Las Claves #Banco Santander

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.

Miguel Ángel Valero

Anthropic ha lanzado Claude Fable 5.1 y Claude Mythos 5.1, y aviva la guerra por la inteligencia artificial (IA) barata: Las lecturas de caché pasan a 0,25$ por millón de tokens, un 75% menos que antes, y la empresa calcula un ahorro del 25% en cargas de trabajo típicas y de hasta el 45% en las muy agénticas. "No es que el modelo piense más barato, es que recordar cuesta cuatro veces menos", subrayan en Digital Brain. La empresa asegura que los falsos positivos, una de las quejas más recurrentes de los clientes, se reducen un 85%, el 60% en ciberseguridad. Además, Enterprise Frontier Safeguards permite que el cliente almacene sus datos en infraestructura cloud que controla él, porque "Anthropic nunca ha entrenado con datos de empresa sin permiso explícito, y nunca lo hará".

Es la estrategia de Anthropic para ganar peso en el segmento de empresas, ya que Fable 5 apenas tiene una cuota del 11% del gasto corporativo en IA dos meses después de su lanzamiento.

Pero Glean dice a los directores de sistemas que Anthropic les cobra de más. La compañía asegura ante responsables de tecnología que la factura de los clientes de Anthropic puede ir hasta un 80% por encima de lo necesario, y ataca a Claude por coste de tokens y seguridad del dato. 

Crowstrike refuerza la ciberseguridad

Mientras, CrowdStrike ofrece Falcon Guardian, un producto que hace una lista de todos los agentes de IA dentro de una empresa y bloquea los que nadie autorizó. En Fal.Con 2026, su congreso anual en Las Vegas, presentó el producto, dos modelos propios de ciberseguridad en Safe Mind (Red Tempest para el lado ofensivo y Blue Solano para el defensivo), un laboratorio de investigación y una ampliación del acuerdo con OpenAI: Falcon Guardian pasa a vigilar los agentes de Codex en tiempo de ejecución y GPT-5.6 Cyber entra dentro del servicio FAIRR de análisis de riesgo.

Los nuevos modelos de Safe  Mind están entrenados sobre los abiertos Nemotron de Nvidia con CoreWeave como infraestructura. CrowdStrike asegura que genera un 29% más de detección que los modelos frontera de referencia, remediación 6 veces más rápida y 99% de ahorro en el coste de detectar y responder.

George Kurtz, consejero delegado, lo explica en un comunicado: "La IA no ha cambiado el ataque, ha cambiado su velocidad. La gobernanza por sí sola no puede parar a un agente que ya está en marcha".

Por su parte,  OpenAI reanuda el entrenamiento de Astra que había congelado tras la brecha de Hugging Face y clasifica a Astra como su primer modelo de riesgo cibernético crítico. 

Mientras, el Pentágono proporciona su propia versión de ChatGPT y Grok a toda su plantilla, que supone 3 millones de personas. 

GE Appliances mete IA en fábrica y contrata a 600 personas más para una ampliación de su planta que ha requerido una inversión de 180 millones$. Usa IA para cazar errores de producción, prever demanda y repartir el trabajo. Otra evidencia más sobre que automatizar operaciones no implica necesariamente despidos.

Aunque no siempre es así. Uber ha despedido al 10% de su plantilla, 3.300 empleados, el mayor recorte desde mayo de 2020. La estrategia de Dara Khosrowshahi aplana un 20% las capas directivas, deja el teletrabajo en apenas el 1%, y reenfoca el grupo en tres áreas:  transporte compartido, delivery, y robotaxi, su nueva gran apuesta. 

Tesla vendió 86.166 coches fabricados en China en agosto, un 3,6% más interanual pero un 7,9% menos que en julio. La fábrica en Shanghái preocupa por los números: en julio las ventas subían un 38% interanual; en agosto, solo un 3,6%. Su cuota en el eléctrico chino cayó al 6,6% desde el 15 de 2020, y ya exporta más de la mitad de lo que fabrica. Enfrente, BYD vendió 440.293 vehículos. La planta china de Tesla vende cada vez menos dentro y más al extranjero, porque los rivales locales ofrecen coches más baratos y con más extras.

Meta lanza Muse Voice Transcribe y distingue más de 20 voces en directo. Su primer modelo de voz en tiempo real convierte audio en texto separando a más de 20 personas y manejando más de 25 idiomas, incluso si alguien cambia de idioma a media frase. Resuelve el punto débil de las actas de reunión con mucha gente.

Mientras Dell sube un 7% en Bolsa tras elevar su previsión para el año fiscal 2027, apoyada en la demanda voraz de servidores de IA, Credo se desploma el 18% en el Nasdaq:  el fabricante de chips de conectividad dispara ingresos un 114,7% por la IA, firma su mejor trimestre, con 479 millones$ en ventas, 236 millones en beneficio (+114,7%), pero el margen bruto bajó al 68%, frente al 68,3% esperado.

The Trader: China acelera frente a EEUU con Six Networks

Cuando hablamos de la carrera por la IA entre EEUU y China, casi toda la atención se concentra en los mismos nombres: Nvidia, OpenAI, Google, Huawei o DeepSeek. Hablamos de quién tiene los mejores chips, quién desarrolla el modelo más potente o quién consigue entrenarlo con mayor rapidez. Pero China parece estar planteando la batalla desde un ángulo bastante diferente. Pekín acaba de integrar dentro de su nuevo Plan Quinquenal uno de los mayores programas de infraestructuras de su historia. Se llama Six Networks y contempla inversiones superiores a 26 billones de yuanes, unos 3,8 billones$, hasta 2030. 

El objetivo no es simplemente construir más centros de datos. China quiere crear toda la infraestructura física necesaria para que la IA pueda extenderse por el conjunto de su economía. El plan conecta seis grandes redes: electricidad, agua, telecomunicaciones, capacidad de computación, logística e infraestructuras urbanas subterráneas. Por primera vez, China pretende desarrollarlas como partes de un mismo sistema en lugar de tratarlas como proyectos independientes.

"China parece haber entendido que la carrera de la IA no se decidirá exclusivamente por quién tenga el mejor modelo o el semiconductor más avanzado. La IA necesita enormes cantidades de electricidad, centros de datos, agua para refrigerarlos, fibra óptica, redes de telecomunicaciones y una logística capaz de conectar todo el sistema. Por eso Pekín quiere construir centros de supercomputación, grandes centros de datos y hubs específicos para IA conectados mediante redes de altísima velocidad", explica Pablo Gil en The Trader. 

La idea es especialmente ambiciosa: crear una especie de “red eléctrica de capacidad computacional”, capaz de enviar las cargas de trabajo hacia aquellos centros de datos que tengan capacidad disponible en cada momento. Convertir la potencia de cálculo en un recurso nacional que pueda distribuirse allí donde sea necesario.

La electricidad será otra pieza fundamental. China pretende ampliar sus líneas de transmisión de larga distancia, aumentar enormemente el almacenamiento energético e integrar la producción renovable con los centros de datos. Incluso plantea utilizar IA para gestionar la propia red eléctrica en tiempo real. El consumo eléctrico de los centros de datos chinos ya equivale aproximadamente al doble de la producción anual de la presa de las Tres Gargantas, la mayor central hidroeléctrica del mundo por capacidad instalada. 

La carrera de la IA también es, cada vez más, una carrera por disponer de energía abundante y barata. Aquí aparece una diferencia interesante frente a EEUU. El modelo estadounidense está siendo impulsado principalmente por sus gigantes tecnológicos. Meta, Google, Amazon y otras grandes compañías planean invertir cientos de miles de millones$ en centros de datos y capacidad computacional, mientras OpenAI ha llegado a hablar de inversiones de varios billones en infraestructuras durante los próximos años.

China está adoptando un enfoque mucho más centralizado. No quiere simplemente que varias empresas construyan centros de datos. Quiere diseñar una infraestructura nacional coordinada sobre la que después pueda desplegarse la IA en fábricas, vehículos autónomos, robots, logística y ciudades. EEUU parte con una enorme ventaja en semiconductores avanzados, software y modelos de IA. China intenta compensarla utilizando algunas de sus mayores fortalezas: planificación a largo plazo, capacidad industrial, infraestructura energética y una extraordinaria velocidad para ejecutar grandes proyectos.

