AI Top Business Leaders México | Entrevista editorial
Monex comenzó a explorar la inteligencia artificial hace unos dos años para responder a una necesidad concreta: reducir actividades manuales y liberar tiempo de sus equipos. Los primeros usos se concentraron en tareas como la elaboración de resúmenes, reportes y minutas, antes de extenderse a herramientas como Copilot. Comprobar su utilidad ayudó a despertar el interés dentro de la organización y abrió el camino hacia una ambición mayor.
Rafael Morales, director de Arquitectura Empresarial e Innovación de Monex, sitúa ahora al grupo financiero en una nueva etapa. La apuesta pasa por escalar la IA a procesos, productos y servicios, con iniciativas concentradas en áreas estratégicas y una mirada puesta en los agentes de IA. El avance plantea una tensión que atraviesa toda la conversación al exigir que la innovación responda a la velocidad del mercado sin comprometer la operación, el fortalecimiento de los datos ni la supervisión humana.
Esta entrevista ha sido editada por motivos de claridad y brevedad, sin alterar el sentido de las respuestas.
¿Cómo ha evolucionado esa primera aproximación hasta convertirse en una estrategia de IA empresarial?
Hoy hemos dado un gran paso. Estamos trabajando en una estrategia de adopción de IA empresarial para escalar su uso y transformar nuestros procesos, productos y servicios. Buscamos mejorar la captación, la productividad y la eficiencia operativa para fortalecer nuestra oferta a los clientes.
A mediano plazo queremos incorporar agentes de IA en diferentes procesos del grupo. El objetivo final es convertir la IA en un aliado tecnológico que nos permita fortalecer nuestra ventaja competitiva y estratégica.
¿Cómo están definiendo dónde concentrar los esfuerzos y quién participa en esas decisiones?
La alta dirección tiene que estar convencida del valor de la IA. Contamos con su compromiso para impulsar una adopción responsable, segura y humana, y gran parte de nuestros directivos ya ha recibido capacitación para entender dónde puede utilizarse y aportar más.
La transformación debe ser transversal, pero la implementación tiene que concentrarse en dominios clave. Hemos identificado cuatro: operaciones, especialmente la incorporación de clientes (onboarding) y la contratación de servicios; productos bancarios, para mejorar su calidad y personalización; mercados y tesorería, donde buscamos capitalizar la IA en nuestro negocio de pagos internacionales y divisas; y riesgos, para fortalecer la gestión del fraude y la prevención del lavado de dinero.
En cuanto al gobierno, buscamos fomentar el uso de la IA de manera responsable y abrir la innovación a toda la organización. Las áreas pueden identificar y proponer casos de uso, que se revisan periódicamente con los directores generales para determinar cuáles pueden avanzar y qué beneficio aportan.
¿Qué iniciativas encabezan ese portafolio y qué resultados esperan obtener?
Hemos identificado unas diez iniciativas potenciales. Muchas están orientadas a mejorar la eficiencia y la productividad, pero también buscamos que la IA contribuya a generar más ingresos y aumentar la captación.
Hay tres ejes principales. El primero es la propensión y recomendación de productos, para conocer mejor a nuestros clientes, avanzar hacia una banca más conversacional y personalizar la oferta. El segundo es fortalecer el onboarding digital mediante agentes de IA que permitan agilizar la interacción con los clientes. El tercero es reforzar la analítica avanzada, principalmente para nuestras mesas de trading y la gestión de riesgos de mercado.
"Tenemos que adoptar, transformar e innovar con la IA al mismo tiempo que tenemos que garantizar nuestra operación".
¿Cómo están preparando a las personas para ese cambio y cuáles son los principales desafíos?
Para mí, las claves son las personas, la cultura, el liderazgo y los datos. Hay temores porque parte de la gente piensa que la IA viene a sustituirla. Buscamos gestionar ese cambio y mostrar que viene a sumar, a liberar tiempo de tareas tediosas para dedicarlo a crecer, capacitarse o idear nuevas formas de innovar.
Estamos creando un plan de formación con los conocimientos que requiere la IA, ampliando el acceso a herramientas de IA y atrayendo talento con nuevas capacidades en datos, IA y ciberseguridad. El gran reto es avanzar en la adopción, la transformación y la innovación al mismo tiempo que garantizamos la operación. Además, el sector financiero avanza rápidamente. Por eso, necesitamos desarrollar talento y extender esta cultura sin perder de vista el funcionamiento del negocio.
"Decíamos mañana, mañana, mañana; ya llegó el mañana, ya es hoy".
¿Qué retos tecnológicos están condicionando esa evolución?
Los datos son la columna vertebral de la IA. Estamos trabajando para mejorar su calidad y completitud, fortalecer su gobierno y reforzar la ciberseguridad. La adopción de la IA nos alcanzó con un dato al que no prestábamos suficiente atención. Lo cuidábamos y gobernábamos en lo esencial, pero hoy necesitamos llevarlo a otro nivel para convertirlo en el conocimiento que la IA requiere.
Otro desafío es la infraestructura, que sigue siendo muy costosa. Tenemos que construir casos de negocio que permitan evaluar la posible rentabilidad y decidir entre infraestructura propia o esquemas rentados. Desde mi punto de vista, estos últimos son hoy más viables porque la inversión es elevada y todavía existe incertidumbre sobre los resultados, dado que la IA no tiene un comportamiento completamente predecible.
¿Cómo ve la posición de México frente a otras economías en la adopción de la IA?
En México estamos acelerando el paso, aunque todavía tenemos mucho camino por recorrer frente a potencias como China o Estados Unidos. El esfuerzo es destacable, especialmente en el sector financiero, donde la adopción está creciendo aceleradamente.
También observo dos extremos: empresas que todavía tienen miedo de utilizar la IA y otras que quieren resolverlo todo con ella. Creo que avanzaremos hacia un punto de mayor equilibrio, en el que tengamos más claro dónde y para qué utilizarla. En la banca, además, competimos tanto con instituciones tradicionales como con actores digitales y neobancos que nacieron con esa ventaja. Por eso, cada empresa debe identificar en qué parte de su cadena de valor la IA realmente aporta, porque no necesariamente lo hará en toda, y preparar el talento necesario para aprovecharla.
Después de este recorrido, ¿con qué aprendizajes se queda?
Uno de los principales es que el cambio tiene que venir de arriba. Los líderes, en cualquier nivel de la organización, deben ser los primeros en utilizar e impulsar estas herramientas. Si las usan y entienden su valor, será más fácil que los equipos también las adopten. Debemos aprender, además, de las experiencias de otras empresas, incluso de aquellas que no han funcionado, para evitar repetir los mismos errores.
La IA, además, tiene que mantener supervisión humana. Es un acelerador, pero no es quien decide. Al final, la veo como una extensión humana que debe reflejar nuestros valores corporativos. No debemos verla como una competencia, sino como una herramienta que aumenta nuestras capacidades y nos ayuda a crecer sin sustituirnos.