La banca española acelera su transformación con IA ante presión regulatoria y amenazas cibernéticas

La inteligencia artificial llegó a la banca hace décadas, pero de forma lenta y casi invisible. En los años cincuenta y ochenta, los bancos usaban sistemas expertos rudimentarios para evaluar riesgos crediticios. Después vinieron los créditos automáticos, los perfiles de clientes, los chatbots hacia 2010. Todo eso ahora parece antiguo, como reliquias de otra era. Lo que ha cambiado no es la tecnología en sí, sino la velocidad con la que los bancos españoles han decidido que la IA no es un complemento sino el corazón de sus operaciones.

Este giro acelerado tiene un detonante claro. A finales de abril, Anthropic presentó Mythos, un modelo de inteligencia artificial capaz de identificar vulnerabilidades ocultas en sistemas informáticos en cuestión de minutos. Para un banco, eso es una amenaza existencial. El Banco Central Europeo reaccionó rápido: exigió a todas las entidades europeas planes de contingencia y análisis de ciberseguridad. Luego vino la fecha límite: 31 de octubre. La carrera comenzó, y nadie quería quedarse atrás.

En España, los cinco grandes bancos respondieron casi simultáneamente con reorganizaciones profundas. BBVA creó AI Transformation, una nueva área global liderada por Antonio Bravo cuyo objetivo ya no es desarrollar casos aislados de inteligencia artificial sino industrializar la creación, despliegue y gestión de agentes inteligentes en toda la organización. Fue casi un año después de la fallida oferta de compra de Banco Sabadell cuando BBVA anunció diez cambios en su cúpula: siete nombramientos, ocho salidas de ejecutivos, la supresión de dos áreas y la creación de una nueva. Banco Sabadell respondió con su propia reorganización, creando un área de Transformación Corporativa e Inteligencia Artificial bajo la dirección de Robert Duran, integrada en la estrategia general del banco. Santander fichó talento de BBVA en julio, incorporando a Jon Ander Beracoeche, que era chief data scientist en el banco vasco, y a Álvaro Martín, especialista en soluciones de IA para banca de inversión. El objetivo declarado es generar más de mil millones de euros de valor entre 2026 y 2028.

Los números revelan la escala de esta transformación. Santander ha puesto herramientas de IA a disposición de sus 185.000 empleados; 17.000 de ellos ya las usan en desarrollo de software, y el 40% del código se desarrolló con ayuda de IA en junio. Bankinter, que lleva seis años con IA tradicional y tres con generativa, tiene 5.500 empleados en España equipados con herramientas de IA, 5.000 agentes desplegados y 150 modelos de IA aumentando productividad en diversas áreas. CaixaBank creó una oficina de la IA con alcance en todo el grupo y aprobó una política corporativa de gestión de usos y riesgos. Unicaja planea invertir casi 250 millones de euros entre 2025 y 2027 para su transformación tecnológica, con acuerdos con NVIDIA, Deloitte España y Google Cloud para construir un banco conversacional basado en IA generativa.

Los bancos hablan de oportunidades: conocer mejor a los clientes, anticipar sus necesidades, ofrecer asesoramiento personalizado, mejorar la velocidad de decisiones, rediseñar procesos de principio a fin. BBVA subraya que la banca es esencialmente una actividad basada en información, confianza y servicio, y que la IA amplifica todas esas capacidades. Los expertos coinciden. Manuel García-Ramos, socio senior de Kearney responsable de instituciones financieras, señala que el impacto va mucho más allá de lo visible y alcanzará toda la cadena de valor. Los bancos españoles ya tienen buenos ratios de eficiencia, pero la IA ofrecerá más posibilidades para aumentar la relación con clientes, ofrecer mejores precios, reforzar ventas cruzadas, aumentar el número de productos contratados. Será fundamental para el objetivo del sector de aumentar ingresos y reducir costes en el actual contexto financiero.

Pero hay una sombra. Los bancos minimizan públicamente el impacto laboral, asegurando que la IA es más aliada que enemiga. Sin embargo, la realidad es más compleja. El sector financiero ha sufrido desde 2008 varios procesos de despidos y bajas masivas con miles de salidas. García-Ramos es claro: supone un cambio en el modelo de empleo y talento, se necesitarán habilidades diferentes, perfiles capaces de lidiar con cambios operativos. Y luego añade, sin rodeos: "No soy optimista". CaixaBank enumera los riesgos de la IA: privacidad y protección de datos, sesgos algorítmicos, falta de transparencia, riesgos operativos por respuestas incorrectas, riesgos de ciberseguridad. También subraya la necesidad fundamental de garantizar supervisión humana en decisiones relevantes. La transformación es real, el potencial es enorme, pero el precio humano aún está por calcularse.