Pero el plan también tiene puntos débiles. China atraviesa una desaceleración económica, su crisis inmobiliaria ha reducido drásticamente los ingresos de los gobiernos locales y Pekín intenta al mismo tiempo contener el enorme endeudamiento acumulado durante años. Además, las restricciones estadounidenses continúan limitando su acceso a los semiconductores más avanzados. Puedes construir una enorme red de centros de datos, pero su productividad dependerá en buena medida de los chips que puedas instalar dentro de ellos.

Estamos entrando en una segunda fase de la carrera por la IA. La primera estuvo dominada por los chips y los modelos. La siguiente estará cada vez más condicionada por la infraestructura necesaria para hacer funcionar todo ese ecosistema: electricidad, redes, centros de datos, agua, almacenamiento energético y capacidad computacional. 

China ya ha utilizado antes una estrategia muy parecida y los resultados están ahí. Durante años identificó determinadas tecnologías como estratégicas, movilizó financiación, infraestructuras, ayudas públicas y capacidad industrial y creó enormes mercados domésticos para acelerar su desarrollo. El resultado es que hoy China domina buena parte de la cadena mundial de baterías, vehículos eléctricos, paneles solares y tecnologías vinculadas a las energías renovables. Ahora intenta aplicar esa misma lógica a la IA. EEUU conserva una ventaja importante en semiconductores avanzados, software y modelos, pero China parece haber asumido que quizá no necesite liderar cada una de esas piezas individualmente para convertirse en una potencia dominante en IA. Su apuesta consiste en construir el ecosistema que permita desplegarla más rápido, más barato y a mayor escala que sus competidores. Por eso, la verdadera carrera puede terminar decidiéndose no solo por quién desarrolla la inteligencia artificial más avanzada, sino por quién consigue integrarla antes en sus fábricas, robots, vehículos, redes eléctricas y, en definitiva, en el conjunto de su economía. Y en ese tipo de carrera, China ya ha demostrado que sabe competir.

Santander ofrece 50.000 nuevas plazas de formación gratis en IA

El programa Santander | Skills for Work, impulsado por Banco Santander y Coursera, activa 50.000 nuevas plazas de formación online gratuita para quienes quieran adquirir competencias en IA, análisis de datos, liderazgo, marketing o innovación, entre otras competencias. Estas plazas se suman a las 50.000 asignadas en agosto. La iniciativa está abierta a cualquier persona mayor de 18 años residente en 12 países distintos, sin necesidad de ser cliente del banco ni contar con titulación universitaria y se podrán solicitar en Santander Open Academy.

"En un entorno laboral que evoluciona constantemente, el aprendizaje continuo es clave para que las personaspuedan desarrollar nuevas habilidades y adaptarse a las oportunidades del futuro", afirmó Anthony Salcito, VP y General Manager de Enterprise para Coursera. "Junto a Banco Santander, queremos ampliar el acceso a una formación flexible y de alta calidad que permita a miles de personas adquirir competencias con alta demanda, obtener credenciales reconocidas y fortalecer su empleabilidad, independientemente de su punto de partida", añade.

"Nuestro informe Habilidades del Futuro refleja que el 81 % de las personas siente la necesidad de seguir ampliando sus competencias, pero el coste y la falta de tiempo siguen siendo los principales frenos. Si queremos que el aprendizaje continuo deje de ser una aspiración y se convierta en una realidad, tenemos que eliminar esas barreras y ése es el objetivo de iniciativas como ésta con Coursera", señala Victoria Zuasti, directora global de Programas y Contenidos de Santander Universidades

Instituto Santalucía crea OrientIA

El Instituto Santalucía ha lanzado OrientIA para resolver las inquietudes de los ciudadanos en materia de jubilación y pensiones. A través de la IA y en formato conversacional, Orient IA busca adaptarse a la manera actual que tiene la ciudadanía de consumir información, que prefiere mayor contexto, fiabilidad y respuestas directas en sus búsquedas de información. OrientIA nace con el objetivo de responder a esta tendencia y acercar a la sociedad el conocimiento más experto, riguroso e independiente sobre una de las cuestiones que más condicionan el bienestar futuro de las personas. Este cambio en los hábitos del ciudadano resulta especialmente relevante en ámbitos como la jubilación y las pensiones, donde la información suele ser técnica, dispersa y sujeta a cambios normativos.

La herramienta, disponible de forma gratuita desde la web del Instituto, permite formular preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas claras, útiles y contextualizadas sobre jubilación, pensiones, ahorro a largo plazo, previsión social o planificación del futuro. 

A diferencia de otras IA generalistas, OrientIA ha sido concebida para garantizar la máxima solvencia de la información, apoyándose en un conocimiento contrastado y fiable. En este sentido, es una herramienta especializada, construida sobre el conocimiento acumulado por el Instituto durante casi una década a través de informes, estudios, barómetros, contenidos divulgativos, publicaciones de la Pensioteca, y aportaciones del Foro de Expertos. Este conocimiento propio se complementa y contrasta con una selección acotada de fuentes oficiales y organismos de máxima solvencia, que permiten a OrientIA integrar en sus respuestas información normativa, estadística e institucional actualizada. 

Con este lanzamiento, el Instituto da un nuevo paso en su labor divulgativa ofreciendo una experiencia conversacional pensada para ayudar a los ciudadanos a comprender mejor estos conceptos básicos de educación financiera. “OrientIA abre a la ciudadanía un conocimiento único en el mercado, por su credibilidad, independencia y especialización”, afirma José Manuel Jiménez, su director. "La IA nos permite convertir el trabajo experto del Instituto en una experiencia más accesible, directa y útil para cualquier persona que quiera entender mejor su futuro financiero”, añade.

Además, la herramienta ha sido diseñada bajo un prisma de innovación responsable. Su objetivo no es sustituir el asesoramiento profesional ni ofrecer recomendaciones personalizadas de inversión, sino ayudar al usuario a comprender conceptos, identificar factores relevantes y acceder a información fiable sobre cuestiones relacionadas con la jubilación y la previsión social. OrientIA no tiene finalidad comercial ni orienta hacia productos o soluciones concretas. Entre otras cuestiones, la IA puede ayudar a resolver dudas frecuentes sobre los años de cotización necesarios para acceder a determinadas modalidades de jubilación, cómo puede afectar haber trabajado en otro país, qué significa la tasa de reposición, qué elementos influyen en la pensión futura o qué aspectos conviene tener en cuenta para planificar mejor la etapa de retiro.

Desde el punto de vista tecnológico, OrientIA se apoya en una arquitectura de inteligencia artificial generativa con recuperación aumentada de información, lo que permite que las respuestas se construyan a partir de un corpus documental autorizado. Algo que contribuye a reforzar la precisión, reducir riesgos asociados a respuestas no contrastadas y mantener la conversación dentro del ámbito.Asimismo, el sistema incorpora criterios de gobernanza, trazabilidad y mejora continua. A partir de las consultas realizadas, OrientIA permitirá identificar las principales dudas de los ciudadanos, detectar temas que generan mayor incertidumbre y seguir ampliando el conocimiento divulgativo del Instituto en torno a la jubilación, las pensiones y la longevidad.

Robeco: el agente de IA no sustituirá al analista, pero transforma el proceso

La IA agéntica puede transformar el análisis de inversión: no al sustituir a los analistas, sino cambiando la forma en que las ideas de inversión se identifican, ensayan, documentan y cuestionan. La IA agéntica no desplaza al criterio de los analista, sino que les proporciona una herramienta de análisis más poderosa, defiende un informe de Robeco.

El análisis de inversión siempre ha tenido que lidiar con la complejidad. Los mercados generan más datos, más artículos, más información empresarial, más noticias, más conjuntos de datos alternativos y más relatos contrapuestos de las que cualquier equipo por sí solo puede procesar manualmente. El reto actual no consiste simplemente en encontrar información, sino en determinar qué es lo relevante, cuál es su grado de fiabilidad, si aporta algo nuevo y si puede traducirse en una propuesta de análisis o en una perspectiva de inversión.

Es aquí donde la IA agéntica puede empezar a transformar el proceso de análisis. La primera ola de IA generativa ayudó a las personas a trabajar más rápido: resumiendo documentos, redactando textos, programando y respondiendo a preguntas. Es útil, pero en gran medida está orientada a tareas concretas. La IA agéntica va más lejos, ya que admite flujos de trabajo con varias etapas, transfiere el contexto de una etapa a la siguiente, utiliza herramientas, supervisa tareas y genera resultados estructurados para que sean revisados por personas.

