Santander, BBVA, CaixaBank y Sabadell exigen resultados a la IA

Durante los últimos años, los bancos españoles han competido por anunciar acuerdos con gigantes tecnológicos, completar despliegues masivos de copilotos para empleados y probar decenas de proyectos de inteligencia artificial. Ahora, la conversación empieza a cambiar. Tras una primera fase marcada por la experimentación, las entidades concentran sus esfuerzos en escalar la IA, transformar procesos completos y obtener resultados tangibles para el negocio. "Estamos al final del principio", resume Martí Riba, líder global de inteligencia artificial para banca minorista de McKinsey. En esta nueva etapa toca ya cumplir las promesas de la IA, y la presión empieza a trasladarse de los pilotos a los resultados. Los bancos aseguran que ya perciben los beneficios, aunque la mayoría no cuantifica públicamente el impacto potencial en sus cuentas de resultados. Dentro de esta cautela generalizada, Santander ya ha dado previsiones. Espera generar más de 1.000 millones de euros de valor de negocio gracias a la IA entre 2026 y 2028, con los primeros 200 millones al cierre de este ejercicio. La IA puede contribuir al negocio por una doble vía: reducir costes e impulsar ingresos. Hasta ahora, la mayor parte de los beneficios procede de mejoras de productividad y eficiencia, pero el verdadero salto llegará cuando se use la IA para conocer mejor a los clientes, personalizar ofertas y aumentar la venta cruzada de productos y servicios. "La IA en la banca se ha centrado sobre todo en automatizar tareas, reducir tiempos y abaratar costes. Es un objetivo legítimo, pero insuficiente porque las capacidades que hoy parecen diferenciales serán mañana un estándar", señala José Carlos Hernández Barrasús, socio del sector financiero de EY. A su juicio, el salto pendiente es transformar estas capacidades en más ingresos y una mejor relación con el cliente, algo "lejos aún de consolidarse". Los expertos creen que la IA todavía puede generar ganancias de eficiencia en un sector que ya parte de niveles elevados, con una ratio de eficiencia medio agregada del 41,12% en los seis bancos cotizados durante el primer trimestre. La búsqueda de esos resultados está obligando a los bancos a replantear su estrategia. Uno de los cambios más visibles es ir más allá del modelo de IA para todos, basado en desplegar asistentes y herramientas a gran escala entre la plantilla, que según Riba, "ha tenido un impacto relativamente bajo". El foco se sitúa en áreas donde la IA puede modificar la forma de trabajar de principio a fin. "No importa cuántos agentes tienes o cuántos pilotos has lanzado. Lo que importa es cuántos dominios has transformado", opina Riba. Santander trabaja en esta línea. Como ha señalado Ricardo Martín, responsable de Datos e IA de la entidad, el objetivo pasa por "concentrarnos en menos iniciativas, pero con capacidad real de mover la aguja, medir su impacto y escalar en todo el grupo aquello que funciona". Banco Sabadell también prepara una nueva etapa. Tras desplegar más de 50 casos de uso en 2026, la entidad evolucionará hacia un modelo basado en ámbitos de transformación en los que concentrará la inversión y las capacidades de IA para maximizar el impacto. La nueva era exige industrializar las capacidades en IA. BBVA ha lanzado una plataforma con el objetivo de crear, desplegar y gestionar miles de agentes inteligentes con celeridad. La entidad, que quiere reinventar todos sus procesos alrededor de la IA, está convencida de que lo que va a marcar la diferencia es poder hacerlo a escala, reutilizando desarrollos sin empezar de cero en cada caso. El cambio de etapa se aprecia en Bankinter. Tras facilitar el acceso a Microsoft Copilot a toda la plantilla y permitir que los empleados desarrollaran más de 7.000 agentes, la entidad ha iniciado un proceso para seleccionar las herramientas con capacidad real para extenderse al conjunto de la organización. "Ya no buscamos desarrollar cuantos más agentes inteligentes mejor, sino tener los mejores", explica Jacobo Díaz, director de Finanzas y Banca Digital de Bankinter. Unicaja también considera superada la fase de experimentación y trabaja ya en el despliegue de la IA a escala en el negocio comercial, donde los gestores utilizan asistentes conversacionales para preparar ofertas y acceder a información sobre productos; en la automatización de procesos internos, desde reclamaciones hasta análisis documental; y en el desarrollo de software. El banco asegura que los casos de uso están permitiendo reducir entre el 40% y el 80% los tiempos de respuesta. Los ámbitos de aplicación empiezan a repetirse en casi todas las entidades. Los bancos están utilizando la IA para desarrollar software, automatizar procesos internos, reforzar los sistemas de detección de fraude y ciberseguridad, mejorar la productividad comercial y desplegar asistentes para clientes y empleados. Una de las áreas donde la implantación parece más avanzada es el desarrollo de software. Santander asegura que cerca del 40% del código generado por sus equipos tecnológicos ya cuenta con apoyo de inteligencia artificial. BBVA destaca ahorros del 50% en el tiempo de tareas de desarrollo y pruebas, y una mejora del 28% de la productividad. En Sabadell, el 70% de estos profesionales utiliza ya IA, con mejoras de productividad del 20%. Por su parte, Bankinter trabaja en incorporar agentes a todo el ciclo de creación de software. Además, los bancos quieren que la IA empiece a traducirse en más negocio. La apuesta es utilizar esta tecnología para entender mejor al cliente, anticipar sus necesidades y vender más. Por ejemplo, las entidades trabajan en asistentes inteligentes capaces de responder consultas, acompañar al cliente durante la contratación de productos, ofrecer recomendaciones personalizadas y ejecutar operaciones. CaixaBank, por ejemplo, ha desplegado un agente de IA generativa como primer punto de contacto en los chats de su web y su aplicación móvil. La herramienta puede resolver dudas y guiar al usuario durante la contratación de cerca de 40 productos financieros, desde préstamos al consumo hasta productos de ahorro. En BBVA, el objetivo es que la relación con el cliente termine girando en torno a este tipo de agentes. Es el caso de Blue, un asesor personal multimodal que el banco prevé desplegar gradualmente entre particulares y empresas en 2027. Unicaja prepara un nuevo modelo de banca conversacional que permitirá a los clientes relacionarse con la entidad mediante interfaces basadas en IA. Bankinter, por su parte, ha comenzado a desplegar este enfoque con un asistente en su web y su aplicación móvil que permite realizar gestiones mediante lenguaje natural y acceder directamente a la funcionalidad que necesita el cliente, sin recurrir a los menús tradicionales.