Durante los últimos dos abriles, la conversación sobre la IA en los servicios financieros ha estado dominada por los proyectos piloto y la experimentación. Hemos trillado a bancos, fintechs y administradores de activos divulgar programas piloto ambiciosos y comenzar a ver el potencial de los grandes modelos lingüísticos (LLM). Pero a medida que entramos en 2026, la etapa de retrato de miel ha terminado oficialmente.
La industria ha llegado a un punto de inflexión en el que "potencial" ahora debe traducirse a "autos." En la banca, la dirección patrimonial, los seguros y los pagos, la atención se está desplazando de la novedad técnica a la dura existencia comercial. Ya no pespunte con que la IA sea impresionante; debe ser responsable, resiliente y fácilmente procesable.
En 2026, la división entre los líderes y los rezagados estará determinada por la brío con la que se inclinen con destino a estos tres cambios transformadores.
1. Enfoque láser en el retorno de la inversión comercial de la IA
la era de "IA por la IA" Se acabó. En 2026, el cambio más significativo que enfrentarán las instituciones financieras es un cambio fundamental de mentalidad: priorizar los resultados comerciales sobre la novedad técnica. Cada dólar invertido en IA se enfrentará ahora al mismo exploración riguroso que cualquier otro despliegue de tecnología de encargo crítica.
Esta rendición de cuentas se puede obtener a través de dos caminos distintos. En primer emplazamiento está la modernización de datos, donde se utiliza la IA para reparar el motor de datos subyacente. Esto incluye el uso de IA para ocasionar informes más holísticos, acaecer a controles de gobernanza automatizados en tiempo vivo y, finalmente, desbloquear la El 80 % de los datos empresariales actualmente están atrapados en archivos PDF, correos electrónicos y transcripciones de llamadas.. Al lustrar esto "plomería de datos," Las organizaciones pueden aminorar los costos ocultos que históricamente han obstaculizado su productividad.
El segundo camino se centra en los resultados empresariales: los resultados que el mercado en realidad ve. Aquí es donde la IA impulsa el resultado final a través de experiencias de cliente hiperpersonalizadas que aumentan la retención, disección avanzados que encuentran nuevas oportunidades de inversión y sistemas de fraude dinámicos que pueden ayudar a detener las pérdidas antiguamente de que ocurran. El éxito en 2026 no se define por la cantidad de modelos que se tienen en producción, sino por cómo esos modelos influyen en los ingresos y la décimo en la billetera.
Para el liderazgo, esta cambio ha creado un nuevo cuadro de mando ejecutor. Nos estamos alejando de determinar hitos técnicos y acercándonos a determinar "inteligencia industrial" — la capacidad de una estructura para comportarse con longevo ligereza y precisión que la competencia. El tablero ejecutor para 2026 se construirá sobre tres pilares no negociables:
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Eficiencia: Ceñir las tareas manuales de datos
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Productividad: Ampliar operaciones como el procesamiento de préstamos sin ampliar personal
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Crecimiento: Vincular la IA directamente con los ingresos y la apadrinamiento digital
Predicción 2: la dirección de riesgos de la IA evoluciona con destino a la solidez operativa
En 2026, la conversación sobre el peligro de la IA pasará de lo teórico a lo estructural. Si correctamente la industria pasó los últimos abriles centrada en resolver el sesgo del maniquí y "alucinaciones," La atención ahora se ha desplazado con destino a la resiliencia operativa.
A medida que los agentes de IA y los LLM se integran profundamente en operaciones financieras de encargo crítica, el peligro de una rotura sistémica o una puro regulatoria se ha convertido en una preocupación de primer nivel para la agrupación directiva. Para encargar estos riesgos, las instituciones financieras están adoptando una "seguridad por diseño" enfoque, tratando el peligro de IA con el mismo rigor y peso financiero que el peligro de solvencia o crédito.
Para ayudar a certificar que una estructura sea "IA letanía" y resistente a los riesgos, la edificación de datos en 2026 debería utilizar estos principios de diseño básicos:
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Administración sólida de metadatos: La IA de reincorporación calidad requiere contexto. Al abastecer metadatos enriquecidos, las empresas pueden certificar que los modelos comprendan la sensibilidad, el origen y la "frescura" de los datos que consumen, evitando la ingestión de información tóxica o desactualizada.
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Modelos semánticos unificados: Para evitar el "deslumbramiento" trampa, las instituciones están implementando capas semánticas que crean una única fuente de verdad. Como resultado, cuando un agente de IA consulta una métrica como "beneficio de interés neto," interpreta los datos como lo haría un analista humano, manteniendo la coherencia en toda la empresa.
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Categoría profundo y observabilidad: En un mercado en gran medida regulado, "trazabilidad" es innegociable. Este año veremos el aumento del ralea automatizado: rastrear exactamente cómo fluyen los datos desde su fuente hasta un LLM. Esta observabilidad permite a las empresas solucionar errores instantáneamente y demostrar el cumplimiento a los reguladores cuando lo soliciten.
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Entrada consumado al ecosistema: Los servicios financieros no operan en el infructifero. Una edificación resiliente debe proporcionar comunicación seguro y gobernado a un ecosistema de vendedores y proveedores de datos de terceros. Esto permite a las empresas aumentar sus modelos internos con señales externas del mercado sin afectar la residencia de los datos ni los protocolos de seguridad.
A medida que los reguladores globales señalan una supervisión más estricta, la capacidad de pivotar se ha convertido en un atributo de supervivencia. Las organizaciones se están alejando de los experimentos de datos aislados con destino a un enfoque unificado para la gobernanza de datos y la evaluación de la IA. Este cambio incorpora la residencia de datos y la resiliencia operativa en el flujo de trabajo diario en emplazamiento de tratarlo como una ocurrencia tardía.
Al dominar el ciclo de vida de los datos, estas organizaciones no sólo están anticipando problemas; están generando la confianza necesaria para implementar la IA a una escalera que sus competidores simplemente no pueden igualar.
Predicción 3: Los nuevos modelos operativos se adaptan a los flujos de trabajo de IA agentes
La apadrinamiento generalizada de IA agente (sistemas capaces de planificar, realizar trabajos de varios pasos y tomar medidas autónomas) se convertirá rápidamente en la norma en 2026. Las instituciones financieras están yendo más allá de los simples asistentes digitales e integrando estos agentes autónomos en el corazón mismo de sus negocios, desde la vigilancia de riesgos y las revisiones de los clientes hasta operaciones complejas de cartera.
Este cambio representa un brinco fundamental en la forma de realizar el trabajo, pasando de sistemas que simplemente "sugerir" a sistemas que "ejecutar." Todavía rediseña el maniquí activo organizacional y la forma en que el liderazgo ejecutor evalúa la productividad.
A medida que estos sistemas asumen el trabajo tradicionalmente realizado por equipos de analistas, el liderazgo ejecutor debe adaptar su medida de productividad y éxito. La atención se está alejando del seguimiento de las tareas humanas individuales y se está centrando en arbitrar el impacto de los equipos combinados de humanos e inteligencia industrial.
En 2026, los mejores actores de la industria serán aquellos que hayan refactorizado su civilización y sus procesos para respaldar esta colaboración. Evaluarán su éxito basándose en nuevas métricas de reincorporación velocidad: la velocidad de detección de riesgos, la coherencia de la aplicación de políticas y el impacto comercial común de sus agentes autónomos.
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