Los bancos capaces de utilizar la IA para reducir costes, aumentar ingresos, mejorar la gestión del riesgo y ofrecer servicios realmente personalizados podrán alcanzar niveles de eficiencia difíciles de imaginar hoy. Los que simplemente añadan inteligencia artificial a estructuras diseñadas para el siglo XX probablemente tendrán un problema.
Miguel Ángel Valero
Durante años hemos hablado de la inteligencia artificial (IA) como una herramienta capaz de mejorar la productividad de las empresas. Pero en algunos sectores su impacto puede ir mucho más allá. Y probablemente uno de los mejores ejemplos sea la banca. No porque los bancos hayan descubierto ahora la IA. Llevan décadas utilizando algoritmos para evaluar riesgos, conceder créditos, detectar fraude, segmentar clientes o automatizar procesos. ç
La diferencia es que hasta ahora la tecnología ayudaba al banco a hacer mejor determinadas tareas. Lo que viene ahora puede transformar directamente cómo funciona un banco, cuántas personas necesita, cómo se relaciona con sus clientes y dónde obtiene sus beneficios. Y los movimientos que estamos viendo en España indican que las propias entidades ya lo han entendido.
El BBVA ha creado un área global denominada AI Transformation. El Sabadell, una división específica de Transformación Corporativa e IA. CaixaBank ha puesto en marcha una oficina de IA. Bankinter tiene un programa dirigido personalmente por su consejera delegada, Gloria Ortiz, con alrededor de 5.000 agentes IA desplegados entre sus empleados y 150 modelos de IA funcionando en distintas áreas. El Santander ha reforzado su estructura incorporando especialistas y se ha fijado como objetivo generar más de 1.000 millones€ de valor entre 2026 y 2028 gracias a la IA. Asegura que 17.000 empleados ya utilizan IA para desarrollar software y que aproximadamente el 40% del código producido en el banco cuenta con ayuda de IA.
Esto ya no consiste en instalar un chatbot. La verdadera revolución llegará cuando los bancos empiecen a desplegar miles de agentes de IA capaces de realizar tareas que hoy requieren intervención humana. Y esto es solamente el principio. Pensemos en cómo puede funcionar un banco dentro de unos años. Un agente de IA podrá analizar permanentemente nuestras cuentas, ingresos, gastos, inversiones, hipoteca, seguros y situación fiscal. Podrá anticipar problemas de liquidez antes de que aparezcan, proponernos refinanciar una deuda, detectar que estamos pagando demasiado por un seguro o sugerir dónde colocar nuestro ahorro.
En lugar de entrar en la aplicación del banco buscando entre decenas de menús, es probable que simplemente hablaremos con ella: “Quiero comprar una casa de 400.000 euros dentro de tres años. ¿Qué tengo que hacer?”Y el banco podrá construir inmediatamente un plan financiero personalizado utilizando toda nuestra información.
Ese salto es enorme porque transforma la relación tradicional entre banco y cliente. Pasamos de un modelo en el que el cliente busca productos financieros a otro en el que el banco anticipa sus necesidades.
Pero hay otra revolución todavía más importante y menos visible: la que ocurrirá dentro de las propias entidades. La banca es uno de los negocios más intensivos en información que existen. Miles de empleados analizan documentos, revisan contratos, programan software, elaboran informes, evalúan riesgos, gestionan reclamaciones, realizan controles regulatorios o atienden consultas. Precisamente las tareas donde la inteligencia artificial está avanzando más rápido.
Por eso, el debate sobre si la IA provocará reducción de plantillas en la banca está mal planteado. Probablemente la cuestión no sea si ocurrirá, sino a qué velocidad. Desde la crisis financiera de 2008, la banca española ya ha vivido una transformación gigantesca mediante fusiones, digitalización y cierre de oficinas.
La IA puede abrir una segunda fase de ese proceso. Pero esta vez no afectará principalmente a las sucursales. Puede afectar especialmente al enorme entramado de puestos administrativos, tecnológicos y de análisis que existe detrás de ellas. Eso no significa que desaparezca el empleado bancario. Significa que probablemente cambiará profundamente su función. Muchas tareas rutinarias serán realizadas por máquinas y el trabajo humano se concentrará cada vez más en supervisión, relaciones comerciales, decisiones complejas y actividades donde la confianza personal siga teniendo valor.
Y aquí aparece una consecuencia económica muy interesante. Si un banco consigue atender a más clientes, vender más productos, analizar mejor el riesgo y reducir significativamente sus costes operativos, la IA puede convertirse en una poderosa palanca para elevar su rentabilidad. En un sector donde pequeñas diferencias en eficiencia terminan generando enormes diferencias de beneficios, disponer de mejores sistemas de IA puede convertirse en una ventaja competitiva extraordinaria.
Pero también existe la otra cara de la moneda. Cuanto más dependa un banco de la IA, mayor será el riesgo asociado a ella: errores en modelos, sesgos algorítmicos, privacidad de los datos, decisiones difíciles de explicar y, sobre todo, ciberseguridad.
La aparición de modelos capaces de encontrar vulnerabilidades informáticas en cuestión de minutos ha encendido las alarmas entre los supervisores europeos. El Banco Central Europeo (BCE) ya está exigiendo a las entidades reforzar sus planes de contingencia. Porque la misma IA que permite construir defensas más sofisticadas también puede proporcionar herramientas mucho más poderosas a quienes intentan atravesarlas. Y eso convierte esta transformación en una carrera doble: los bancos tienen que adoptar la IA rápidamente para no quedarse atrás, pero no pueden hacerlo tan rápido como para perder el control sobre ella.
Durante años hemos pensado que la gran transformación tecnológica de la banca era pasar de la oficina física al teléfono móvil. Aquello fue solamente la primera parte. La verdadera metamorfosis comienza ahora. El banco del futuro probablemente tendrá menos procesos manuales, estructuras mucho más ligeras, y miles de agentes de IA trabajando permanentemente detrás de cada empleado y de cada cliente. Y esto puede terminar creando una brecha enorme entre entidades.
"Los bancos capaces de utilizar la IA para reducir costes, aumentar ingresos, mejorar la gestión del riesgo y ofrecer servicios realmente personalizados podrán alcanzar niveles de eficiencia difíciles de imaginar hoy. Los que simplemente añadan inteligencia artificial a estructuras diseñadas para el siglo XX probablemente tendrán un problema", advierte Pablo Gil en The Trader.
Por eso, desde el punto de vista del inversor, quizá dentro de unos años ya no sea suficiente comparar bancos mirando únicamente su margen de intereses, morosidad, capital, o rentabilidad. Habrá que empezar a hacerse otra pregunta: ¿qué bancos están utilizando realmente la IA para reinventar su negocio y cuáles simplemente están intentando no quedarse atrás? "Porque si esta revolución alcanza todo su potencial, la IA no será una herramienta más dentro de los bancos. Será parte del propio banco", insiste este experto.
