La Inteligencia Artificial en el sector bancario está causando una dicotomía que vale la pena tratar. De un lado, se encuentra la promesa de una eficiencia operacional sin precedentes y experiencias hiperpersonalizadas que están revolucionando el mercado y la industria. Del otro, hay un campo minado de riesgos que evoluciona más rápido que las defensas tradicionales.
En el informe Global Cybersecurity Outlook (GCO) 2025, del Foro Económico Mundial, un 72% de los líderes de negocio encuestados identifican que, en el marco de esta gran transformación digital, la superficie de ataque se está expandiendo, lo que lleva a pensar que la verdadera innovación ya no está en adoptar la IA, sino en dominarla realmente. Es hora de dejar de ver a la seguridad de la IA en banca como un centro de costos y empezar a verla como un activo estratégico.
¿Cómo la Banca 4.0 y la protección de APIs están relacionadas?
El concepto de banco como un lugar físico es obsoleto. Hoy, la banca es un ecosistema digital, fluido e hiperconectado que exige una nueva mentalidad. A eso nos referimos con Banca 4.0.
En esta era digital, la competitividad de los bancos actuales depende de su capacidad para crear ecosistemas, conectarse con otros actores y facilitar las transacciones financieras de manera sencilla.
Esto significa una transición de un modelo centrado en sucursales a uno centrado en APIs que facilite la hiperconectividad, donde los bancos actúan como socios en el estilo de vida digital de sus clientes. Este cambio hacia una banca inmediata, integrada y contextual aumenta los vectores de ataque y la exposición a vulnerabilidades, lo que exige una estrategia de ciberseguridad más robusta y estructurada.
En ese escenario, la protección de APIs deja de ser una simple medida de seguridad y se convierte en el chasis reforzado que te permite explorar este nuevo mundo a máxima velocidad.
¿Cuáles son los principales riesgos de la IA en la banca?
La inteligencia artificial (IA) se presenta como un motor de alto rendimiento para el sector financiero, capaz de impulsar el negocio a nuevas cimas o, por el contrario, de debilitarlo significativamente. Los riesgos asociados a la IA en la banca han dejado de ser teóricos para convertirse en realidades tangibles que exigen una gestión proactiva.
La aparición de vectores de ataque emergentes está ampliando la superficie de exposición, afectando desde los datos de entrenamiento hasta los propios modelos y la información que generan. A continuación, se detallan los principales riesgos mencionados:
-
Pompt injection: Este ataque consiste en manipular los modelos de lenguaje (LLMs) mediante instrucciones maliciosas ocultas en las entradas (prompts) para que el sistema ignore sus directrices originales. En un entorno bancario, un atacante podría inyectar un prompt para que un chatbot de servicio al cliente divulgue información sensible, ejecute transacciones no autorizadas o proporcione información fraudulenta a un usuario.
-
Ataques de evasión: Se refieren a la creación de entradas de datos ligeramente modificadas y diseñadas para ser clasificadas erróneamente por un modelo de IA. Por ejemplo, un atacante podría alterar sutilmente los datos de una solicitud de crédito para que el sistema de IA lo apruebe, a pesar de que no cumple con los criterios, o para ocultar un patrón de transacciones fraudulentas.
-
Vulneraciones de privacidad: Los modelos de IA, especialmente los entrenados con grandes volúmenes de datos, pueden filtrar inadvertidamente información confidencial de sus datos de entrenamiento. Un atacante podría interrogar al modelo de forma estratégica para extraer datos personales de clientes, detalles de cuentas o información financiera sensible que el sistema memorizó durante su entrenamiento.
-
Usos indebidos de los modelos: Más allá de los ataques externos, existe el riesgo de que los propios modelos sean utilizados para fines no éticos o ilícitos. Por ejemplo, se podría emplear un modelo de calificación crediticia para discriminar a ciertos grupos demográficos o utilizar un sistema de IA para crear esquemas de fraude altamente sofisticados y personalizados.
Frente a este escenario, la banca se encuentra en un momento decisivo: debe asumir un enfoque estratégico que le permita fortalecer la identificación precisa de los usuarios, anticipar ataques y fraudes, proteger los canales de integración más críticos, cumplir con los más altos estándares regulatorios y asegurar la continuidad operativa.
Abordar estos desafíos no constituye una opción, sino la condición esencial para garantizar la confianza, la resiliencia y la sostenibilidad del sector financiero en el futuro.
Hoja de ruta: ¿Cómo implementar IA de forma segura en un banco?
En un entorno donde la disrupción tecnológica avanza a una velocidad sin precedentes, frenar no es una estrategia viable. La única respuesta sostenible es construir una capacidad de adaptación superior.
Lo que las entidades financieras necesitan es contar con una hoja de ruta que proteja, impulse y convierta la seguridad en un habilitador del crecimiento. Esto requiere un cambio profundo de mentalidad desde el liderazgo, pasando de la reacción al diseño estratégico de la resiliencia.
Para implementar la IA de forma segura en la banca, es fundamental seguir una hoja de ruta con seis pilares clave:
- Gobernanza de datos y modelos: Establecer políticas claras y consistentes para el gobierno, recolección, almacenamiento, uso y retención de datos, garantizando integridad, privacidad y cumplimiento regulatorio.
- Auditoría y explicabilidad: Incorporar mecanismos que permitan auditar las decisiones de los sistemas de IA, asegurando transparencia, trazabilidad y confianza tanto para el regulador como para los clientes.
