Bruno Gobbet, Itaú: Datos, escala y el arte de modernizar sin detener el motor

Bruno Gobbet, Head de IA y Analytics de Itaú Unibanco y speaker confirmado de Brasil NOW: IA, Cloud y Transformación Digital en el Próximo Ciclo, forma parte del equipo responsable de las estrategias de inteligencia artificial y analítica del mayor banco de América Latina. Su trabajo se desarrolla en una institución con más de 100 millones de clientes y aproximadamente R$3.5 billones en activos bajo gestión, donde la adopción de nuevas tecnologías debe equilibrarse con la operación de sistemas heredados, los requisitos regulatorios y la gestión de riesgos.

En conversación con SIMALCO, Gobbet compartió su visión sobre los desafíos de modernizar una organización de gran escala, el papel de la inteligencia artificial en la eficiencia operativa, la prevención de fraudes y el futuro de la regulación tecnológica en el sector financiero.

“Es una situación bastante heterogénea: áreas como crédito son muy avanzadas porque siempre han trabajado con modelos de datos, mientras que otras tienen una madurez tecnológica y de datos más baja. Los escenarios son distintos, pero creo firmemente en medir la relación entre esfuerzo e impacto”, afirma. Gobbet destaca los desafíos de avanzar en la modernización mientras se gestionan cientos de sistemas heredados y se priorizan pronósticos que realmente generen beneficios para los clientes, el negocio y los accionistas.

Los grandes bancos brasileños iniciaron 2026 con estrategias enfocadas en inversiones masivas en inteligencia artificial para optimizar la eficiencia operativa. Según la Federación Brasileña de Bancos (Febraban), el volumen de solicitudes en los canales de atención de los bancos brasileños cayó 33% entre 2022 y 2025, pasando de 171 millones a 114 millones, reflejo de una mayor eficiencia operativa y de la creciente autonomía de los clientes.

De acuerdo con sus resultados financieros, el índice de eficiencia de Itaú en Brasil alcanzó 34,9% en el primer trimestre, el mejor nivel de la serie histórica reciente, con una morosidad controlada y una cartera de crédito en expansión que llegó a R$1,48 billones en el primer trimestre de 2026, un crecimiento de 9% en doce meses.

“Una excelente calidad en los modelos de crédito es lo que permite a un banco alcanzar niveles más bajos de morosidad. Podemos trabajar con datos extremadamente sensibles para desarrollar soluciones antifraude y modelos de CRM, entre otros”, explica Bruno.

Dentro de una organización tan grande como Itaú, contar con datos de calidad es un requisito indispensable, pero gestionar adecuadamente la gobernanza, la calidad y la disponibilidad de esos datos es uno de los retos más complejos. Para Gobbet, esta estructura combina una creación centralizada de políticas con una ejecución descentralizada, siempre orientada a reducir riesgos y garantizar el máximo nivel de gobernanza.

“No obstante, la responsabilidad de producir, controlar y desarrollar estos mecanismos de protección está tanto en el centro como en las áreas operativas. Existen aspectos legales, de responsabilidad, cuestiones éticas relacionadas con la estrategia de datos, controles de versionado y otras prácticas. Itaú cuenta con un equipo enorme en este frente, incluso pionero, con varias patentes relacionadas con IA responsable y un sólido equipo de investigación”, señala.

Para asegurar los beneficios en eficiencia, Bruno afirma que el análisis de prioridades e iniciativas se realiza siempre caso por caso.

“¿Tiene sentido esperar a que termine la modernización para avanzar con la estrategia de datos o el beneficio es tan importante que vale la pena avanzar incluso sobre sistemas heredados y migrar después a una solución moderna? Siempre es una decisión entre esfuerzo e impacto. Hay situaciones en las que tiene sentido desarrollar la solución sobre sistemas heredados y otras en las que es mejor contratar soluciones externas para avanzar con la estrategia”.

Gobbet considera que probar nuevas soluciones con pequeños grupos de clientes y avanzar junto con procesos de auditoría y evaluación de riesgos, bajo un modelo MVP que privilegia la modernización con seguridad, ha sido una de las claves del éxito. Esto ocurre en un contexto donde los fraudes digitales generaron pérdidas cercanas a US$442 mil millones para la economía global en 2025. En Brasil, datos de Febraban Tech 2026 indican que cuatro de cada diez brasileños ya han sido víctimas de algún tipo de fraude.

El debate sobre la regulación de la inteligencia artificial es, para Gobbet, uno de los más complejos de la agenda tecnológica. Brasil ha replicado principalmente el modelo europeo. Él reconoce la tensión existente: una regulación demasiado rígida puede limitar la creatividad y frenar el desarrollo de nuevas soluciones, mientras que un entorno excesivamente liberal, como el estadounidense, implica riesgos que no siempre reciben la atención necesaria.

“Hay quienes comparan este momento con una carrera nuclear o una nueva Guerra Fría entre Estados Unidos y China, pero no sabemos cómo medir realmente esa situación. Creo que el punto medio sería el camino ideal”, afirma.

Respecto al futuro cercano, Gobbet se muestra escéptico frente a las visiones más alarmistas. La idea de que en pocos años se alcanzará la Inteligencia General Artificial (AGI), capaz de sustituir el trabajo humano en toda su complejidad, no le resulta convincente. Considera que la IA generativa y sus aplicaciones continúan avanzando, pero a un ritmo más gradual, lejos de los grandes saltos observados en 2022 con el lanzamiento y popularización de GPT.

“Durante los próximos dos o tres años creo que veremos cambios menos espectaculares: la consolidación del reskilling como un movimiento inevitable dentro y fuera de los bancos, y el reconocimiento creciente de que la tecnología y las personas no son variables excluyentes. Seguimos necesitando personas, muchas veces aquellas capaces de conectar el negocio con la tecnología. Puedes tener al mejor científico de datos del mundo, pero no funcionará en todas las áreas”, concluye.

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