por Huenei IT Services | Sep 16, 2025 | Data
Durante años, el Open Banking fue visto principalmente como un ejercicio de cumplimiento normativo. Regulaciones en Europa, Latinoamérica y partes de Asia establecieron estándares para el intercambio de datos, la interoperabilidad y los derechos del consumidor. Pero a medida que el modelo madura, queda claro que el alineamiento regulatorio es solo el primer paso.
La verdadera oportunidad está en transformar el Open Banking de una obligación legal a una estrategia de crecimiento.
La presión sobre los márgenes bancarios
La industria bancaria global enfrenta una presión sostenida sobre sus márgenes. El aumento de los costos operativos, los mayores requisitos de capital y las crecientes expectativas de clientes digitales están erosionando la rentabilidad. Las palancas tradicionales de eficiencia, como el cierre de sucursales, la automatización de procesos de back office o la reducción de personal, ya no son suficientes para garantizar la resiliencia a largo plazo.
En este contexto, el Open Banking no debe verse como una carga regulatoria más, sino como una palanca estratégica para desbloquear nuevas fuentes de ingresos. Al adoptar ecosistemas de datos abiertos, los bancos pueden diversificar servicios, fortalecer alianzas y monetizar APIs como productos en sí mismos.
Más allá de la tecnología: un cambio en el modelo de negocio
Muchas instituciones aún ven las APIs como “tuberías”. Una necesidad técnica para cumplir con regulaciones o integrarse con socios. Esta visión limitada pierde de vista el verdadero valor: las APIs son canales de distribución. Permiten a los bancos ofrecer productos fuera de sus propias plataformas, llegando a los clientes a través de apps fintech, sistemas corporativos y marketplaces de terceros.
En otras palabras, el Open Banking no solo implica rediseñar sistemas. Implica reimaginar el modelo de negocio:
- Pasar de estrategias centradas en productos a estrategias centradas en ecosistemas.
- Monetizar el acceso a datos como servicio para fintechs, aseguradoras y empresas.
- Construir servicios de valor agregado sobre datos transaccionales, como scoring crediticio, planificación financiera o pagos embebidos.
Este cambio no es opcional. Las empresas que logren posicionarse en el centro del ecosistema digital van a tener una clara ventaja.
En cambio, quienes sigan operando de forma aislada corren el riesgo de perder relevancia frente a un mercado que evoluciona cada vez más rápido.
El auge de las alianzas
Uno de los aspectos más prometedores del Open Banking es la posibilidad de colaborar con fintechs y nuevos jugadores, en lugar de competir directamente.
Asociarse permite a los bancos acelerar la innovación sin reinventar la rueda. Por ejemplo:
- Un banco retail puede integrar una herramienta de gestión financiera personal de una fintech en su app, generando mayor fidelización.
- Un banco corporativo puede conectar sus servicios de tesorería directamente con plataformas ERP, creando experiencias B2B fluidas.
- Un banco universal puede apalancar plataformas fintech de préstamos para ampliar el acceso al crédito en poblaciones desatendidas, manteniendo la gestión del riesgo internamente.
En todos los casos, el modelo de API abierta permite a los bancos ampliar su relevancia a lo largo del recorrido del cliente, manteniendo la confianza como diferencial central.
Rentabilidad en la economía del dato abierto
La magnitud de la oportunidad es clara. A nivel global, hay más de 416.000 millones de dólares en ingresos bancarios en juego con la transición hacia la economía de datos abiertos. Las APIs se están convirtiendo en productos por derecho propio, y los bancos comienzan a cobrar a sus socios por conjuntos de datos premium, analítica avanzada o conectividad en tiempo real.
Ademas, la colaboración refuerza la resiliencia. En lugar de competir contra cada nuevo jugador digital, los bancos pueden convertirse en orquestadores de ecosistemas, ofreciendo más opciones a los clientes y capturando una parte de la innovación de terceros.
Tesorería corporativa e innovación B2B
Aunque gran parte de la conversación sobre Open Banking se enfoca en el segmento retail, los casos de uso corporativos pueden ser igual de transformadores. Las grandes empresas demandan visibilidad en tiempo real de su liquidez, posiciones cross-border y pronósticos de flujo de caja. Las APIs permiten a los bancos conectarse directamente con sistemas de tesorería y ERPs, brindando:
- Gestión de posiciones instantánea en múltiples geografías
- Optimización de liquidez mediante barridos y transferencias automáticas
- Reducción del riesgo operativo al eliminar procesos por lotes y conciliaciones manuales
Estas capacidades generan relaciones sólidas y de alto valor con los clientes corporativos. Esto es una defensa clave frente a la comoditización del negocio minorista.
