Cuando le preguntamos a Mats Wensioe cuál es su principal desafío hoy, su primera reacción es reírse: “Son muchísimos, y ese es justamente el problema”. Desde su rol como Head of Transformation & Automation en Banco Bci, Mats co-lidera la estrategia de agentización e hiperautomatización de uno de los principales bancos de Chile. En esta conversación, compartió cómo piensa la priorización, por qué el back-office es hoy la apuesta más segura, y cómo está empujando la adopción de IA en una organización de miles de personas.
El desafío número uno: saber renunciar
Hace seis años, cuenta Mats, el foco era RPA; automatizar procesos. Era mucho más claro por dónde ir. Hoy el panorama es radicalmente distinto: IA generativa, agentes, open banking, tokenización —cada semana aparece algo nuevo. Y la tentación de querer estar en todas las conversaciones es enorme, especialmente cuando la competencia anuncia soluciones que generan ruido.
Pero Mats lo tiene claro: “Si quieres estar en todo, no obtienes el valor que quieres capturar. Por eso “hay que enfocarse, tienes que priorizar, y eso es difícil, porque tienes que renunciar”. La clave es identificar “jugadas ganadoras” y jugársela a fondo en ellas. Contener la ansiedad cuando ves que otro banco lanzó algo que tú decidiste no priorizar es lo más importante para no perder el foco.
Y no es un proceso individual. “Esto es un trabajo estratégico organizacional”, aclara. Hay que convencer a los stakeholders, presentar casos de negocio con lógicas de retorno, y ganarse la confianza para seguir invirtiendo. Pero el punto de partida siempre es el mismo: elegir dónde no vas a estar.
Las tres capas que necesitas antes de agentizar
Incluso una vez que eliges dónde apostar, hay una realidad técnica que no se puede saltar. Mats describe una secuencia que viene de olas tecnológicas anteriores: primero fue la ola de datos —centralizar, estructurar, gobernar—; luego la nube —una arquitectura que permita explotar esos datos en tiempo real—; y ahora la ola de IA y agentes, que necesita que las dos capas previas estén resueltas para funcionar.
El problema es que en la mayoría de los bancos latinoamericanos esas capas anteriores aún no están completas. “Áreas distintas tienen el mismo dato, pero de una manera distinta y no pueden conectarlo”, dice Mats, que lo ha visto de primera mano en varios bancos de la región.
Su respuesta no es esperar la perfección —porque eso no va a ocurrir—, sino elegir servicios específicos donde sí puedes completar las tres capas de punta a punta: gobierno de datos, arquitectura empresarial y capa de inteligencia. Priorizar, de nuevo. Y desde ahí, escalar.
Dónde apostar primero: back-office hoy, experiencia al cliente después
Las opciones de dónde agentizar son infinitas: el core bancario, el onboarding, el cross-sell, la experiencia del cliente. Pero Mats es claro en la priorización: hoy, los casos principales de captura de valor están en el back-office. Centros de servicio, acortar tiempos a ejecutivos, agentes que ayuden a interactuar con clientes de forma más eficiente. Ahí es donde la agentización tiene impacto más inmediato y medible.
¿Y la experiencia directa al cliente? Mats es escéptico con lo que se ve hoy en la industria: “No estoy viendo muchos casos con éxito relevante de atención directa a clientes. Son muchos de marketing”. La razón es estructural: agentizar el front requiere que las capas de datos y arquitectura estén resueltas a un nivel que la mayoría de los bancos aún no tiene. Los sistemas legacy, los silos de información, la falta de gobierno de datos —todo eso hace que poner un agente inteligente de cara al cliente en productos complejos sea, hoy, prematuro.
Un ejemplo concreto: el crédito hipotecario. “Todavía no existe la capacidad, el orden, los datos ni la arquitectura para comernos productos tan complejos como este”, reconoce. Las fintech lo han logrado en algunos casos, pero justamente porque nacieron digitales y no arrastran sistemas legados. Para un banco tradicional, la apuesta pragmática es empezar por productos más simples —créditos de consumo, por ejemplo— donde puedes probar la capacidad de agentización, aprender rápido, y después ir a los “monstruos”.
Para explicar esta lógica, Mats recurre a una frase de un colega que le encanta: “Ser invisible en lo transaccional, pero memorable en lo trascendental”. Pagar con tarjeta o hacer una transferencia tiene que funcionar sin fricción —nadie lo piensa, nadie lo celebra, simplemente funciona—. Ahí la eficiencia es todo. Pero cuando un cliente cotiza inversiones o toma una decisión financiera importante, la experiencia tiene que ser otra: personalizada, inteligente y diferenciadora. El camino es resolver primero lo transaccional con agentización de back-office,
Adopción organizacional: no basta con declarar
Más allá de los casos de uso, la pregunta más crítica es cómo permear la IA en toda la organización. Mats es directo: no basta con crear un equipo de innovación que experimente en un rincón. “Tienes que permear estas capacidades a lo largo de todo el universo, en cada colaborador”.
Para eso, hay que partir por crear gobiernos y pilares transversales donde distintos líderes se hacen responsables de que la adopción ocurra. En su caso, ya mide el uso de IA en su equipo de aproximadamente 100 personas. La conversación cambió: “Ya no es un quiero o no quiero. Es: necesito que lo hagas porque en seis meses más se requiere un aumento de productividad”.
Sobre el impacto en el talento, Mats no esquiva: “Hay labores que van a ser absolutamente agentizadas”. Ya lo vivió cuando lideró RPA en 2018: muchos procesos que requerían personas fueron automatizados. Pero al mismo tiempo se crearon nuevos roles. Lo que sí ha cambiado es el piso mínimo: “Una persona que no sabe cuáles son las herramientas de IA, ya no te está agregando valor”.
La IA sube el estándar para todos. Hoy la expectativa es que cualquier persona llegue a una reunión o conversación habiendo ya hecho su tarea con IA: investigar, probar, traer una propuesta. El que llega en blanco a pedir que le expliquen todo desde cero, dice Mats, ya genera una señal de alerta.”
Estamos probablemente en una de las épocas de mayor transformación de skills de la historia. Nadie estudió esto en la universidad hace cinco años. Pero a diferencia de transformaciones anteriores, la barrera de entrada prácticamente desapareció. Como dice Mats: “Nunca habías tenido esta disponibilidad de forma tan fácil. Hoy en día tienes mil opciones abiertas y gratuitas para capacitarte”. El que quiere, puede. Y el que no quiere, se va a quedar atrás.
