El efecto Bre-B y la ‘Agentic AI’, entre las 5 tendencias que definirán el panorama del sector financiero

• Según McKinsey, los agentes de IA podrían reducir los costos operativos en un 20%, ayudando a las entidades a defender su rentabilidad frente a la compresión de spreads y consolidándose como un eje estratégico clave para este año.

Luego de dos años de ajuste, el sistema financiero colombiano entra a 2026 con una mezcla de recuperación y presión estructural. Aunque el crédito vuelve a crecer y la inflación se modera, el entorno seguirá marcado por tasas de interés aún elevadas, morosidad persistente y márgenes estrechos: un cóctel que obliga a bancos y Fintech a ganar eficiencia y a tomar decisiones mejor informadas.

Las proyecciones macroeconómicas, respaldadas por entidades como ANIF y el Banco de la República, dibujan un escenario de recuperación moderada. Se estima un crecimiento del PIB cercano al 3% y un repunte en la cartera de crédito del 6,3%, rompiendo la tendencia de contracción real observada en períodos anteriores.

En este contexto, el consenso dentro del sector es claro: “en 2026 no ganará quien más preste, sino quien decida mejor”, afirma Santiago Etchegoyen, cofundador y CTO de uFlow, motor de decisiones de Colsubsidio, Rappicard, Jamás, entre otras compañías financieras de crédito en Colombia y la región. Y ahí la tecnología deja de ser un simple habilitador para convertirse en un factor crítico de supervivencia.

“Las empresas crediticias van a operar en un entorno mucho más exigente, donde la rentabilidad depende de la calidad del análisis de riesgo y de la capacidad de reaccionar rápido”, explica Etchegoyen.
Bajo esa premisa el equipo de uFlow analizó y destacó las cinco tecnologías que, a su juicio, marcarán el rumbo del sector financiero colombiano en 2026:

1. La evolución de la Inteligencia Artificial: Si bien la IA generativa marcó la pauta en 2024 y 2025, 2026 será el año de los agentes autónomos. A diferencia de los chatbots actuales, que se limitan a asistir al usuario, la agentic AI incorpora capacidad real de ejecución: no solo recomienda, sino que actúa. Esta tecnología será clave porque permitirá automatizar procesos de back office complejos, como conciliaciones, auditorías de riesgo y gestión de disputas, sin intervención humana directa. De acuerdo con un estudio de McKinsey, esta tecnología podría reducir las cargas de trabajo manuales entre un 30% y un 50%, y disminuir los costos operativos en un 20% o más, lo que equivale a entre un 9% y un 15% de los beneficios operativos.

2. Los motores de decisiones más allá de la banca: La rigidez de las entidades, quienes solo se basan en data tradicional, ha excluido a un vasto segmento de microempresarios y población no bancarizada. Ante esto, la tecnología de motores de decisión de última generación (web, cloud y no-code) permite integrar variables no tradicionales (data alternativa) en tiempo real para evaluar el riesgo de manera más integral. En un entorno condicionado por los topes de la tasa de usura, todas las entidades financieras, especialmente aquellas enfocadas en la base de la pirámide, necesitan optimizar la precisión de sus evaluaciones para aprobar créditos en segmentos desatendidos sin comprometer su rentabilidad, es decir sin aumentar la mora.

«La tecnología de automatización se vuelve crucial para ajustar políticas de riesgo casi en tiempo real y reducir la morosidad manteniendo la aprobación», señala el directivo de uFlow.

3. El futuro del Open Banking con las finanzas embebidas (embedded finance): Otra tendencia clave es la consolidación de las finanzas embebidas. El crédito, los pagos y los seguros ya no son productos que se buscan solo en un banco sino que están integrados dentro de comercios, plataformas digitales y aplicaciones de uso cotidiano. Este modelo, soportado en APIs y open banking, permite ofrecer financiación en el punto exacto de la compra, reduciendo tiempos y ampliando el acceso al crédito.

4. Biometría del comportamiento: La industria financiera ha declarado el fin de la era de las contraseñas estáticas para dar paso a un ecosistema de seguridad digital invisible, donde la identidad del usuario ya no se valida por lo que sabe, sino por cómo actúa. Mediante el uso de biometría del comportamiento y análisis de grafos, los bancos están desplegando redes neuronales capaces de procesar miles de microdatos en milisegundos para crear un ADN digital único e irreplicable.

Esta tecnología transforma la detección de fraude en un proceso predictivo y contextual, desmantelando redes criminales complejas al identificar conexiones ocultas entre cuentas aparentemente no relacionadas antes de que el dinero salga de la entidad.

5. El impacto de Bre-B en los modelos de riesgo: La llegada de Bre-B y el sistema de Llaves materializa la revolución de los Pagos en Tiempo Real (RTP), similar al éxito de Pix en Brasil. Su valor real no es solo la agilidad, sino la data: al digitalizar el flujo de caja diario, crea una huella transaccional inédita. Esto permite a la banca reemplazar estados financieros estáticos por modelos predictivos basados en la liquidez real, transformando el sistema de pagos en un motor de inclusión y crédito.