Este cambio es importante para el análisis de inversión, ya que constituye una cadena de trabajo: buscar ideas, recopilar datos, comprobar hipótesis, comparar señales, documentar resultados, cuestionar conclusiones y decidir si merece la pena dar continuidad a una idea. Sin embargo, en lugar de automatizar el juicio, el objetivo de la IA agéntica consiste en dotar a los analistas de una herramienta mejorada.

El filtro en el proceso de análisis constituye un punto de partida práctico. Los equipos de inversión se enfrentan a un flujo constante de artículos académicos, análisis de mercado, informes de resultados, declaraciones ante autoridades reguladoras, notas internas y consultas de clientes. Gran parte de la inversión sigue partiendo de este tipo de discurso: flujo de noticias, cambios de política, debates entre analistas, comentarios de directivos y evolución del sentimiento de mercado.  Buena parte de ello puede ser relevante; sin embargo, es imposible leerlo en su totalidad. El tiempo de un analista humano es limitado, y siempre ha sido difícil utilizar esos datos sistemáticamente por su carácter cualitativo, contextual y, a menudo, caótico.

Un flujo de trabajo de análisis agéntico puede contribuir a separar la información relevante del ruido en una fase muy temprana al examinar grandes volúmenes de contenido, identificar lo que merezca un análisis más detallado, extraer las conclusiones clave y señalar de qué manera se solapa una nueva idea con el análisis ya existente. Por ejemplo, un agente encargado de escanear documentos no decide si una idea tiene sitio en una cartera. Ayuda a los analistas a decidir a qué le prestan atención.

De esta manera, la interpretación puede ser más rigurosa y accionable. Al analista le corresponde decidir si esa interpretación tiene relevancia financiera, está descontada en el precio o aporta algo nuevo. Sin embargo, la IA contribuye a detectar pautas en distintas empresas o sectores, así como a comprobar si la idea es válida como señal. Esto resulta especialmente útil para inversores que deseen combinar el análisis por fundamentales con una disciplina sistemática, lo que a menudo se describe como un enfoque 'quantamental'. La oportunidad no consiste en elegir entre juicio humano y análisis sistemático, sino en combinarlos de forma más eficaz: utilizar la IA para procesar la información del mercado a gran escala, al tiempo que los analistas se mantienen como responsables de las preguntas, la interpretación y la decisión de investigar más a fondo.

Una vez estructurada la información del mercado, el siguiente reto consiste en disciplinar el análisis. La IA sirve para discriminar las ideas propuestas, extraer metodologías, identificar los datos necesarios y facilitar el trabajo de replicación. Además, sirve para comparar las distintas opciones de diseño y documentar las ventajas e inconvenientes que conllevan. Esa versatilidad conlleva un riesgo: la IA puede ampliar la búsqueda no solo de ideas prometedoras, sino también de falsos positivos. Un resultado plausible puede parecer convincente antes de analizarlo en mayor profundidad. 

Por lo tanto, el valor de un flujo de trabajo agéntico radica en hacer que el tránsito de la idea al dato contrastado sea más sistemático y fácil de cuestionar, al llevar un registro de qué se ha comprobado y porqué, de las hipótesis relevantes y de las posibles deficiencias, y de por qué se dio continuidad a una línea de investigación, se suspendió o se rechazó. En ese sentido, la IA agéntica puede reforzar la memoria de análisis. Las pruebas fallidas no son una pérdida de tiempo si se lleva un registro adecuado. Forman parte del conocimiento institucional de la gestora, lo que sirve para que los futuros analistas se ahorren llegar al mismo callejón sin salida por una vía ligeramente diferente

La documentación constituye una herramienta muy útil. El análisis de inversión suele depender de que alguien se acuerde de por qué se tomó una decisión: qué conjunto de datos se utilizó, qué hipótesis se descartaron, por qué no se adoptó una señal concreta o por qué se modificó un modelo. Los flujos de trabajo agéntico pueden resultar de ayuda al crear un historial de datos sobre el análisis facilitado por la IA. Dicho historial puede incluir los documentos originales utilizados, los registros horarios de acceso, la versión del modelo o del flujo de trabajo, las herramientas utilizadas, las intervenciones de los analistas, las comprobaciones de estabilidad, los resultados de validación y la persona concreta que revisa. Lejos de ser un mero trámite administrativo, hace posible la revisión del análisis realizado con IA.

Un informe bien redactado generado por IA puede resultar peligroso si es imposible identificar la parte elaborada por el modelo, los cambios introducidos por el analista, las afirmaciones procedentes de fuentes externas y las conclusiones que fueron cuestionadas. Cuanto más se utiliza la IA para el análisis, más importante resulta diferenciar los resultados brutos del modelo de la labor de inversión aprobada por la firma de inversión. En última instancia, la mesa de análisis del futuro podría estar más documentada, no menos. Podría ser más sistemática, no menos. Ser más transparente sobre la incertidumbre y menos segura por defecto.

¿Qué cambiará para los analistas? Si la IA puede recopilar información, resumir artículos, redactar códigos y probar variantes con mayor rapidez, el analista puede dedicar menos tiempo a recopilar datos y más tiempo a evaluarlos. Para ello se requieren habilidades distintas: formular mejores preguntas, reconocerlas pruebas poco sólidas, comprender el origen de los datos, cuestionar los resultados del modelo, detectar problemas de ejecución y saber cuándo no seguir con una idea. Para los analistas más jóvenes, eso puede resultar especialmente importante. La IA puede facilitar el aprendizaje al impulsar el acceso a la información. Pero también puede generar una falsa sensación de control. No es igual comprender un método que leer un resumen. Replicar un resultado no equivale a saber si este tiene cabida en una estrategia real. En la era de la IA agéntica, la cultura de análisis sigue siendo tan relevante como siempre, ya que puede potenciar tanto los buenos hábitos como los malos.

¿Dónde quedan las personas? "Son las personas las que deciden si merece la pena plantear una pregunta. Son las personas las que deciden si un resultado tiene sentido financiero. Son las personas las que deciden si merece la pena seguir analizando una idea, darle prioridad o descartarla. Son las personas lasque deciden si las pruebas tienen peso suficiente para iniciar un proceso de inversión. Por lo tanto, el valor de la IA agéntica en el análisis podría radicar no tanto en sustituir conocimientos especializados como en conectar diferentes formas de conocimiento especializado: el contexto de fondo, las pruebas sistemáticas, la disciplina de datos y el juicio humano", contestan en Robeco.

Miguel Ángel Valero

El 80% de los profesionales asegura que la inteligencia artificial (IA) ha mejorado su productividad. Pero solo el 37% de sus empresas percibe eso en el resultado de explotación (o EBIT, Earnings Before Interest and Taxes, que que mide la rentabilidad operativa de una empresa antes de deducir los gastos por intereses y los impuestos). El mismo porcentaje que hace un año, según el State of AI 2026 de McKinsey. Y solo el 6% habla de un impacto de la IA en el 5% o más de ese resultado de explotación.

La IA cada vez se usa más: nueve de cada diez empresas usan IA de forma habitual en al menos una función. El uso de IA en tres o más funciones pasa del 51% al 56%. El 44% dice que la está escalando a toda la empresa, frente al 38% de hace un año. Pero el 32% ha decidido no comprar al menos un producto o función de software porque podía construirlo dentro con herramientas de codificación agéntica. El 20% dice que los costes operativos de IA están limitando su uso.

Ocho de cada diez directivos de empresas aseguran que la IA les ha mejorado el rendimiento y la mitad que les ayuda a decidir mejor. El 47% de los mandos intermedios reporta algún efecto negativo, frente al 31% de los ejecutivos. Los ahorros de la IA se concentran en cadena de suministro, operaciones de servicio y fabricación. 

El 28% de las empresas ya dedica más del 10% de su presupuesto de tecnología a IA y el 60% espera subir la inversión el año que viene.

Solo el 14% reconoce que la IA contribuyó a reducir la plantilla el año pasado. Dos tercios reportan poco o ningún cambio. De cara al próximo año, el 39% espera caídas y el 43% no espera cambios. Y solo el 13% de los directivos admite que la IA le genera ansiedad sobre su carrera. 

Preocupa que las empresas sigan invirtiendo sumas ingentes en la adopción de herramientas de IA, en una asignación de capital sin precedentes en la industria que aún no ha dado frutos significativos. La IA no está logrando impulsar la productividad de forma significativa.