- Herramientas y tecnologías especializadas: Invertir en soluciones de seguridad diseñadas específicamente para IA, capaces de detectar amenazas emergentes como prompt injection o ataques de envenenamiento de datos.
- Arquitectura Zero Trust: Adoptar una filosofía de "nunca confíes, siempre verifica", abandonando la idea de un perímetro seguro. Esto implica usar IA, biometría y análisis de comportamiento para validar cada interacción y sesión en tiempo real, fortaleciendo la seguridad en un entorno donde los clientes acceden desde múltiples dispositivos.
- Capacitación y cultura organizacional: Fomentar una cultura AI First que integre la seguridad como parte del ADN de la organización, fortaleciendo las capacidades del talento humano frente a los nuevos riesgos.
- Colaboración en inteligencia: Participar en ecosistemas de cooperación donde se compartan aprendizajes, inteligencia de amenazas y mejores prácticas, potenciando la defensa colectiva del sector.
La banca del futuro convertirá la seguridad en IA en una ventaja competitiva, construyendo organizaciones más resilientes, confiables y preparadas para liderar la próxima ola de innovación financiera.
¿Está preparada la banca para escalar la IA Generativa de forma segura?
La Inteligencia Artificial Generativa representa un punto de inflexión para las entidades financieras, ya que les permite trascender el simple análisis de datos históricos y avanzar hacia la creación de valor tangible y diferenciado. No se trata únicamente de procesar información para predecir escenarios futuros, sino de generar contenidos, soluciones y experiencias inéditas que transforman tanto las operaciones internas como la relación con el cliente.
Entre sus beneficios más relevantes destacan la capacidad de elevar la experiencia del cliente mediante interacciones más naturales y personalizadas, optimizar la eficiencia operativa al automatizar procesos complejos, fortalecer la seguridad y la detección de fraude a través de modelos adaptativos y, finalmente, impulsar la innovación y el análisis de mercado con nuevas perspectivas y oportunidades.
Sin embargo, capitalizar todo este potencial exige contar con un framework sólido que permita escalar las soluciones de forma segura y sostenible.
En este sentido, Pragma, tomando como referencia el OWASP Top 10 for LLMs and GenAI Apps, ha definido cinco pasos clave para asegurar que cada implementación de IA Generativa en la banca esté alineada con los más altos estándares de seguridad y efectividad:
- Identificar amenazas: Reconocer de forma temprana los riesgos específicos de la IA Generativa es el primer paso para anticiparse y proteger el ecosistema bancario.
- Priorizar riesgos según impacto y probabilidad: No todos los riesgos son iguales; priorizar por impacto y probabilidad permite enfocar los esfuerzos donde más valor y protección generan.
- Definir respuestas estratégicas: Cada amenaza requiere una respuesta clara, estructurada y accionable que asegure continuidad y resiliencia en los servicios financieros.
- Reconocer tácticas de ataque y vulnerabilidad: Entender cómo evolucionan las tácticas de fraude y ciberataques es clave para fortalecer las defensas antes de que los atacantes actúen.
- Implementar la tecnología adecuada: La innovación sólo es sostenible si se apoya en tecnologías robustas que permitan escalar soluciones de IA Generativa con seguridad y confianza.
A lo largo de este tiempo, en Pragma hemos acumulado experiencias exitosas que demuestran el gran poder de caminar en una o varias de estas direcciones.
Por ejemplo, el caso de nuestro cliente Pirani es claro: al detectar una vulnerabilidad de manera oportuna junto a nuestro acompañamiento, se fortaleció su motor operativo, ajustando sus políticas de gobernabilidad y uso de la IA para salir a la carrera con más potencia y seguridad que antes. Hoy sigue siendo uno de los software de gestión de riesgos más confiables y eficientes.
¿Cómo capitalizar el impacto de la IA en el sector financiero?
La integración de la IA y la ciberseguridad es inevitable. Mientras muchos se preparan para resistir el impacto de esta nueva era, los verdaderos líderes se están preparando para capitalizarla, convirtiendo el riesgo en oportunidad y la seguridad en velocidad.
Es momento de pasar a la acción. La banca no puede limitarse a observar la evolución de la Inteligencia Artificial: debe liderarla con responsabilidad. Para lograrlo, es fundamental tomar decisiones estratégicas en cinco frentes clave:
- Modelo de gobierno de ciberseguridad e IA: Construir una base sólida de políticas, lineamientos y controles que garanticen un uso seguro, ético y conforme a la regulación.
- Gestión de riesgos específicos de IA: Definir reglas claras de uso, protocolos de seguridad y planes de respuesta ante incidentes para mitigar amenazas emergentes.
- Alianzas con RegTech y FinTech: Integrar capacidades externas que potencien la innovación y fortalezcan la resiliencia del ecosistema financiero.
- Desarrollo de talento: Reconocer que la ciberseguridad no es solo un desafío tecnológico, sino humano; formar y sensibilizar al equipo es tan crítico como invertir en infraestructura.
- Pruebas de resiliencia: Realizar simulacros, ejercicios de red team y escenarios de ciberataque controlados para evaluar la preparación real y reforzar los puntos débiles antes de que se conviertan en crisis.
La tecnología ya está sobre la mesa, así como las amenazas. La única pregunta que importa es: ¿Tienes la visión para liderar la transformación, o te limitarás a reaccionar ante ella?
