Resultados

Se encuestaron a responsables del área de TI en 2 entidades bancarias peruanas y se evaluó el nivel de ciberseguridad antes y después de la implementación de soluciones de inteligencia artificial, considerando indicadores clave: detección de amenazas, tiempo de respuesta, prevención de fraudes y satisfacción del cliente interno.

Matriz final de Prisma

Para realizar la búsqueda de artículos bibliográficos relacionados con la aplicación de la inteligencia artificial, se utilizó la metodología PRISMA, que permite organizar de forma sistemática el proceso de revisión de literatura científica. Se emplearon como bases de datos principales: Google Scholar, Scopus, IEEE Xplore y ERIC, enfocando la búsqueda en publicaciones académicas y técnicas recientes.

Las palabras clave utilizadas fueron: “ciberseguridad en pequeñas empresas”, “seguridad en redes de comunicación”, “protección de datos sensibles” y “vulnerabilidades en redes empresariales”.

Criterios de inclusión

• Artículos publicados entre 2010 y 2025.
• Idiomas: inglés y español.
• Fuentes científicas revisadas por pares.
• Estudios sobre IA en ciberseguridad, biometría, detección de fraudes, etc., aplicados al sector bancario.
• Casos de estudio o investigaciones con resultados prácticos y medibles.

 

Criterios de exclusión

• Opiniones sin respaldo empírico.
• Publicaciones anteriores al año 2010.
• Fuentes de blogs, noticias, o medios no académicos.
• Estudios sin mención explícita del sector bancario.
• Investigaciones centradas únicamente en IA aplicada a marketing, atención al cliente o áreas no relacionadas con seguridad.

 

Registros Identificados	20
Sin duplicados	15
Excluidos por resumen	11
Texto completo revisado	7
Incluidos finales	4

 

 Diagnóstico actual (situación inicial)  

En la actualidad, las entidades financieras en el Perú enfrentan un entorno digital cada vez más complejo y expuesto a amenazas cibernéticas avanzadas como fraudes electrónicos, accesos no autorizados, suplantación de identidad y ataques de malware. A pesar de contar con medidas tradicionales de seguridad, muchas instituciones aún presentan problemas en la detección temprana de amenazas, en la capacidad de respuesta inmediata y en la protección integral de datos sensibles.

Entre los principales síntomas observados se encuentra el incremento de intentos de fraude digital, la ineficiencia en la gestión manual de incidentes, así como procesos de autenticación vulnerables o poco actualizados. Estas deficiencias son producto, principalmente, de la sobrecarga de los equipos de seguridad, la falta de automatización en los procesos de monitoreo, y la escasa integración de tecnologías emergentes como la inteligencia artificial.

Algunas instituciones han iniciado procesos de modernización tecnológica, sin embargo, la adopción de IA en los sistemas de seguridad aún es parcial, limitada o experimental. En muchos casos, los sistemas SIEM tradicionales no incorporan algoritmos predictivos o de aprendizaje automático, lo que impide anticipar comportamientos anómalos y ejecutar respuestas autónomas de forma correcta y en tiempo real.

Esta situación ha generado una capacidad de defensa digital desigual entre entidades, donde las más tecnificadas han logrado avances notorios, mientras que otras aún operan con infraestructuras obsoletas y protocolos reactivos. El impacto se ve reflejado en tiempos elevados de respuesta, filtraciones de información y pérdidas económicas considerables, además de un deterioro en la confianza del cliente.

En consecuencia, se hace necesario un enfoque integral que contemple la incorporación estratégica de la inteligencia artificial en los sistemas de seguridad bancarios, con el fin de mejorar la detección proactiva, automatizar la gestión de incidentes y reducir la exposición a ciberataques. Este diagnóstico inicial justifica la pertinencia y urgencia de la investigación propuesta.

 

Algún dato estadístico que responda a uno de los objetivos 

Tablas encontradas en fuentes bibliográficas:

La investigación, realizada por Censuswide, incorpora las respuestas de 300 CFO, directores financieros y contadores en compañías de los Estados Unidos con ingresos anuales de más de $ 150 millones. 

https://fpalatam.com/ia-en-finanzas/

La gráfica demuestra que la mayoría de las empresas están dispuestas a utilizar a la IA dentro de su organización lo que es un indicio de que están dispuestas a darle más protagonismo a esta herramienta.

Posteriormente hicimos una encuesta independiente para obtener unos resultados adicionales.

La pregunta fue: ¿Confiaría que un banco utilizara la inteligencia artificial para proteger mis datos personales?:

La encuesta realizada demuestra que existe una tendencia hacia el escepticismo hacia la IA ya que la mayoría votó en neutral y desacuerdo. Lo que es un indicio de que la IA a pesar de que sea una gran herramienta tiene detractores que por diferentes motivos no confían completamente en la IA.