Actuar con urgencia
Tres de cada cuatro bancos en el mundo esperan que la adopción de Open Banking y el uso de APIs crezca más del 50 % en los próximos años. En Europa, la cantidad de terceros proveedores se cuadruplicó en solo dos años, demostrando la velocidad con que estos ecosistemas pueden escalar cuando la regulación y el mercado se alinean.
Para los bancos en mercados emergentes, la lección es simple: esperar a que la regulación madure no es una estrategia. Las instituciones que adopten una postura proactiva, invirtiendo en gobernanza de datos, monetización de APIs y modelos de alianzas, serán las mejor posicionadas.
La perspectiva de Huenei
En Huenei vemos al Open Banking como un punto de inflexión. Los ganadores serán aquellos que lo traten no como un requisito de compliance, sino como una plataforma para crecer. El éxito requiere:
Integración ágil: APIs que se conectan sin fricción ni interrupciones.
Equipos especializados: squads capaces de modernizar sistemas legados y de incorporar seguridad en todas las capas.
Arquitectura escalable: soluciones que cumplan con los requisitos actuales, pero estén listas para la innovación futura.
En última instancia, el Open Banking es un cambio de modelo: de lo cerrado a lo abierto, de lo centrado en el producto a lo centrado en el ecosistema.
Se trata de transformar la regulación en oportunidad.
Leé el informe completo acá
por Huenei IT Services | Sep 5, 2025 | Data
Una guía práctica sobre Open Banking
Open Banking ya no es solo regulación: se convirtió en la base de la infraestructura financiera moderna. La apertura de datos mediante APIs está transformando la forma en que los bancos se relacionan con clientes, fintechs y corporaciones.
Este informe explora cómo la banca abierta evoluciona hacia un modelo centrado en la experiencia del cliente y en la creación de nuevos modelos de negocio. Ya no se trata solo de cumplir con la normativa, sino de integrar rápido, sin downtime y con equipos preparados para capturar valor.
En este whitepaper vas a encontrar:
- Por qué la experiencia del cliente es hoy el verdadero motor del Open Banking
- Cómo los pagos abiertos están cambiando el checkout digital
- Qué oportunidades de rentabilidad y resiliencia trae la colaboración con fintechs
- Casos de uso corporativos: tesorería y APIs en tiempo real
- La visión práctica de Huenei para acelerar la adopción sin frenar la operación
Una guía clara y accionable para entender cómo pasar del cumplimiento a la generación de valor con Open Banking.
Leé el informe completo acá
por Huenei IT Services | Aug 7, 2025 | Inteligencia Artificial
Los sistemas legacy suelen ser el corazón de muchas operaciones críticas. Pero a medida que la tecnología avanza, también lo hace la presión por modernizarlos.
¿El problema? Los enfoques tradicionales de modernización son lentos, costosos y riesgosos. Reescribir desde cero puede llevar meses (o incluso años), y el conocimiento perdido, especialmente en entornos mal documentados, es casi imposible de recuperar.
¿Y si existiera una forma de acelerar la transformación sin empezar de cero?
En Huenei, estamos aplicando una estrategia que está cambiando las reglas del juego: el prompt engineering.
De arqueología del código a descubrimiento asistido por IA
Muchas aplicaciones legacy fueron desarrolladas en lenguajes ya obsoletos como Visual Basic, PHP o .NET Framework, y casi nunca cuentan con documentación. Hacer ingeniería inversa es lento. Entender la lógica del sistema lleva tiempo, y replicar esa funcionalidad en tecnologías modernas implica un riesgo alto.
Hoy, en lugar de depender únicamente del análisis manual de código, usamos modelos de lenguaje (LLMs) para ayudarnos a comprenderlo. ¿Cómo? Con prompts diseñados estratégicamente.
Preguntas como:
• “Explicá lo que hace esta clase como si fueras un arquitecto de software senior.”
• “Listá las principales reglas de negocio en este módulo.”
…nos permiten acelerar el entendimiento del sistema.
