AI Top Business Leaders México | Entrevista editorial
Revolut llegó a México con una infraestructura tecnológica construida desde su origen alrededor del cliente y una ambición clara: concentrar sus necesidades financieras en un solo lugar. Esa base permite al banco abordar la inteligencia artificial desde una posición distinta a la de organizaciones que deben integrar nuevas capas tecnológicas sobre sistemas y datos fragmentados.
Sergio Gutiérrez, líder de Estrategia de Producto de Revolut en México, sitúa el siguiente cambio de paradigma más allá de la eficiencia. La oportunidad está en resolver necesidades que antes quedaban fuera del alcance de los servicios financieros. Para conseguirlo, la empresa combina capacidades desarrolladas a escala global con el contexto de cada mercado y una disciplina que dedica más tiempo a decidir qué hacer que a ejecutarlo.
Esta entrevista ha sido editada por motivos de claridad y brevedad, sin alterar el sentido de las respuestas.
Revolut es un gigante en Europa y un recién llegado a México. ¿De dónde parte su relación con la inteligencia artificial?
La IA en Revolut nació con una arquitectura centrada en el cliente y basada en eventos, que permite conocer prácticamente en tiempo real su actividad financiera. En la banca tradicional suele haber información en silos y capas tecnológicas
construidas sobre ellos. Nosotros partimos de una infraestructura común y eso facilita incorporar nuevas capacidades.
Los primeros esfuerzos con IA estuvieron orientados a modelos predictivos para fraude, riesgo crediticio o marketing. La IA generativa abre una etapa diferente. Con Pragma, nuestro modelo fundacional (el modelo base sobre el que se construyen el resto de aplicaciones) desarrollado junto con NVIDIA, podemos integrar esa información y observar al cliente como una sola persona, en lugar de trabajar con modelos independientes para cada necesidad. A partir de su actividad más reciente, podemos determinar cuál debería ser la siguiente acción del banco.
¿Cómo cambia el uso de la IA entre un mercado maduro como Europa y uno en expansión como México?
La plataforma es la misma, pero cada mercado tiene un momento y unos objetivos distintos. En Europa, el foco puede estar en aumentar el número de productos por cliente o profundizar su relación con el banco. En México, con menos de un año de historia, nuestra prioridad es encontrar el encaje de mercado y entender qué combinación de productos funciona mejor para cada segmento. No implementamos IA por implementar IA; la utilizamos con un propósito definido por el contexto.
Crédito tiene una dinámica propia. México es la primera apuesta del grupo en un mercado donde el crédito tiene un peso fundamental y necesitamos acelerar ese aprendizaje. Ahí buscamos utilizar las capacidades globales de Revolut para ofrecer el producto correcto, al cliente correcto y con el precio correcto. La tecnología es común, pero el equipo local aporta el contexto, entrena los modelos y determina cómo aplicarlos.
¿Qué iniciativas concentran hoy la apuesta de Revolut en IA y en qué punto están?
Una de las más importantes es Pragma, aunque el cliente no la vea. Para México tiene un valor especial porque somos un banco nuevo y contamos con pocos datos históricos locales. Construir un modelo de crédito requiere años de aprendizaje y pérdidas para entrenarlo. Pragma nos permite aprovechar datos de más de 40 países, adaptarlos al contexto mexicano y acelerar ese proceso.
La otra gran apuesta es Air, nuestro asistente de IA conectado a la información transaccional del cliente. Puede ayudarle a gestionar un presupuesto, entender su salud financiera o sus inversiones e incluso planificar un viaje. Ya está disponible en algunos mercados europeos, pero todavía no en México. Aquí debemos avanzar con especial cuidado porque hará recomendaciones directamente al cliente. Una equivocación no sería una palabra mal traducida; podría convertirse en una sugerencia perjudicial para su salud financiera.
"Si contratas a la persona con el criterio correcto no lo puedes sustituir con IA; pero si tienes a alguien con poco criterio, por muy bueno que sea, con el tiempo eso acaba siendo replicable. Lo que no es replicable es el criterio".
¿Qué es lo que más le preocupa en este camino?
La velocidad a la que evolucionan el fraude y los ciberataques. La verdadera carrera no es entre bancos, porque el avance de la industria termina elevando el estándar del sistema y beneficiando al cliente. El riesgo está en quienes utilizan las mismas herramientas para cometer fraude, suplantar identidades o vulnerar la infraestructura. Si ellos avanzan más rápido, podemos perder la confianza que los bancos digitales hemos tardado años en construir.
El otro reto está en el pensamiento crítico. Cada vez veo más profesionales capaces de hacer muchísimas cosas con IA, pero que no siempre tienen claro por qué creen aquello que creen o sobre qué premisas toman sus decisiones. La tecnología puede ayudarnos a analizar y ejecutar, pero no debería sustituir el criterio. Por eso necesitamos evaluar a las personas no solo por aquello que piensan, sino por cómo piensan.
¿Cómo ve a México frente a otras economías?
México todavía tiene una oportunidad importante en creación de valor. Hasta ahora veo grandes inversiones en IA por parte de empresas de mayor tamaño y esfuerzos de eficiencia en organizaciones más pequeñas, pero no tantas nuevas verticales o modelos de negocio nacidos alrededor de esta tecnología como en otros mercados. El siguiente paso debería ser utilizarla para ampliar las posibilidades y crear nuevas industrias desde México.
En servicios financieros hay un desafío particular: la confianza. Las entidades digitales necesitamos ganarnos la credibilidad de clientes acostumbrados a asociar un banco con una presencia física. La apertura regulatoria a una mayor competencia digital ha sido positiva, pero mantener esa confianza será fundamental para que la adopción pueda seguir avanzando.
"No hay nada más inútil que hacer de manera muy eficiente algo que nunca se debió haber hecho".
Después de este recorrido, ¿qué entiende hoy que no tenía tan claro al principio?
Que menos es más. Antes de invertir recursos hay que tener claridad sobre el problema que queremos resolver, por qué queremos hacerlo y cómo se verá el éxito. Muchas organizaciones lanzan pilotos porque sienten que deben avanzar, pero sin una definición clara del resultado que buscan. Para mí, eso es una falta de liderazgo.
En Revolut dedicamos mucho tiempo a alinearnos antes de ejecutar. La IA es una herramienta para alcanzar un objetivo, no el objetivo en sí mismo. Cuando tenemos claro el norte, implementamos muy rápido.