Open AI: Jalapeño supera a Nvidia Blackwell

Pero la guerra de la IA no cesa. OpenAI ha publicado los primeros números de Jalapeño, el chip de inferencia que lleva desarrollando con Broadcom desde octubre de 2025: el chip sirve más trabajo de IA por unidad de potencia y, a la vez, devuelve las respuestas más rápido que los sistemas Nvidia Blackwell

Para Nvidia esto no es una amenaza inmediata. Sigue vendiendo todo lo que fabrica y acaba de subir un 15% el precio de sus servidores de IA, que no es el gesto de una empresa preocupada por la competencia. Pero sí marca la dirección: sus mayores clientes están construyendo alternativas para la parte del trabajo que más volumen mueve. Puede ser el principio del fin del monocultivo de Nvidia en inferencia.

Perplexity ha lanzado Portable Computer, una versión de su agente AI que corre entera dentro del ordenador del usuario y no consume créditos de facturación mientras trabaja en local. La ha construido con Nvidia, y el primer sitio donde funciona es el DGX Spark, el sobremesa de 128 GB que Nvidia promociona como supercomputadora de escritorio.

Apple ha presentado dos chips el mismo día: el M6, que va dentro del nuevo Mac Mini, y el M5 Ultra, en el nuevo Mac Studio. En memoria unificada llega hasta 32 GB con 170 GB/s de ancho de banda, un 10% más que el M5 y 2,5 veces lo del M1. En cómputo de GPU para tareas de IA, Apple habla de un 30% por encima del M5 y más de 8 veces el M1. En CPU multihilo, 1,2 veces el M5 y 2,4 veces el M1. El M5 Ultra es el primer chip de la serie M que une cuatro dados mediante UltraFusion, la tecnología de interconexión de Apple. Hasta ahora el tope eran dos.

Nvidia: la capacidad de cómputo de la IA se traduce en ingresos

Mientras, Nvidia más que duplica ingresos y beneficios, superando las previsiones del consenso de analistas. Los ingresos en el segundo trimestre de su ejercicio fiscal ascienden a 96.221 millones$, el 106% más respecto al mismo periodo del año anterior. Los beneficios crecen a un ritmo superior, el 126%, hasta 59.688 millones. Unas cifras que demuestran que “la IA ha alcanzado su punto de inflexión. Está realizando tareas útiles. Ahora, la capacidad de cómputo se traduce en ingresos. Y la demanda se está acelerando”, según Jensen Huang, fundador y CEO del grupo.

Según la compañía, la fortaleza del crecimiento de los ingresos se prolongará hasta 2028, ejercicio para el que esperan un incremento cercano al 70%. Además, Jensen Huang destaca que la demanda de sus productos continúa superando las previsiones, impulsada por la elevada rentabilidad del negocio de alquiler de capacidad computacional de los hiperescaladores. Reitera que cualquier nueva capacidad disponible se ocupa de forma prácticamente inmediata.

Sobre el aumento de la competencia, subraya la ventaja que ofrecen las GPU de la compañía en términos de versatilidad –entrenamiento, inferencia y manejo de agentes–. Siguen siendo el hardware de referencia para los procesos de inferencia de los principales modelos de IA disponibles actualmente para el gran público.

Nvidia mantiene una posición dominante, de más del 75%, en los chips utilizados para entrenar y ejecutar modelos de IA en centros de datos. Sus procesadores Blackwell y Rubin pueden generar conjuntamente más de un billón$ en ventas hasta 2027, según analistas de Mizuho. Y participa activamente en la financiación de nuevos centros de datos.  Los ingresos procedentes de centros de datos aumentaron un 117%, hasta 89.000 millones, y la empresa espera 108.000 millones este trimestre.

Un dato llama la atención: Nvidia ha comenzado a flexibilizar sus políticas de crédito comercial, ampliando los plazos de pago hasta 60 días –frente a los 45 actuales– para clientes con calificación crediticia de grado de inversión. Esta medida penalizó parcialmente la generación de caja durante el trimestre.

Durante el segundo trimestre, Nvidia devolvió 26.000 millones$ a sus accionistas mediante la recompra de títulos y el pago de dividendos en efectivo. Dispone de unos 99.000 millones más en el marco de su autorización de recompra de acciones.

En conjunto, estos resultados representan un importante respaldo para el sector y contribuyen a contrarrestar las dudas que el mercado sigue manteniendo sobre la sostenibilidad del auge de la IA. Pero el mercado se pregunta sobre cuánto tiempo puede mantener este ritmo de inversión y qué impacto tendrán sus costes crecientes en las cuenta de resultados de estas empresas.

The Trader: el centro de las conexiones circulares de la IA

"Durante los últimos años hemos utilizado muchas veces la misma comparación para explicar el extraordinario negocio de Nvidia. En una fiebre del oro, no sabemos quién terminará encontrando el gran filón, pero probablemente ganará mucho dinero quien venda los picos y las palas a todos los que salen a buscarlo", explica el analista Pablo Gil en The Trader. Nvidia ha sido precisamente eso para la inteligencia artificial. OpenAI, Microsoft, Meta, Amazon, Google y decenas de compañías están gastando cantidades gigantescas construyendo infraestructura para desarrollar IA. Y una parte importante de ese dinero termina comprando chips de Nvidia.

Pero ahora Nvidia está dando un paso más. Ya no se conforma con vender los picos y las palas. Está empezando a financiar a quienes participan en la fiebre del oro. El último ejemplo es espectacular: Nvidia se ha comprometido a aportar hasta 105.000 millones$ para respaldar un gigantesco complejo de centros de datos en Ohio que será utilizado por OpenAI. El proyecto podría alcanzar aproximadamente 8 gigavatios de capacidad informática y los primeros 800 megavatios deberían entrar en funcionamiento en 2028.

OpenAI irá pagando el alquiler a medida que la capacidad esté disponible, pero Nvidia respaldará determinadas partes de los pagos relacionados con el alquiler y la electricidad. Y aquí aparece lo realmente interesante: ese gigantesco centro de datos necesitará enormes cantidades de chips de Nvidia. Además, Nvidia invertirá 1.500 millones$ en SB Energy, la compañía respaldada por SoftBank que construirá, poseerá y operará las instalaciones. Y no es un caso aislado. Nvidia ya ha proporcionado respaldo financiero a CoreWeave y ha invertido directamente en OpenAI y Anthropic.

La estrategia tiene una lógica empresarial extraordinariamente poderosa. Nvidia vende chips, genera enormes cantidades de efectivo y utiliza parte de ese dinero para financiar el ecosistema de IA. Esa inversión permite construir más centros de datos que, a su vez, necesitan comprar más chips Nvidia. El círculo es evidente: Nvidia vende chips, genera caja, financia infraestructura de IA, esa infraestructura compra más chips, t Nvidia genera todavía más caja.

El problema es que cuanto más grande se vuelve ese círculo, más difícil resulta distinguir dónde termina la demanda completamente independiente y dónde comienza una demanda que Nvidia está ayudando a financiar. La compañía rechaza que este acuerdo concreto constituya financiación circular y recuerda que será OpenAI quien pague el alquiler. Técnicamente puede tener razón, pero económicamente la cuestión sigue siendo relevante. Nvidia empieza así a parecerse menos a un simple fabricante de semiconductores y más a una compañía que está ayudando a financiar y construir la infraestructura física sobre la que funcionará la IA mundial.

Mientras la demanda de IA siga creciendo y los centros de datos generen suficientes ingresos para justificar estas inversiones, el modelo puede convertirse en una formidable máquina de crecimiento. Pero también introduce un riesgo nuevo. Si la monetización de la IA termina justificando estas inversiones, Nvidia habrá conseguido algo extraordinario: utilizar el dinero generado vendiendo picos y palas para financiar nuevas expediciones en busca de oro que necesitarán todavía más picos y palas. "Pero si algún día descubrimos que había menos oro del que todos pensaban, el problema ya no afectará solamente a quienes fueron a buscarlo. También afectará a quien les prestó el dinero para hacerlo", avisa Pablo Gil.

