Del piloto a producción

IA aplicada a banca real.

Convertimos iniciativas de inteligencia artificial en casos productivos, medibles y gobernados sobre una plataforma bancaria probada.
Cuéntanos tus planes sobre IA
El momento de la banca

La banca no tiene un problema de IA.
Tiene un problema de método.

La intención ya existe. El salto difícil está entre la prueba prometedora y el caso productivo: datos preparados, hipótesis claras, KPIs medibles, ownership interno, gobierno y adopción real.
Pilotos sin hipótesis
Pruebas que funcionan técnicamente, pero nacen sin KPI primario, baseline ni decisión de continuidad.
Datos no preparados
Información fragmentada, inconsistente o difícil de gobernar cuando el caso necesita operar en procesos reales.
Gobernanza tardía
Supervisión, auditoría, ownership y kill switch aparecen después del piloto, cuando deberían diseñarse desde el inicio.
El héroe sigue siendo humano.
La IA amplifica la capacidad del equipo; el contexto, el criterio y la responsabilidad siguen siendo humanos.
Arquitectura de producción

Tres capas
trabajando como una.

Cada capa resuelve una responsabilidad distinta: la plataforma sostiene el contrato bancario, la capa agéntica especializa el caso y el banco conserva el control de cada decisión.
Arquitectura bancaria
Capa 01 · Infocorp
El contrato con el regulador vive en la plataforma.
Procesos, datos, integraciones, perfilado, KYC y compliance forman la base donde la IA puede operar con contexto y trazabilidad.
Identidad y canales
Datos gobernados
Audit trail nativo
Agentes especializados
Capa 02 · IA vertical
La especialización convierte modelos en resultado medible.
Modelos, prompts y herramientas se afinan para un dominio bancario concreto. Es la capa donde una capacidad general se convierte en un caso con ROI.
Agentes especializados
RAG bancario
Automatización acotada
Gobierno operativo
Capa 03 · Banco
La responsabilidad permanece 
dentro del banco.
La hipótesis, el KPI primario, el AI Owner y el comité de aprobación definen qué puede hacer el agente, qué se audita y cuándo debe detenerse.
AI Owner
KPI y baseline
Aprobación Safe AI
Marco Infocorp

Elegir dónde invertir. Validar cómo escalar.

Los cuatro pilares ordenan las oportunidades donde el retorno puede medirse. Los cuatro ejes transversales definen las condiciones para hacerlas funcionar.
01 / Dónde aplicar IA
01
Productividad personal aumentada
Asistentes que recuperan horas de trabajo cognitivo repetitivo sin desplazar la decisión humana.
GURU
Soporte Interno
Búsqueda semántica
02
Excelencia operativa inteligente
Procesos críticos automatizados de punta a punta: onboarding, KYC, cobranzas y case management.
KYC/KYB
Cobranzas
Back office
03
Productos potenciados por IA
Experiencias financieras con más contexto, memoria y personalización en canales digitales.
Channel AI
Marketing IA
Next best action
04
Ingeniería de software acelerada
Procesos críticos automatizados de punta a punta: onboarding, KYC, cobranzas y case management.
SmartOps
Migración
Observabilidad
02 / Cómo escalar

Cuatro condiciones antes 
de pasar a producción.

Ningún pilar funciona sin estrategia, datos, Safe AI y adopción trabajando juntos.
Estrategia y Gobernabilidad
Hipótesis, KPI, baseline y control gates cada 90 días.
Plataforma
de Datos
Calidad, accesibilidad, gobernanza y trazabilidad.
Safe AI
Privacidad, supervisión humana configurable y kill switch.
Personas y Cambio
AI Owner, capacitación por rol y adopción medida por uso.

No sólo hablamos de IA.
La hacemos funcionar.

Cuatro soluciones impulsadas por IA que ya están siendo utilizadas por bancos 
de LATAM mejorando experiencias, operaciones y capacidad de respuesta.
Conversational Banking
Banca conversacional a través de WhatsApp, Messenger y X.
Ver más
IC Insight
Información proactiva y recomendaciones alternativas dentro de aplicaciones web o nativas.
Ver más
AI Process Automation
Orquestación multiagente dirigida por expertos para automatizar los procesos de negocio de principio a fin.
Ver más
IC Smart Support Agent
Agente experto en operaciones, documentación de soporte, manuales de procedimientos y observabilidad.
Ver más
Safe AI en banca

Diseñada para operar con control.

En servicios financieros, una decisión automatizada sin trazabilidad no es una decisión: es un riesgo. Por eso la gobernanza no se agrega al final; se diseña desde el inicio.
Autonomía limitada
El agente ejecuta solo dentro de un espacio explícitamente definido. Fuera de ese espacio, escala al humano.
Supervisión donde importa
Human-in-the-loop configurable: previa, muestral o por excepción según el riesgo del proceso.
Trazabilidad total
Cada decisión registrada en lenguaje claro para reconstruirse, auditarse y exportarse.
Aislamiento del dato
Capa de acceso autenticado, capa de modelo y capa de auditoría siempre separadas.
Kill switch
Mecanismo claro para detener o limitar al agente ante condiciones definidas.
Evidencia

De casos reales a capacidades replicables.

Cuatro implementaciones en banca latinoamericana muestran resultados en operación, canales e ingeniería.
Canal conversacional
Onboarding empresarial
El agente ejecuta solo dentro de un espacio explícitamente definido. Fuera de ese espacio, escala al humano.
KYC/KYB
Compliance
Human-in-the-loop
USD
540K
conversión vs humano
Canal conversacional
Cobranzas conversacionales
El agente ejecuta solo dentro de un espacio explícitamente definido. Fuera de ese espacio, escala al humano.
+80%
conversión vs humano
Servicio digital
Servicio conversacional
Chatbot transaccional con más de 30 servicios bancarios resueltos dentro de la conversación.
+250K
usuarios activos mensuales
Delivery técnico
Ingeniería agéntica
Prompts, contextos y auditoría humana aplicados a migración técnica sobre arquitectura IC Banking.
−30%
costo de migración
Hoja de ruta

De piloto medido a
escala gobernada en 12 meses.

Tres horizontes con una condición de avance clara. Cada gate define qué debe estar probado antes de comprometer la siguiente inversión.
Evidenciar
Una hipótesis que
pueda medirse.
Elegir el primer caso con owner, baseline y criterio de continuidad antes de construir.
Diagnóstico con el Modelo de Madurez.
Celda de mayor impacto/esfuerzo seleccionada.
AI Owner, Safe AI mínima y equipo responsable.
Entregable
Backlog priorizado, KPI primario y baseline.
Condición de avance
Hipótesis escrita, baseline medido, owner con autoridad y Safe AI aprobado.
Producir
Un caso real con usuarios y monitoreo.
Pasar del piloto al proceso operativo sin perder control, trazabilidad ni criterio humano.
Ejecución con monitoreo del KPI primario.
Revisión: continuar, pivotar o cerrar.
Segunda iniciativa identificada con aprendizaje documentado.
Entregable
Producción acotada con playbook reutilizable.
Condición de avance
KPI movido, adopción real y lecciones convertidas en método.
Escalar
Capacidad repetible, no caso aislado.
Convertir el aprendizaje en gobierno, plataforma y reporting para nuevos procesos.
Segunda iniciativa con método estandarizado.
Plataforma de datos preparada para escala.
Reporting al board y reguladores cuando aplique.
Entregable
Modelo operativo para escalar con gobierno.
Condición de avance
Dos casos productivos con ROI, estructura sostenible y reporting estructurado.
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