En un ecosistema donde millones de ciudadanos dependen de sus aplicaciones móviles para comprar, transferir y pagar a diario, la caída de una plataforma durante escasos minutos no solo implica pérdidas de miles de millones de pesos, sino también un impacto reputacional inmediato y devastador.
La presión sobre la infraestructura digital se ha disparado a niveles sin precedentes debido al éxito de las nuevas herramientas de inclusión financiera. El ejemplo más reciente es Bre-B, el nuevo sistema de pagos inmediatos impulsado por el Banco de la República. Esta solución ya superó los 782 millones de transacciones, alcanzó más de 105 millones de llaves registradas y procesa un volumen superior a las cinco millones de operaciones al día, consolidándose como el gran motor de la digitalización en el país.
A este fenómeno se suma la madurez de las billeteras digitales. Según datos recopilados por Colombia Fintech, en un solo año más de 54 millones de usuarios únicos utilizaron 13 billeteras digitales en el país, movilizando una cifra cercana a los $332 billones de pesos a través de más de tres mil millones de operaciones.
De la reacción a la predicción: el auge de AIOps
Soportar este crecimiento exponencial obliga a los bancos a garantizar una disponibilidad permanente y tiempos de respuesta inmediatos. Para lograrlo, la industria financiera en Colombia está acelerando la adopción de soluciones conocidas como AIOps (Artificial Intelligence for IT Operations o Inteligencia Artificial para Operaciones de TI), con el fin de detectar y solucionar anomalías técnicas mucho antes de que afecten la experiencia del usuario.
"La conversación ya no gira únicamente alrededor de transformación digital; ahora el foco está en resiliencia operativa. Cuando un ecosistema financiero mueve millones de transacciones al día, la capacidad de anticipar incidentes tecnológicos se vuelve estratégica", explica Antonio Monti, Area VP de las regiones SOLA y NOLA en BMC Helix.
Estas plataformas avanzadas analizan gigantescos volúmenes de datos en tiempo real mediante machine learning (aprendizaje automático). De esta manera, el sistema identifica señales tempranas de congestión o error en infraestructuras complejas que combinan sistemas tradicionales, nubes híbridas y aplicaciones de terceros.
Un mercado en plena transformación
Esta tendencia ya es una realidad palpable en el mercado local. De acuerdo con el Informe de Gestión Gremial de Asobancaria, el 73% de las entidades financieras de Colombia ya cuentan con implementaciones basadas en Inteligencia Artificial, una cifra que demuestra la velocidad con la que el sector busca protegerse del "ruido operativo".
El verdadero reto actual para los ingenieros no es la falta de información, sino saber qué alertas atender entre miles de notificaciones diarias. "La IA permite filtrar el ruido operativo, priorizar incidentes críticos y automatizar respuestas para evitar afectaciones masivas", añade Monti.
Al migrar hacia este modelo predictivo, las entidades financieras no solo reducen los tiempos de caída de sus sistemas, sino que optimizan sus recursos, disminuyen las cargas manuales de trabajo y ganan la capacidad de escala requerida por un mercado hipercompetitivo. En la nueva economía digital, donde las fintechs y los usuarios exigen inmediatez absoluta, la capacidad de anticiparse a una falla tecnológica se ha vuelto tan crucial como la eficiencia para procesar la transacción misma.
