Durante años, la fórmula para ganar en marketing digital bancario fue simple: optimizar mejor las campañas que la competencia. Esa fórmula ya caducó. Según el nuevo informe de Boston Consulting Group (BCG), “Del marketing digital al Agentic Marketing”, la ventaja hoy se define por quién aprende, decide y actúa más rápido, en una región donde entre 40% y 55% de las ventas bancarias ya se originan en canales digitales y donde la Inteligencia Artificial (IA) interviene cada vez más en la relación entre los bancos y sus clientes.
En Chile, un banco líder incrementó su venta digital en 69% y elevó la participación del canal digital en 15 puntos porcentuales, luego de rediseñar su marketing con un modelo de “IA agentic”: agentes especializados que ejecutan, recomiendan y ajustan decisiones de forma continua, siempre bajo supervisión humana.
La transformación combinó modelos de valor apoyados en IA, una metodología avanzada de optimización de conversión y una hoja de ruta con más de 20 experimentos ejecutados en distintas etapas del embudo de ventas.
En Centroamérica, otro banco triplicó sus ventas digitales de tarjetas y elevó su participación digital de 20% a 43%, mientras un tercero aumentó 60% sus ventas digitales y sumó 30% más de cartera incremental, replicando la misma lógica de datos, IA y experimentación continua.
“El 69% no vino de una campaña exitosa, sino de más de 20 experimentos corridos en paralelo. Con un modelo agentic, el banco dejó de esperar semanas por resultados y empezó a ajustar su estrategia casi en tiempo real”, señala Juan Camilo Bonilla, Partner and Head of Digital Acquisition Latam de BCG.
El fin del “buscador” tal como lo conocíamos
El informe de BCG identifica que los motores de búsqueda tradicionales están perdiendo su monopolio como puerta de entrada. El tráfico referido por modelos de lenguaje (LLMs) creció 5 veces en el último año, y las compañías que invierten en ser citadas por estas plataformas (lo que BCG llama Generative Engine Optimization) reportan hasta 7 veces más visibilidad en motores de IA. La consecuencia para los bancos es directa: ya no basta con posicionarse en Google, hay que lograr que un chatbot los recomiende.
Menos costo, más velocidad
Más allá de la captación de clientes, el informe muestra que el modelo agentic ataca un problema estructural de la banca: la lentitud y el costo de experimentar.
Bajo el enfoque tradicional, probar una nueva campaña o mensaje puede tomar semanas y múltiples aprobaciones. Con Agentic CRO (optimización de conversión impulsada por IA), BCG reporta hasta 20 veces más velocidad de aprendizaje, entre 50% y 80% menos costo por experimento, y hasta 80% más eficiencia operativa en los modelos más maduros. En producción de contenido creativo, la reducción de tiempos y costos llega a superar el 80%, pasando de ciclos de semanas a días.
Estos casos no son excepciones: en distintos bancos y mercados de la región, BCG documenta incrementos de hasta 4 veces en ventas digitales, reducciones de 30% en el costo de adquisición de clientes y hasta $300 millones en ingresos incrementales en proyectos específicos, al combinar IA, datos y experimentación continua.
El informe advierte, eso sí, que replicar estos resultados no depende de sumar herramientas de IA de forma aislada, sino de rediseñar la operación completa de marketing (personas, procesos y tecnología). Además, enfatiza que los equipos humanos no desaparecen, sino que su rol evoluciona desde ejecutar tareas hacia diseñar, dirigir y supervisar un sistema que aprende y mejora de forma continua.
Tres recomendaciones de BCG para dar el salto
- Personas: redefinir los roles del equipo de marketing desde ejecutar tareas hacia diseñar, dirigir y supervisar agentes de IA, reservando el juicio humano para las decisiones de mayor sensibilidad, marca y cumplimiento.
- Procesos: integrar de punta a punta flujos hoy fragmentados entre marketing, agencias, legal y medios, para que el aprendizaje de cada etapa del embudo alimente a la siguiente en tiempo real.
- Tecnología: incorporar soluciones de IA generativa sobre las plataformas y datos ya existentes, sin necesidad de reemplazar todo el ecosistema, priorizando la trazabilidad y el control sobre cada decisión.
Para BCG, los bancos que no den este salto seguirán gestionando una complejidad creciente con estructuras pensadas para otra etapa del mercado.