Meta resuelve un problema reputacional

Por su parte, Meta anunció un acuerdo extrajudicial que le obliga a pagar 18.000 millones$ para compensar las estrategias para enganchar a los niños a Facebook e Instagram. Se compromete además a cambios profundos en el diseño y funcionamiento de sus plataformas para usuarios adolescentes:

• Límite de uso diario: Máximo de 2 horas para usuarios de 13–17 años, aunque los padres o tutores pueden ampliarlo.elpais+2
• Bloqueo nocturno: Acceso restringido entre las 0,00 y las 6:00 de la mañana. (ampliable por los padres).
• Silencio de notificaciones: Sin notificaciones entre las 22:00 y las 7:00 horas, y también durante el horario escolar.
• Fin del “scroll infinito”: Se interrumpirá el desplazamiento continuo de contenido para evitar la navegación sin fin.
• Filtros cosméticos: Los menores no podrán aplicar filtros que imiten operaciones estéticas o “perfeccionen” la apariencia.
• Ocultar “me gusta”: Las cuentas de menores no mostrarán el recuento de “me gusta” o reacciones en sus publicaciones.
• Verificación de edad reforzada: Controles más estrictos para identificar y eliminar cuentas de menores de 13 años y aplicar restricciones a adolescentes de 13–17 años.
• Algoritmo opcional: Los menores podrán desactivar el feed personalizado y elegir un contenido más diverso.
• Controles parentales mejorados: Herramientas más intuitivas para que los padres gestionen límites y bloqueos.
• Moderación y respuesta rápida: Meta deberá responder al 90% de las denuncias de adolescentes sobre contenido potencialmente dañino en un plazo de 6 horas.
• Auditor independiente: Se nombrará un auditor que supervise la implementación y el cumplimiento de los cambios.

Por otra parte, Anthropic anuncia que invertirá 45.000 millones$ para alquilar potencia de computación en la nube para la IA del centro de datos insignia de la firma británica Nscale en el Estado de Virginia Occidental (EEUU).

El Santander fomenta ideas de sus empleados en IA

Por su parte, el Banco Santander sigue impulsando el talento interno y la innovación apoyada en IA, datos yautomatización a través de una iniciativa global, Santander Innovation Challenge, que ha permitido a sus empleados presentar más de 3.400 ideas para mejorar productos, servicios y procesos en distintas áreas del grupo.El programa ha recibido 3.401 ideas, de las que 2.370 fueron propuestas completadas. Tras las diferentes fases de evaluación, 141 ideas fueron seleccionadas como semifinalistas y 48 llegaron a la fase final. Finalmente, 12 proyectos han sido elegidos para avanzar a una nueva etapa de definición y desarrollo.

Las iniciativas seleccionadas proceden de equipos de distintas geografías y negocios, entre ellos Openbank, Santander Corporate & Investment Banking, Getnet, Banca Comercial, Global Cards, Retail y WealthManagement & Insurance. Los proyectos abordan oportunidades de negocio y de mejora operativa mediantesoluciones digitales aplicadas a ámbitos como la gestión de riesgos, los pagos, la conectividad de datos, los flujos de caja para pymes o los asistentes basados en IA.

Los 12 proyectos seleccionados como finalistas incluyen  proyectos enfocados tanto en la mejora de la experiencia de clientes como en la transformación interna del banco. Por ejemplo, Fynn by Santander plantea un asistente virtual para pymes capaz de analizar sus datos financieros, anticipar necesidades de liquidez y ofrecer recomendaciones para apoyar la gestión de sus negocios. Por su parte, AI Squad propone un equipo de agentes de IA especializados que colabora en el diseño de nuevos productos y servicios, aportando análisis de negocio, experiencia de cliente, riesgos y cumplimiento normativo para acelerar los procesos de innovación.

Estas propuestas han sido desarrolladas por equipos de México, Brasil, España, Chile, Estados Unidos y sedes globales del Grupo, y reflejan la capacidad de los profesionales del Santander para identificar casos de uso concretos a partir de su conocimiento directo del negocio, los clientes y los procesos internos.

En la siguiente fase, los equipos ganadores trabajarán con áreas globales y patrocinadores de negocio para concretar el alcance de las soluciones, los usuarios a los que se dirigen, las necesidades de datos y control, las métricas de éxito y los hitos necesarios para avanzar hacia su eventual desarrollo.

UBS recomienda una asignación selectiva y diversificada en valores tecnológicos

Los futuros del Nasdaq subieron un 0,9% en la sesión asiática del jueves 27 de agosto después de que Nvidia volviera a batir las expectativas de beneficios y ofreciera una previsión de ingresos superior a lo esperado. "Mantenemos nuestra convicción en la narrativa de crecimiento de la IA en su conjunto y creemos que sigue siendo un motor clave de nuestra perspectiva positiva para el mercado. Aunque las dudas persistentes sobre la sostenibilidad del capex en IA y la circularidad de ciertos acuerdos de financiación en este ámbito puedan seguir generando episodios puntuales de volatilidad en el sector tecnológico, la temporada de resultados del segundo trimestre ha demostrado que los fundamentales siguen siendo sólidos. La demanda de IA sigue mostrando un crecimiento robusto. La monetización también se ha acelerado. Las valoraciones han pasado a ser más atractivas, y el crecimiento de los beneficios se mantiene fuerte", subrayan en UBS.

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "En este contexto de fundamentales sólidos a corto plazo pero riesgos persistentes, recomendamos a los inversores mantener una asignación selectiva y diversificada en valores tecnológicos. Seguimos favoreciendo la capa habilitadora de la cadena de valor de la IA, incluidos los semiconductores y la computación en la nube, aunque los inversores también deberían plantearse aumentar su exposición a segmentos tecnológicos más defensivos, como las redes de pago, los REIT de centros de datos y determinados fabricantes de smartphones".

"Mantenemos una postura constructiva sobre el sector tecnológico chino, liderado por las empresas de semi-cap, internet, semiconductores y hardware de IA. Más allá de la tecnología, favorecemos el equipamiento eléctrico y energético como oportunidad de crecimiento, así como las CRO y CDMO dentro del sector sanitario", añade Yifan Hu, Directora de Inversiones para la Gran China.

Evli detecta oportunidades en  infraestructuras de la IA y electrificación

La gestora nórdica Evli cree que la corrección de las Bolsas ha dejado atractivas oportunidades de compra en compañías de los sectores infraestructuras de la IA y electrificación. Esas empresas han regresado a valoraciones razonables tras la corrección, y conservan una visión sólida por fundamentales, a lo que se añade un entorno favorable, con crecimiento positivo en todas las regiones, inflación contenida y los beneficios empresariales que continúan aportando revisiones al alza. 

Los expertos de Evli aseguran que el ciclo económico permanece favorable. El crecimiento sigue siendo positivo en las distintas zonas geográficas, sin depender del tirón de la infraestructura de IA, y la inflación no es preocupante. Los beneficios empresariales continúan aportando optimismo con fundamentales consolidados, en una fase del mercado con mayor volatilidad. Por eso no cambian los riesgos a vigilar. Una postura más restrictiva de los bancos centrales, y mayores retornos de los bonos podrían amenazar las valoraciones, sobre todo en las acciones growth a largo plazo. Otro de los riesgos que persisten es un sentimiento inversor excesivamente optimista.

Las perspectivas de las temáticas no han variado:

• Infraestructura de IA y computación: Memoria y semiconductores se apoyan en la solidez ce la demanda continúa.
• Electrificación: Redes eléctricas, energía y metales industriales son ahora oportunidades de compra tras la corrección.
• Robótica: La creciente demanda de automatización en manufactura, logística, salud y otras industrias, persiste, pero la temática se ha visto afectada por la volatilidad.
• Sector financiero: Sigue apoyado en la bonanza del ciclo económico.
• Defensa europea: Se mantiene el atractivo estructural de la temática, en la medida que la inestabilidad geopolítica persiste.

Miguel Ángel Valero

El Gobierno ultima un real decreto para filtrar la avalancha de proyectos de centros de datos en España y reducir el riesgo de especulación en torno a la inteligencia artificial (IA), el suelo y la capacidad eléctrica. La norma endurecerá especialmente los requisitos energéticos, medioambientales y de soberanía digital.

De esta forma, los centros de datos deberán respaldar al menos el 80% de su consumo con nueva generación renovable en España, acreditada hora a hora. El suministro podrá proceder de instalaciones propias o de contratos de compraventa de energía a largo plazo—PPA—. Cada megavatio adicional de demanda debería estar acompañado por capacidad renovable equivalente, evitando que los centros datos simplemente absorban electricidad ya disponible. Las instalaciones de más de 1 MW tendrán que alcanzar la máxima calificación, la categoría A, en un sistema de etiquetado similar al de los electrodomésticos. También deberán informar sobre consumo energético y de agua.

El centro de datos deberá estar gestionado por una entidad establecida en la Unión Europea. Ésta tendrá la obligación de mantener determinados datos dentro del territorio comunitario y protegerlos frente a accesos de autoridades de terceros países que no estén amparados por el Derecho europeo.

