tercer trimestre de 2026.

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Por qué un hackeo puede vaciar tu base de usuarios

El 60% de los encuestados ubica el hackeo o la manipulación de agentes de IA para robar dinero o información entre sus tres mayores preocupaciones. El dato que debería inquietar a cualquier equipo de producto es el siguiente: el 63% dejaría de usar estas herramientas si ocurriera un incidente de ese tipo, y el 58% abandonaría si un estafador lograra engañar al agente haciéndose pasar por un destinatario legítimo.

Traducido a negocio: un solo fraude exitoso no es un ticket de soporte, es una ola de churn. La confianza en un agente es un activo que se construye despacio y se destruye en una sola transacción.

El contexto del sector confirma que el riesgo ya no es teórico. Una encuesta de BioCatch a 1.440 profesionales de fraude, AML y riesgo de bancos en 25 países, reportada por Finance Magnates, encontró que el 80% de las instituciones ya enfrentó ataques con IA agéntica, el 84% ve a los agentes de IA como la mayor vulnerabilidad explotable del próximo año y el 72% espera que sea muy difícil distinguir una acción asistida por IA legítima de una manipulada.

¿Qué piden los usuarios para confiar en un agente de IA?

Los consumidores no rechazan la automatización: quieren el botón de control.

53% considera prioritario recibir alertas en tiempo real.
52% quiere mecanismos de revisión humana sobre las decisiones tomadas por la IA.
48% exige poder autorizar transacciones por encima de cierto monto y suspender o cancelar el acceso del agente en cualquier momento.

La confianza también es proporcional al tamaño de la operación. El 54% se siente cómodo dejando que un agente haga compras por debajo de US$50, pero solo el 32% aceptaría que solicitara un crédito hipotecario o financiamiento automotriz en su nombre.

Ese gradiente funciona como hoja de ruta de producto: el usuario está dispuesto a delegar lo pequeño y reversible, no lo grande y permanente.

Argentina y México: los dos casos latinoamericanos

Los dos mercados latinoamericanos del estudio muestran perfiles distintos. En Argentina, el 65% considera que los bancos deben responder por pagos incorrectos o no autorizados ejecutados por agentes de IA, el porcentaje más alto entre los mercados relevados. Además, el 46% se siente poco o muy poco informado sobre cómo su banco utiliza IA para proteger sus cuentas: existe una demanda de transparencia que hoy no está siendo atendida.

En México, el 20% afirma haber sufrido una transacción financiera realizada por un servicio automatizado que no pretendía efectuar o que no había autorizado, el segundo porcentaje más alto del estudio. El dato corresponde a servicios automatizados en general y no exclusivamente a agentes de IA, pero marca el terreno: la fricción con la automatización financiera ya se vive en la región.

A nivel global, el 56% cree que las entidades financieras deberían asumir la responsabilidad por estos pagos, independientemente de cómo se hayan producido.

La transparencia paga: el dato del 67%

El 67% de los encuestados afirma que confiaría más en usar agentes de IA para operaciones bancarias si su institución financiera comunicara claramente tanto los beneficios como los riesgos. Esa cifra dialoga con evidencia de otros mercados: el estudio 2026 de Synchrony y Oxford Economics sobre IA en comercio —2.000 consumidores estadounidenses con trabajo de campo en mayo de 2026— encontró que el 67% usaría más IA si incluyera protección contra fraude, y que la seguridad de los datos (82%) y la transparencia sobre su uso (77%) pesan más que ahorrar tiempo (58%).

Ese mismo trabajo deja un detalle incómodo para los bancos: los consumidores confían más en un asistente de IA de una compañía tecnológica (58%) que en el de su propio banco (55%).

La industria ya se está moviendo: Visa, Amex y los bancos británicos

El interés por el negocio detrás de esta capa de confianza es evidente. Visa anunció en agosto de 2026 un acuerdo para adquirir BioCatch por US$2.400 millones en efectivo, y en el comunicado la compañía —que cifra en más de US$1 billón anual el costo global de los fraudes de suplantación y estafas— describe a BioCatch como un proveedor de inteligencia de comportamiento antifraude. Según el mismo comunicado, BioCatch protege 1.800 millones de dispositivos y 760 millones de usuarios, atiende a más de 350 clientes bancarios en 21 países y analiza 19.000 millones de sesiones de usuario por mes.

Del lado de la infraestructura de pago, Finance Magnates reportó que varios bancos británicos de gran tamaño, entre ellos HSBC, Nationwide, NatWest, Barclays y Lloyds, habrían bloqueado el acceso de agentes de IA a las cuentas de sus clientes por dudas sobre fraude y responsabilidad legal. La misma nota menciona AiRE, la herramienta de BioCatch para detectar agentes operando en sesiones bancarias antes de que se mueva el dinero.

En paralelo, TechCrunch informó en octubre de 2026 que American Express presentó su «Intent Intelligence Framework», un esquema para capturar y autenticar la intención de compra del cliente antes de que un agente complete la transacción. Según Amex, datos de su reporte Trendex muestran que el 66% de los consumidores estadounidenses encuestados usaría agentes de IA para investigar el mejor precio de un producto y el 61% para pedir recomendaciones en los próximos doce meses.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si estás construyendo un producto financiero con agentes de IA, el mensaje del estudio es directo: la adopción no la va a frenar la capacidad técnica, la va a frenar la confianza. Tres movimientos concretos:

Diseña consentimiento granular desde el día uno. Límites por monto, alertas en tiempo real, revisión humana y un interruptor para revocar el acceso del agente. Son exactamente las tres funciones que pide más de la mitad de los usuarios, y son mucho más baratas de construir antes del lanzamiento que después de un incidente.
Empieza por lo pequeño y reversible. Con el 54% cómodo en compras menores a US$50 y solo el 32% dispuesto a delegar un crédito hipotecario, el camino es un onboarding progresivo: montos bajos primero, límites que suben con historial y buen comportamiento, operaciones de alto impacto siempre con confirmación explícita.
Comunica riesgos, no solo beneficios. El 67% confiaría más si su banco explicara ambas caras. Una página de transparencia sobre qué hace la IA, qué datos usa y qué pasa si algo sale mal no es marketing: es infraestructura de confianza.

Y hay una decisión estratégica de fondo. Con el 56% global —y el 65% en Argentina— esperando que la institución financiera responda por pagos no autorizados, la política de responsabilidad va a terminar definida antes por el regulador o por un caso viral que por el equipo legal de tu startup. Conviene tenerla escrita, comunicada y testeada antes de escalar la autonomía de tus agentes.