Los LLMs generan resúmenes, mapas de dependencias y vistas de lógica de negocio — sin necesidad de leer cada línea de código. Eso nos permite alinear equipos más rápido y definir mejor el camino de modernización.
No se trata solo de entender mejor, sino de entregar mejor
El prompt engineering no se limita a hacer preguntas. Se trata de integrar el lenguaje natural en flujos de trabajo técnicos, habilitando nuevas formas de productividad. Así es como lo aplicamos:
- Planificación de arquitectura: usamos prompts para simular escenarios de migración y proponer arquitecturas modernas como microservicios o serverless.
• Refactorización de código: traducimos funciones legacy a sintaxis actual (por ejemplo, de .NET Framework a .NET Core).
• Testing automatizado: generamos pruebas unitarias a partir de descripciones funcionales o flujos existentes.
• Documentación viva: a medida que trabajamos, los prompts generan documentación técnica, archivos README, y specs OpenAPI. Se acabó eso de documentar “al final”.
Cada prompt forma parte de una biblioteca gobernada y reutilizable. Los equipos los iteran, versionan y validan como cualquier otro artefacto técnico.
Los developers no se reemplazan, se potencian
El prompt engineering no elimina el trabajo técnico — lo hace más eficiente.
Los ingenieros siguen diseñando arquitecturas, validando resultados y revisando código. Pero ahora lo hacen con copilotos de IA que reducen tareas repetitivas y aceleran la toma de decisiones.
Además, esto permite que devs con menos experiencia se sumen más rápido a proyectos complejos, acortando la curva de aprendizaje.
¿El resultado? Menos riesgo, entregas más rápidas y una estrategia de modernización reutilizable.
¿Por qué es clave ahora?
La presión por modernizar es real. Pero no todas las empresas pueden frenar sus sistemas core o pasar un año reescribiendo todo.
El prompt engineering ofrece un camino intermedio: una forma inteligente y escalable de evolucionar lo que ya funciona, sin romperlo todo.
En Huenei creemos que modernizar no tiene que implicar una disrupción total.
Al combinar IA con buenas prácticas de ingeniería, estamos convirtiendo la deuda técnica en una plataforma para la innovación.
¿Estás listo para repensar tu estrategia legacy?
por Huenei IT Services | Aug 4, 2025 | Inteligencia Artificial
Modernización de sistemas legacy con IA y Prompt Engineering
Miles de organizaciones siguen dependiendo de sistemas construidos hace más de una década. Migrarlos es clave para sostener la competitividad, pero hacerlo con métodos tradicionales puede ser lento, costoso y riesgoso.
En este informe te contamos cómo desde Huenei estamos aplicando Prompt Engineering para acelerar la modernización de sistemas legacy. Un enfoque híbrido, ágil y probado, que potencia a los equipos en lugar de reemplazarlos.
En este whitepaper vas a encontrar:
• Por qué los sistemas legacy limitan la evolución tecnológica
• Cómo usamos prompts para analizar, refactorizar y documentar de forma asistida
• Un enfoque en cinco fases con casos reales y ejemplos concretos
• Qué beneficios concretos estamos viendo en tiempos, calidad y colaboración
Una guía práctica para transformar lo crítico, sin empezar de cero.
Leé el informe completo acá
por Huenei IT Services | Jul 24, 2025 | Inteligencia Artificial
La aparición de los modelos de lenguaje (LLMs) abrieron una nueva dimensión en el desarrollo de software — una que no se basa únicamente en código tradicional, sino también en cómo interactuamos con el modelo.
En este contexto, el Prompt Engineering dejó de ser una simple habilidad para convertirse en una práctica formal dentro de los equipos técnicos.
Del experimento al proceso
Al principio, escribir prompts era algo intuitivo, casi lúdico — una manera creativa de hablar con la IA. Pero en entornos corporativos, donde la consistencia, la calidad y la escalabilidad son claves, ese enfoque ya no es suficiente.
Hoy, un prompt no es solo un mensaje. Es un activo funcional y reutilizable. Y para escalar, hay que tratarlo como tal.
¿Qué es Prompt Engineering?
Prompt Engineering es el proceso de diseñar instrucciones claras y efectivas para guiar el comportamiento de modelos como GPT, Claude o Gemini.
Un prompt bien estructurado puede definir el rol del modelo, la tarea, el formato de salida, las restricciones y el tono. Puede extraer datos estructurados de texto libre, generar código base, escribir tests, resumir documentación o asistir en decisiones — todo sin modificar el modelo ni hacer fine-tuning.
