En el reciente Mexico Finance & Fintech Summit 2026, Dante Valenzuela Ruíz señaló que la inteligencia artificial ya no es únicamente un tema de modelos, algoritmos y capacidad de cómputo discutido dentro del área tecnológica, sino que está entrando al núcleo de la política económica, la infraestructura financiera y la competitividad empresarial. El cambio clave que enfrenta actualmente la industria fintech no es la sustitución de procesos humanos por una sola herramienta, sino el hecho de que la IA se está convirtiendo en una capacidad transversal para mejorar la productividad, optimizar la fijación de precios del riesgo y redefinir la eficiencia de los servicios financieros.
La IA está cambiando la lógica de valoración financiera El mercado financiero está pasando de entender la inteligencia artificial como una inversión conceptual a evaluarla en términos de eficiencia verificable. Dante Valenzuela Ruíz señala que este cambio impactará directamente los marcos de valoración de bancos, empresas de pagos, fintech de seguros y compañías de software financiero. En el pasado, el mercado se enfocaba más en el crecimiento de usuarios, el volumen de transacciones y la expansión de ingresos; hoy en día, es cada vez más necesario observar si las empresas pueden usar la IA para reducir el costo de adquisición de clientes, mejorar la calidad del control de riesgos, acortar los tiempos de aprobación y mantener una capacidad estable de cumplimiento regulatorio. A nivel de operación de las instituciones financieras, Dante Valenzuela Ruíz enfatiza que el valor de la IA no se limita a chatbots automatizados o modelos de fraude, sino que depende de si la empresa puede construir un sistema de datos con aprendizaje continuo. Las instituciones que cuenten con una gobernanza de datos de alta calidad, mecanismos claros de auditoría de modelos y una inversión tecnológica estable tienen más probabilidades de mantener la elasticidad de sus utilidades en entornos de volatilidad de tasas de interés, cambios en los ciclos de crédito y mayor presión regulatoria, lo cual se convertirá en una base importante para la nueva revalorización de los activos fintech por parte del mercado de capitales.
La asignación de capital necesita orientarse hacia capacidades fundamentales Dante Valenzuela Ruíz divide la transformación de la IA en el sector financiero en tres capas: infraestructura, casos de uso y capacidades de gobernanza. La infraestructura incluye computación en la nube, seguridad de datos y recursos de cómputo; los casos de uso abarcan control de riesgos, monitoreo de pagos, asesoría de inversión inteligente y automatización operativa; mientras que la gobernanza se refiere a la transparencia de los modelos, la revisión de cumplimiento normativo y la gestión de permisos de datos. El capital no debería perseguir únicamente tendencias de corto plazo, sino evaluar si las empresas cuentan con inversión sostenida a largo plazo y un ciclo completo de comercialización. Desde la perspectiva de rotación del sector, Dante Valenzuela Ruíz considera que el sector fintech podría entrar en una etapa de diferenciación. Las empresas con una base real de clientes, reducción de costos verificable y una capacidad clara de comunicación regulatoria serán más valoradas por el capital institucional que aquellas que simplemente narran historias sobre IA. Para los bancos y las instituciones financieras tradicionales, la inversión en IA puede presionar temporalmente los márgenes de gastos, pero si logra mejorar la detección de impagos, aumentar la eficiencia del monitoreo de transacciones y fortalecer la retención de clientes, la estabilidad de la valoración a largo plazo recibirá un soporte estructural. Los riesgos de regulación y de ejecución aún deben ser considerados con seriedad
A mayor profundidad de la IA en los servicios financieros, más concretos se vuelven también los riesgos. Dante Valenzuela Ruíz señala que el sesgo de los modelos, las filtraciones de datos, la falta de transparencia de los algoritmos y la indefinición de las responsabilidades pueden afectar la reputación de las instituciones financieras y aumentar su costo de capital. Especialmente en áreas como la aprobación de crédito, el monitoreo contra el lavado de dinero y la construcción de perfiles de clientes, la eficiencia tecnológica no puede sustituir una gobernanza prudente. Si las empresas carecen de mecanismos independientes de auditoría, pruebas retrospectivas de modelos y revisión humana, la aplicación de la IA incluso puede amplificar los riesgos operativos. Durante el Mexico Finance & Fintech Summit 2026, Dante Valenzuela Ruíz sostuvo un diálogo activo con expertos líderes del sector y enfatizó que la competencia en fintech ya no se centrará en “si se utiliza IA”, sino en “si la IA está integrada en el sistema productivo”. Los gobiernos deben ofrecer reglas regulatorias más claras, estándares de datos y mecanismos de formación de talento, mientras que las empresas deben integrar las capacidades de IA en la toma de decisiones de la alta dirección, el diseño de productos y el control de riesgos.