Inicialmente, los promotores acreditarían el cumplimiento mediante declaraciones responsables. Los incumplimientos podrían acarrear sanciones, penalizaciones e incluso la pérdida de la conexión a la red.

El problema central de los centros de datos es el suministro de energía. Hasta ahora se han anunciado proyectos que sumarían unos 10,5 GW de capacidad entre España y Portugal, aunque las estimaciones más pesimistas creen que menos de la mitad puede llegar a ejecutarse.

El Gobierno estima que el sector puede movilizar hasta 70.000 millones€ de inversión a largo plazo, pero teme que muchas solicitudes de acceso a la red sean meramente especulativas: promotores que reservan capacidad durante años con la expectativa de vender posteriormente el proyecto, el suelo o el propio derecho de conexión.

España dispone, según el Gobierno, de unos 6 GW en la red de transporte y otros 6 GW en distribución potencialmente utilizables por centros de datos. Pero eso no significa que esté disponible en los nudos y territorios donde se concentran los proyectos.

Las consecuencias de la nueva normativa para los inversores en centros de datos serán:

• mayor inversión inicial, ya que será necesario asegurar renovables adicionales, PPA y capacidad eléctrica real.
• menor especulación: reservar un punto de conexión sin ejecutar el proyecto será más costoso y arriesgado.
• los grandes operadores partirán con ventaja: las empresas con balance, experiencia energética y capacidad tecnológica estarán mejor situadas.
• los desarrollos con conexión incierta, baja eficiencia o dependencia de compensaciones energéticas tienen más riesgo de quedarse fuera.
• mayor certidumbre a largo plazo: los proyectos aprobados tendrán más posibilidades de ser sostenibles técnica y políticamente.

En términos financieros, el decreto puede elevar el capex, alargar los plazos de desarrollo y aumentar la complejidad de la estructuración contractual. A cambio, puede reducir el riesgo de activos varados —por ejemplo, terrenos con capacidad eléctrica reservada pero sin demanda firme— y favorecer proyectos con contratos de capacidad, clientes ancla y PPA de calidad.

El Gobierno de España tiene muy en cuenta la experiencia de Irlanda:  allí, en 2025, los centros de datos llegaron a consumir el 23% de toda la electricidad nacional, frente al 28% del conjunto de los hogares, lo que llevó a adoptar restricciones por saturación de la red. La diferencia con Irlanda es que España cuenta con una amplia base renovable; su principal problema parece estar menos en la generación que en la red de transporte y distribución, la disponibilidad de agua y la aceptación social de grandes instalaciones en algunos territorios.

El Gobierno asegura que no pretende frenar la expansión de los centros de datos en España, pero sí implantar un modelo que conceda prioridad a los proyectos con energía adicional, conexión creíble, eficiencia elevada, consumo hídrico controlado y garantías de soberanía digital.

Bruselas autoriza el consorcio español

Mientras comienza el proceso de audiencia pública de la nueva norma, Bruselas aprobaba el 20 de agosto la joint venture de ACS (a través de su filial ACS AI Infraestructure Development), Telefónica, Banco Santander y el propio Gobierno (a través de la Sociedad Española para la Transformación Tecnológica, SETT, más conocida como la 'SEPI digital') para construir centros de datos en España. Los tres socios privados (Santander, ACS y Telefónica) controlan el 15,67% del capital cada uno, y suman el 47,1%. La SETT aporta 719 millones€ de los fondos Next GenerationEU y se queda con el 47,99%. 

El objetivo del consorcio es pparticipar en la Iniciativa de Gigafactorías de IA de la UE, que busca reforzar la infraestructura soberana de computación para inteligencia artificial en Europa mediante la construcción de 7 megacentros de datos. Para ello, plantea una candidatura multisede, con ubicaciones de centros de datos en Mora la Nova (Tarragona) y en San Fernando de Henares (Madrid).

La competición por los chips se agudiza

Mientras, OpenAI y Broadcom han desarrollado un chip especializado capaz de alcanzar rendimientos similares a los de la generación anterior de Nvidia en tareas de inferencia, aunque con un consumo energético inferior.

Bank of America recomienda  invertir en semiconductores, aunque al mismo tiempo avise de otra posible caída del 10% en el sector: entre ellos, Nvidia, AMD, Micron, Intel, Lam Research, ON Semiconductor. El grupo cotiza a 20 veces beneficios frente a un crecimiento previsto del 70% anual hasta 2028. ¿Por qué comprar en la caída? Porque los analistas del Bank of America creen que ese 10% solo devolvería las valoraciones a niveles previos al boom de la IA, y no se debe a un problema real de negocio.

De paso, la recomendación impulsa en Bolsa a Marvell Technology (que presenta resultados el jueves 27 de agosto) tras la ampliación del acuerdo con Google en chips XPU. El analista Raymond James vaticina que AMD adelantará a Intel en el mercado de CPU.️ Navitas Semiconductor cierra un acuerdo para suministrar soluciones de gestión de energía a Claros, valorado en 232,8 millones$ entre efectivo y acciones.️ 

Por otra parte, Tesla encarece dos versiones del Cybertruck en Estados Unidos. La Dual Motor sube 5.000$ hasta 74.990 y la Premium, también, hasta 84.990$. Otra señal de que Elon Musk prioriza margen sobre volumen en un mercado de eléctricos cada vez más competido. Pero Cyberbeast ya vivió una subida de 15.000$ en 2025 que luego tuvo que revertir.

Jack Ma compra más de 600 millones$ de Hong Kong (unos 77 millones$) en acciones de Alibaba, justo después de que la compañía captara un récord de 10.200 millones$ en una colocación para financiar su apuesta de IA. El presidente Joe Tsai y el consejero delegado Eddie Wu ya habían invertido otros 15 millones$, en una señal de confianza en el futuro del grupo.

JPMorgan relaja su norma de no prestar contra acciones recién cotizadas para captar a los nuevos ricos de la IA. El mayor banco de EEUU va a prestar dinero a empleados e inversores tempranos de esas empresas con sus acciones recién cotizadas como aval, algo vetado hasta ahora durante 135 días. Ya aceptó las acciones de SpaceX antes de su estreno y se embolsó unos 75 millones$ en comisiones; ahora hará lo mismo con Anthropic. Goldman Sachs suele exigir solo 30 días de espera. Estos préstamos con acciones en prenda (dejadas como garantía sin venderlas) dan liquidez al millonario sin pagar impuestos por la venta. Por eso la banca pelea por ellos, quien presta primero se queda el cliente. "Más crédito contra acciones tech alimenta la subida del Nasdaq, pero también el riesgo, si el índice se gira, de que esas garantías valgan menos", advierten en Zumitow.

Miguel Ángel Valero

Samsung, SK Hynix y Micron son demandadas en EEUU por presunto pacto de precios en la memoria DRAM. Una demanda colectiva antimonopolio presentada el 25 de junio en el Distrito Norte de California por 17 particulares y pequeñas empresas acusa a los tres gigantes de la memoria de restringir el suministro de DRAM desde 2022 para disparar los precios. Éstos se han incrementado un 700% en cuatro años, al calor de la expansión hacia la memoria de alto ancho de banda para la inteligencia artificial (IA). 

Riesgo legal y de provisiones justo en pleno superciclo de precios por la IA. Las empresas afectadas dicen estar revisando la demanda, pero el caso amenaza sus márgenes vía multas del departamento de Comercio de EEUU (ya hay precedentes de cárteles) y realización de provisiones, precisamente en el mejor momento del ciclo. Apple y otros compradores de memoria pueden respirar si bajan los precios de la memoria para la IA.

Robeco: la IA topa con la escasez de materiales críticos

Pieter Busscher, Portfolio Manager de Robeco Smart Materials Strategy, subraya que  la narrativa sobre la IA en los mercados está evolucionando: "Lo que comenzó como una historia sobre software y semiconductores se está convirtiendo cada vez más en una historia sobre limitaciones físicas". A medida que la inversión en centros de datos, chips y conectividad se dispara, la demanda está llegando rápidamente a la economía real. El cobre, los materiales especializados, los componentes eléctricos y los equipos de prueba están viendo un fuerte impulso, a medida que la IA escala desde el bombo publicitario hasta la infraestructura.

Este cambio se reflejó claramente en los mercados de valores. Las empresas expuestas a materiales habilitados para IA y cadenas de suministro industriales presentaron sólidos resultados y continuaron superando al mercado, apoyadas por una capacidad ajustada y una creciente visibilidad de pedidos.

