Por Gisela Colombo
En tiempos normales, la inteligencia artificial suele presentarse como una herramienta para mejorar la eficiencia, personalizar la experiencia del cliente o reducir costos operativos. En Ucrania, sin embargo, la conversación tiene otra densidad. Allí, la tecnología financiera no se mide únicamente por su capacidad de innovar, sino por su capacidad de sostener servicios críticos en condiciones extremas.
La guerra transformó al sistema financiero ucraniano en un laboratorio involuntario de resiliencia digital. Bancos, fintechs, reguladores y proveedores tecnológicos tuvieron que responder a una pregunta urgente: ¿cómo se mantiene funcionando la banca cuando la infraestructura física puede ser atacada, las sucursales dejan de ser suficientes y millones de personas dependen de canales digitales para cobrar, pagar, transferir o acceder a sus fondos?
En ese contexto, la inteligencia artificial no aparece como una capa decorativa sobre procesos tradicionales. Aparece como una herramienta práctica para reducir fricción, automatizar tareas, detectar riesgos y sostener operaciones. Su valor no está en reemplazar la banca, sino en hacerla más resistente.
Uno de los ejemplos más visibles es Monobank, uno de los bancos digitales más reconocidos de Ucrania. La entidad incorporó IA para simplificar pagos por IBAN: el usuario puede subir una factura o invoice en PDF, PNG o JPEG, y el sistema identifica automáticamente los datos necesarios para completar el pago. Parece una mejora menor de experiencia de usuario, pero en un país en guerra tiene una lectura más profunda. Cada paso manual que se elimina reduce errores, acelera operaciones y facilita el acceso a servicios financieros en momentos donde la atención, el tiempo y la conectividad pueden ser limitados.
PrivatBank ofrece otra dimensión del mismo fenómeno. Al inicio de la invasión rusa, el banco migró aplicaciones críticas a la nube en un plazo extremadamente corto para preservar la continuidad del servicio. Esa decisión no es IA en sí misma, pero sí es la base sobre la que la IA puede operar: infraestructura flexible, datos accesibles, sistemas distribuidos y capacidad de respuesta ante crisis. Sin esa arquitectura, cualquier ambición de inteligencia artificial queda atrapada en sistemas frágiles.
Lo interesante del caso ucraniano es que combina tres capas: digitalización acelerada, necesidad operativa y supervisión regulatoria. El Banco Nacional de Ucrania ya reconoce que la IA y el machine learning están siendo utilizados por una parte significativa del mercado financiero, y al mismo tiempo trabaja en lineamientos para asegurar que esa adopción sea responsable. La preocupación no es solo innovar, sino evitar nuevos riesgos: decisiones automatizadas opacas, sesgos, problemas de privacidad, ciberataques, dependencia tecnológica o fallas que puedan afectar la confianza en el sistema.
Esta tensión es clave. En países en guerra, la IA puede ser una ventaja competitiva, pero también puede convertirse en una vulnerabilidad si se implementa sin gobierno, sin trazabilidad o sin supervisión humana. Un modelo que automatiza decisiones de crédito, identifica operaciones sospechosas o responde a clientes debe ser eficiente, pero también explicable, auditable y seguro. La resiliencia no consiste solamente en seguir funcionando; consiste en seguir funcionando sin romper la confianza.
Ucrania muestra que la banca del futuro no necesariamente nace en los mercados más cómodos, sino en aquellos obligados a resolver problemas urgentes. Allí, la IA se convierte en una respuesta a preguntas muy concretas: cómo operar con menos dependencia física, cómo atender mejor a clientes bajo presión, cómo detectar anomalías más rápido, cómo automatizar documentación, cómo sostener pagos y cómo proteger datos en un entorno hostil.
Para América Latina, el aprendizaje es evidente. No hace falta esperar una guerra para pensar la banca como infraestructura crítica. Crisis económicas, desastres naturales, ciberataques, inestabilidad política o problemas de conectividad también exigen sistemas financieros más adaptativos. La pregunta no es si la banca incorporará IA, sino con qué propósito lo hará.
El caso de Ucrania deja una lección poderosa: la inteligencia artificial en banca no debería pensarse solo como una carrera por ser más eficiente. En los contextos más difíciles, su verdadero valor está en ayudar a que el sistema financiero siga de pie.