Tras años enfocados en gestionar inflación y volatilidad, los bancos argentinos empiezan a competir en un escenario distinto, atravesado por la recuperación gradual de la actividad económica y del crédito. En ese marco, la capacidad para interpretar datos, anticipar cambios en el comportamiento de clientes y empresas y transformar esa información en decisiones de negocio pasa a ocupar un lugar central en la agenda del sector.
El cambio implica que las estrategias de Data & Analytics dejan de ser un proyecto estrictamente tecnológico para convertirse en una capacidad del negocio. En términos operativos, el objetivo se vincula con mejorar la gestión del riesgo, identificar oportunidades comerciales y optimizar la rentabilidad, en un contexto donde la desaceleración de la inflación y las proyecciones de crecimiento económico para 2026 plantean una nueva etapa para el sistema financiero.
“Durante años los bancos compitieron por gestionar la volatilidad. Hoy compiten por la calidad de sus decisiones”, dijo Filipe Cotait, CEO de Stefanini Data & Analytics. En su lectura, la ventaja se define por la velocidad y precisión con que las entidades detectan cambios en el comportamiento financiero de personas y empresas, y por su capacidad de actuar antes que el mercado.
Uno de los puntos de inflexión aparece en los hábitos financieros asociados a una mayor estabilidad. El consumo, el ahorro, la inversión y el financiamiento comienzan a mostrar modificaciones que impactan sobre los modelos tradicionales: muchos esquemas construidos sobre datos históricos pierden capacidad predictiva. En ese escenario, el diferencial competitivo deja de apoyarse únicamente en reconstruir el pasado y se traslada a la detección temprana de tendencias.
En la práctica, la analítica avanzada se utiliza para comprender con mayor precisión las necesidades de los clientes, anticipar cambios en la demanda y adaptar con más rapidez las estrategias comerciales y de riesgo. El foco se desplaza hacia decisiones basadas en evidencia, con lectura más fina de segmentos, productos y señales de comportamiento.
La recuperación del crédito suma escala a ese desafío. Con datos del Banco Central, el financiamiento al sector privado registró un crecimiento real del 94,5% interanual en marzo de 2025 y del 78,1% en junio del mismo año, mientras que el crédito pasó a representar el 39,6% de los activos del sistema financiero. Ese repunte abre oportunidades, pero también exige fortalecer capacidades analíticas para evaluar riesgos, monitorear el comportamiento de las carteras e identificar oportunidades de crecimiento sostenibles.
En ese marco, la combinación de inteligencia artificial, *machine learning* y plataformas modernas de datos aparece como una vía para comprender el negocio en tiempo real, mejorar la toma de decisiones y responder con mayor velocidad. “La inteligencia artificial está transformando la manera en que los bancos entienden a sus clientes”, dijo Cotait, CEO de Stefanini Data & Analytics.