Al mismo tiempo, está emergiendo un segundo motor poderoso: la convergencia de la IA y la electrificación. Los centros de datos consumen mucha energía, lo que requiere actualizaciones masivas en redes eléctricas, sistemas de refrigeración e infraestructuras de almacenamiento. Esto está amplificando la demanda a través de cadenas de suministro ya restringidas.

“La IA está saliendo del espacio digital y entrando en la economía física. Estamos viendo un aumento en la demanda de materiales críticos para los cuales la oferta no puede responder fácilmente. La intersección entre IA y electrificación está creando un viento de cola estructural para las empresas que suministran los componentes esenciales de esta nueva infraestructura", explica este experto.

Esto está cambiando la forma en que los inversores ven el conjunto de oportunidades. Mientras que la primera fase del rally de la IA estuvo dominada por las grandes tecnológicas, la siguiente fase se está ampliando a lo largo de la cadena de valor – hacia las “herramientas” que hacen posible la IA en el mundo real.

De cara al futuro, la volatilidad podría aumentar a medida que las valoraciones se estiren y las expectativas suban. Pero estructuralmente, la imagen sigue siendo clara: la IA ya no solo impulsa la demanda de computación, sino que impulsa la demanda de los materiales que la alimentan. "Y ahí es donde reside el próximo cuello de botella – y la oportunidad", subraya Busscher.

UBS: la monetización debe acelerarse todavía más

Persisten las dudas sobre la sostenibilidad del crecimiento del capex en IA y sobre su capacidad para seguir impulsando al complejo de semiconductores, pero UBS señala que "en nuestro posicionamiento táctico seguimos favoreciendo a los proveedores de 'picos y palas' del desarrollo de la IA, ya que la visibilidad de la demanda, el poder de fijación de precios y el impulso de los resultados se mantienen sólidos. No obstante, la reciente volatilidad del mercado también ha puesto de relieve ciertos riesgos que conviene vigilar. Los riesgos de una desaceleración en el crecimiento del capex han aumentado. Los avances en modelos de menor costo podrían generar volatilidad, pero el crecimiento de la demanda debería terminar compensando estas preocupaciones. Los cuellos de botella en la oferta aún no se han aliviado de forma significativa, mientras que la monetización debería acelerarse aún más".

Mark Haefele, Director de Inversiones (CIO) de UBS Global Wealth Management, afirma: "Creemos que la exposición a las acciones vinculadas a la IA seguirá siendo un factor diferenciador clave para el desempeño de los mercados de renta variable a largo plazo, pero también creemos que la diversificación, tanto dentro como fuera del ámbito de la IA, es esencial". "Los inversores pueden considerar áreas más defensivas dentro del complejo de la IA, como los operadores de centros de datos y determinadas empresas de pagos, así como otras tendencias estructurales como la energía y los recursos, y la longevidad", añade.

"Creemos que el actual ciclo de capex en IA todavía tiene margen para continuar, y que las inversiones en infraestructura de IA siguen siendo Atractivas. Es probable que se den periodos de exceso de capacidad, similares a los de ciclos anteriores, pero la vida útil más corta de la infraestructura de IA, junto con una demanda más elástica proveniente de la IA autónoma, sugiere que la capacidad se absorberá más rápido que en ciclos previos", apunta Ulrike Hoffmann-Burchardi, Chief Investment Officer Americas y Global Head of Equities.

Santander se alía con el CSIC para investigar IA y computación cuántica

Por su parte, el Banco Santander y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas, CSIC, han firmado un acuerdo de colaboración orientado a explorar futuras iniciativas de investigación, innovación y transferencia de conocimiento en áreas estratégicas como la inteligencia artificial avanzada y su conexión con nuevas capacidades computacionales como la cuántica y las aplicaciones híbridas Quantum-AI. El acuerdo tendrá una duración de tres años prorrogables y establece las bases para el desarrollo de futuros proyectos de I+D+i, programas de formación especializada, doctorados industriales, actividades de divulgación científica y la participación conjunta en convocatorias públicas y privadas de investigación e innovación. 

La combinación de conocimiento científico y transferencia de conocimiento aplicada a retos reales se desarrollará a través del Santander AI Lab, dirigido por José Manuel de la Chica, y el ecosistema de investigación en IA del CSIC.

Iñaki Bernal, Chief AI Officer de Grupo Santander, ha señalado que “este acuerdo nos permite conectar la escala, el conocimiento y los retos reales de un banco global como Santander con la excelencia científica del CSIC para explorar nuevas capacidades de la inteligencia artificial avanzada que nos ayuden a desplegar soluciones más robustas, transparentes y confiables”. Bernal ha añadido que el objetivo es “reforzar un ecosistema de IA que nos ayude a entender sistemas complejos, tomar mejores decisiones y avanzar en ámbitos como la explicabilidad, el aprendizaje federado, la detección y mitigación de sesgos, la simulación avanzada, la privacidad de los datos, la seguridad y el gobierno responsable. La investigación de frontera solo genera impacto real cuando se construye con ambición, rigor y colaboración”.

Por su parte, la vicepresidenta de Innovación y Transferencia del CSIC, Ana Castro, ha explicado que “ecreemos firmemente que la ciencia de excelencia debe estar al servicio de la sociedad y contribuir a dar respuesta a los grandes retos de nuestro tiempo. Como principal organismo público de investigación de España, trabajamos para generar conocimiento de vanguardia, pero también para que ese conocimiento se transfiera y genere impacto real. Colaboraciones como esta con Banco Santander son una gran oportunidad para conectar nuestra capacidad científica con desafíos concretos y avanzar en soluciones innovadoras y responsables”.

El vicepresidente de Investigación Científica y Técnica del CSIC, José María Martell, ha añadido que “este acuerdo encaja plenamente con la Estrategia de Inteligencia Artificial CSIC 2025-20230, especialmente en ámbitos clave como el desarrollo de una IA avanzada y confiable y el impulso de la transferencia de conocimiento. Además, refuerza algo especialmente importante para nosotros: seguir construyendo un ecosistema sólido de IA en España, donde investigación, talento e innovación trabajen de forma coordinada para generar valor y progreso”.

El acuerdo se enmarca en la estrategia ‘Data & AI-first’ de Santander, orientada a integrar la IA de manera transversal, segura y útil en la forma en que el banco trabaja, toma decisiones y genera valor para clientes y equipos. Por su parte, el CSIC aportará su capacidad científica, talento investigador, conocimiento experto e infraestructuras de investigación para impulsar proyectos de alto impacto y acercar los avances científicos más recientes a retos reales del sector financiero.

Esta nueva alianza se apoya en una estrecha colaboración que el Banco Santander, el CSIC y la Fundación General CSIC mantienen desde 2010, orientada a promover la investigación, la innovación y la transferencia de conocimiento con programas conjuntos como los Proyectos Cero de investigación científica o el programa ComFuturo, impulsado por la Fundación General CSIC para favorecer la incorporación y retención de jóvenes investigadores de excelencia en el sistema español de ciencia y tecnología.

Estos acuerdos forman parte del compromiso sostenido del Santander con el avance del conocimiento y la investigación. En los últimos cinco años, la entidad ha destinado más de 84 millones€ a programas de investigación universitaria desarrollados junto al CSIC y la Conferencia de Rectores y Rectoras de las Universidades Españolas, CRUE. Con esta nueva alianza, Santander y CSIC refuerzan la conexión entre investigación científica de frontera y aplicación empresarial para impulsar tecnologías que permitan construir sistemas de IA más seguros, transparentes, interpretables y confiables, así como explorar el potencial de la computación cuántica para abordar algunos de los desafíos más complejos de la economía digital.

Idealo: la IA pesa más en compra online

La IA ya no es “cosa del futuro” para los consumidores españoles. Según un estudio del comparador de precios idealo, España se sitúa entre los mercados europeos donde la IA tiene una mayor presencia en el día a día y un papel más integrado en el proceso de compra online. El 76% de los españoles afirma haber usado IA conscientemente en compras online, y casi la mitad la usa con mucha frecuencia, el 46% la utiliza a diario y el 19% la consulta varias veces al día. Y no se queda en “probar por curiosidad”: la mitad de los españoles ya ha usado IA para ayudarle a comprar online (siendo el dato más alto entre los países europeos del estudio) y el 67% se imagina usándola en el futuro (también el porcentaje más elevado).Incluso hay una idea que empieza a normalizarse: el 48% se ve completando todo el proceso de compra (de buscar a pagar) dentro de un asistente de IA. 