Pero a medida que los LLMs se usan más allá de la experimentación, los prompts escritos de forma ad hoc dejan de ser suficientes. Repetición, falta de control de versiones, resultados inconsistentes y dificultad para colaborar, son solo algunos de los problemas que aparecen cuando no se aplican buenas prácticas.
¿Por qué se necesita rigor de ingeniería?
Así como en el desarrollo de software el código se revisa, versiona, testea y documenta, los prompts deberían seguir un enfoque similar.
Los prompts bien diseñados son:
- Versionables: permiten hacer seguimiento, rollback y mejoras continuas
- Testeables: se pueden validar en términos de precisión semántica y consistencia
- Reutilizables: se adaptan a distintos contextos y equipos
- Gobernados: siguen lineamientos de uso, benchmarks de rendimiento y criterios de calidad
Este cambio habilita nuevos flujos de trabajo como PromptOps, donde los prompts se gestionan dentro de pipelines de CI/CD, integrándose a QA, testing y delivery.
Prompt Engineering en la práctica
Imaginemos un equipo que usa un LLM para generar tests unitarios a partir de descripciones funcionales. Si cada desarrollador escribe su propio prompt manualmente, los resultados van a variar en estilo, calidad y formato — y eso dificulta tanto la validación como la reutilización.
Ahora imaginemos una librería central de prompts aprobados, con templates predefinidos para generar tests, versionados y con métricas de performance asociadas. Los devs pueden reutilizarlos, adaptarlos por parámetros, e integrarlos directamente en su flujo de trabajo. Eso es Prompt Engineering — y mejora tanto la eficiencia como la consistencia.
Lo mismo aplica a documentación, generación de features, detección de bugs, agentes internos, etc.
El cambio no es qué puede hacer el modelo, sino cómo le pedimos que lo haga.
Cómo escalar la práctica en toda la organización
A medida que los LLMs se integran en más áreas del negocio, el Prompt Engineering se vuelve una práctica transversal. Ya no es responsabilidad de una sola persona o equipo.
Desarrolladores, QA, DevOps, arquitectura y producto participan activamente en el diseño, validación y mantenimiento de prompts.
Esto requiere nuevas capacidades:
- Infraestructura AI-friendly: acceso seguro a APIs, entornos de prueba controlados, integración con sistemas internos
- Skillsets interdisciplinarios: combinación de conocimiento técnico, claridad lingüística, expertise de dominio y visión centrada en el usuario
- Modelos de gobernanza: librerías de prompts, flujos de revisión, KPIs de rendimiento, herramientas como LangChain o PromptLayer
- Capacitación interna: entrenar equipos para escribir mejores prompts, testearlos y aplicar mejores prácticas
Las organizaciones que abordan Prompt Engineering como una práctica estructurada — y no solo un experimento aislado — están mucho mejor posicionadas para escalar la IA generativa de forma responsable.
Una nueva capa en el SDLC
El Prompt Engineering no reemplaza el ciclo de vida de desarrollo de software — lo complementa.
Cada etapa del SDLC se puede acelerar o mejorar con prompts bien diseñados:
- Requerimientos: convertir specs en user stories o criterios de aceptación
- Diseño: generar sugerencias de arquitectura o diagramas
- Codificación: generar funciones, boilerplate o refactorizar código legacy
- Testing: escribir tests unitarios, flujos de integración o pruebas de regresión
- Documentación: crear changelogs, comentarios inline, manuales técnicos
- Mantenimiento: resumir PRs, detectar bugs o asistir en análisis post-release
Prompt Engineering funciona como una capa que conecta el lenguaje natural con la ejecución — permitiendo que la intención humana fluya más rápido hacia el producto.
El camino a seguir
Cuanto más integrada está la IA en los procesos de una organización, más estratégico se vuelve el Prompt Engineering.
No se trata de probar hasta que salga bien. Se trata de construir lógica reutilizable en lenguaje natural — que pueda testearse y compartirse.
En Huenei ya formalizamos esta práctica para ayudar a nuestros clientes a adoptar este mindset. Nuestros equipos trabajan de forma transversal para construir librerías gobernadas, integrarlas en pipelines de QA y DevOps, y llevarlas a producción.
Un buen prompt no solo mejora la IA — mejora todo tu equipo.