La IA entra en juego justo en esos momentos en los que comprar online se hace pesado. Por ejemplo, cuando comparas dos móviles y ya no sabes si la diferencia real está en la cámara o en el procesador o cuando intentas escoger una cafetera “buena” y te pierdes entre especificaciones. En este sentido, un 80% de los usuarios españoles encuentran muy útil (27,5%) y bastante útil (52,5%)que un asistente de IA explique productos, compare opciones y ayude a encontrar el mejor precio en compras online.

Este salto a lo práctico también se ve en las herramientas de IA: en España, ChatGPT es la herramienta más mencionada (76%),y Gemini también destaca con un 59%. Los españoles no solo “oyen hablar” de IA, la están usando con herramientas concretas para informarse y tomar decisiones.

España también es de los países más optimistas con la IA: más de la mitad de la ve como una oportunidad y solo 14% como un riesgo. Con un matiz importante para entender al consumidor español: la confianza no es “total”. El 59%confía completamente o mayormente en los resultados de la IA, lo que sugiere una actitud muy realista: se usa porque ayuda, pero se sigue contrastando. En España la IA se está convirtiendo en “ese amigo que te echa una mano” antes de comprar: te resume, te ordena opciones y te orienta—pero sin sustituir del todo el criterio del comprador.

Jovan Protić, CEO de idealo, comenta: "El valor de la IA en las compras no se medirá por lo convincente o sofisticado que suene un asistente, sino por la fiabilidad de sus resultados. Los consumidores necesitan precios precisos, ofertas de confianza, información transparente y una orientación clara. Por eso, disponer de datos fiables sobre productos, ofertas y precios se convertirá en un pilar fundamental del comercio impulsado por la IA".

Miguel Ángel Valero

La ansiada simplificación de la regulación que afecta a los bancos en Europa parece que empieza a hacerse realidad. El Banco de Inglaterra (BoE, por sus siglas en inglés) diluye los requisitos de capital para el trading de los grandes bancos mientras la Unión Europea (UE) también mueve ficha, a través del Banco Central Europeo (BCE), para eliminar barreras entre filiales bancarias. 

En el mundo que sobrevivió a la Gran Crisis Financiera Internacional de 2008 las reglas de capital eran el techo de cristal del trading bancario. Pero el BoE ya ha relajado esos requisitos de capital para el trading de los bancos de inversión. La decisión beneficia sobre todo a Barclays y HSBC, pero también a Santander UK.

Más margen para el trading implica mayor potencial de ingresos por mercados, más capacidad para recompras y dividendos. El sector bancario europeo ya lleva meses siendo el sector favorito de los gestores value. Esto eleva el atractivo de la banca.

Además, el BoE lanza la primera prueba de resistencia (stress-test) sobre el mercado de crédito privado.

Al mismo tiempo, el BCE estudia eliminar las barreras al flujo de capital entre filiales bancarias de la Eurozona. Una medida que, si se hace realidad, tiene unos claros beneficiarios: Santander, Deutsche Bank, y BBVA, entre otros.

Son dos señales simultáneas en la misma dirección: menos restricciones regulatorias para el trading entre bancos de inversión en el Reino Unido y para la circulación de capital dentro de los grandes grupos bancarios europeos.

"Orientación más sencilla, supervisión más eficaz"

Es lo que anuncia en el Blog del BCE Frank Elderson, miembro del Comité Ejecutivo del BCE y vicepresidente del Consejo de Supervisión (en la fotografía). La supervisión bancaria europea ha revisado más de 130 publicaciones para hacerlas más concisas y accesibles. Alrededor de 40 se retirarán de la circulación, otras se han revisado de forma específica y varias están siendo sometidas a una revisión más exhaustiva, incluida la guía sobre gobernanza y cultura de riesgos. "hemos desarrollado iniciativas concretas, como parte de nuestro programa de cultura de supervisión, sobre el uso de guías en el diálogo de supervisión", explica.

El marco prudencial establece los requisitos legales que los bancos deben cumplir. Dentro de este marco, los bancos siguen siendo responsables de implementar mecanismos de gobernanza, gestión de riesgos y control adecuados a su tamaño, modelo de negocio y perfil de riesgo. Es precisamente aquí donde la orientación de supervisión aporta valor. La supervisión bancaria europea tiene una perspectiva que ningún banco individual puede tener. "En los diversos modelos de negocio, estructuras y perfiles de riesgo de los bancos, observamos dónde se acumulan los riesgos, dónde surgen debilidades recurrentes y dónde ciertos enfoques parecen funcionar bien. Al compartir estos conocimientos a través de guías, metodologías, cartas e informes, garantizamos la coherencia en nuestro enfoque de supervisión, ayudamos a los bancos a comprender los aspectos que examinarán los supervisores y ponemos de relieve las buenas prácticas observadas en todo el sector. Por ello, la guía de supervisión es fundamental para una supervisión transparente y eficaz", argumenta Elderson.

"¿Por qué revisamos nuestra guía de supervisión? Desde el inicio de la supervisión bancaria europea, se ha acumulado un considerable volumen de guías de supervisión, cartas dirigidas a los directores ejecutivos y otras publicaciones. Estos documentos se publicaron con razón —a menudo a petición de los bancos— para mejorar la transparencia y la coherencia en la aplicación del marco prudencial. Como parte de nuestra agenda de reforma de la 'Supervisión de siguiente nivel', hemos realizado una revisión exhaustiva de estas publicaciones y hemos llegado a la conclusión de que es hora de depurarlas, simplificarlas y optimizarlas", explica.

"Nuestro objetivo es sencillo: garantizar que nuestra guía de supervisión siga siendo clara, coherente y adecuada en un entorno de riesgo cada vez más complejo. Para ello, nos hemos planteado varias preguntas fundamentales. ¿Cómo podemos simplificar nuestra guía? ¿Están algunas publicaciones desactualizadas? ¿Podemos aclarar que las expectativas de supervisión no son jurídicamente vinculantes? Y, lo que es más importante, ¿cómo podemos fomentar un enfoque totalmente coherente con el carácter no vinculante de las expectativas de supervisión en las interacciones diarias?", añade.

"Hemos revisado alrededor de 130 publicaciones de supervisión, incluyendo guías, informes, cartas y metodologías que comunican las expectativas de supervisión y las buenas prácticas. La guía de supervisión garantiza un enfoque coherente, ayuda a los bancos a comprender cómo realizamos nuestras tareas de supervisión y explica cómo el BCE pretende aplicar el marco prudencial. Sin embargo, la guía de supervisión no crea nuevos requisitos legales más allá del marco prudencial aplicable. Las obligaciones vinculantes provienen únicamente de reglamentos o directivas europeas directamente aplicables, transpuestas al derecho nacional", precisa.

"Hemos evaluado la relevancia, utilidad y claridad de cada publicación, lo que ha dado como resultado un conjunto de documentos de orientación supervisora más conciso y coherente", destaca. En la práctica, se han identificado alrededor de 40 documentos como obsoletos, sustituidos o que ya no son relevantes. Éstos se retirarán de la circulación, pero seguirán estando disponibles en el sitio web de Supervisión Bancaria del BCE por motivos de transparencia y archivo, garantizando así que los supervisores y los bancos puedan acceder a material actualizado y pertinente.

También "hemos clarificado la tipología de las publicaciones supervisoras, considerando sus objetivos principales. Al distinguir con mayor claridad entre guías, informes, cartas y metodologías, buscamos mejorar la coherencia en la presentación, comprensión y uso de estas herramientas. De cara al futuro, trabajaremos para crear una guía única que consolide las publicaciones supervisoras por área temática".

El análisis también identificó varias publicaciones que requieren actualizaciones específicas para aclarar aspectos concretos o reflejar novedades regulatorias recientes. Así, las expectativas de supervisión sobre el colchón de gestión se han aclarado en la Guía del proceso interno de evaluación de la suficiencia de capital (ICAAP). La Guía ICAAP revisada, que se publicará próximamente, deja muy claro que el colchón de gestión refleja la planificación de capital prospectiva de los bancos por encima del requisito mínimo y que no constituye un requisito de capital adicional. No es un complemento de supervisión.

Mientras tanto, algunas guías requieren revisiones más exhaustivas para reflejar plenamente las próximas novedades legislativas y los comentarios recibidos de las partes interesada.