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.
Doble vía
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
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.
¿Dónde se aplica?
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.
Asistentes de IA
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.
Santander: atención al cliente con ayuda de IA
M.P.
Santander está desplegando IA en los canales de atención al cliente. En Reino Unido, la entidad utiliza esta tecnología para gestionar consultas relacionadas con tarjetas a través de sistemas de voz capaces de mantener interacciones en lenguaje natural.
El objetivo es que unas 240.000 llamadas al año, alrededor del 40% del volumen total, puedan resolverse mediante autoservicio, lo que permitiría ahorrar unas 26.000 horas a los clientes y liberar cerca de 45.000 horas de trabajo de los equipos de atención. La tecnología también se está aplicando en Santander y Openbank en España, donde trabaja en experiencias conversacionales diseñadas para que los clientes puedan resolver gestiones. La entidad ha desplegado la IA en otras áreas como fraude, riesgos, cumplimiento normativo o software. Por ejemplo, cuenta con más de 280 agentes de automatización en producción que ayudan a agilizar procesos de crédito, prevención del fraude o conocimiento del cliente.
Uno de los casos es la lucha contra el delito financiero. En Openbank, la IA procesa 100.000 alertas de prevención de blanqueo de capitales al año, reduciendo los tiempos de análisis.
En Brasil, el banco utiliza IA en reclamaciones por fraude con tarjetas, con tiempos de resolución alrededor de un 95% más rápidos.
Además, más de 17.000 profesionales usan IA para desarrollo de software y cerca del 40% del código generado en junio contó con apoyo de esta tecnología.
BBVA: asistente inteligente para 7.000 banqueros
BBVA concentra la IA en la relación con el cliente, el trabajo de gestores y banqueros, la gestión del riesgo, los procesos internos, el desarrollo de software y la productividad de los empleados. Ha desplegado licencias de IA en 100.000 empleados y asegura que el 75% las utilizan activamente cada mes.
Más de 7.000 profesionales de banca de empresas e instituciones utilizan IA en atención al cliente, asesoramiento y análisis de riesgos. Cuentan con AI Banker, un asistente que ayuda a preparar reuniones comerciales y permite ahorrar cerca de una hora por visita.
La IA también se usa para apoyar la elaboración de programas financieros, una herramienta que emplean el 86% de los gestores en España.
En otro ámbito, la IA permite analizar conversaciones entre clientes y gestores, llamadas telefónicas y comentarios para identificar necesidades. En México, procesa ya más de 220.000 llamadas mensuales. Además, el banco asegura que los agentes de voz resuelven cerca del 90% de las interacciones en los pilotos de Perú y México.
En España, esta tecnología analiza las transcripciones de llamadas y conversaciones digitales para comprender mejor por qué contactan los usuarios con la entidad.
También ha desplegado la IA en la lucha contra el fraude. Sus modelos analizan más de 32 millones de operaciones con tarjeta al día en tiempo real para detectar patrones anómalos y reducir falsos positivos.
CaixaBank: agentes para la contratación digital
CaixaBank está extendiendo el uso de agentes de IA tanto en la relación con los clientes como en los procesos internos. El objetivo es utilizar estos agentes para incrementar la capacidad comercial, desarrollar nuevos servicios, simplificar procesos y mejorar la excelencia operativa.
Uno de los desarrollos más avanzados es el despliegue de asistentes en sus canales digitales, capaces de responder dudas, comparar productos y acompañar al usuario durante los procesos de contratación.
El banco comenzó con un agente especializado en tarjetas y posteriormente incorporó soluciones para la contratación de préstamos. La estrategia pasa por extender este modelo al conjunto de los procesos de contratación digital en web y aplicación móvil. Estas herramientas combinan capacidades conversacionales de IA con supervisión humana y pueden derivar la interacción a un especialista cuando sea necesario.
Ente otros casos de uso, CaixaBank ha desarrollado agentes para empleados que trabajan en procesos de contratación remota y atención comercial digital. Estas herramientas ayudan a localizar información, resolver consultas y mejorar la eficiencia. Además, la IA apoya el trabajo de los empleados, automatiza tareas repetitivas y agiliza procesos internos.
La IA forma parte del plan estratégico Cosmos, dotado con 5.000 millones de euros para acelerar la transformación tecnológica del grupo entre 2025 y 2027.
Sabadell se prepara para transformar procesos
Banco Sabadell prepara una nueva etapa en su estrategia de IA tras desplegar más de 50 casos de uso en 2026. La entidad liderada por Marc Armengol evoluciona ahora hacia un modelo basado en ámbitos de transformación completos, con el objetivo de concentrar la inversión y las capacidades en las áreas con mayor potencial de impacto.
La apuesta por la IA irá previsiblemente a más. Fuentes del sector apuntan que el próximo plan estratégico que prepara Sabadell para 2027 reforzará el peso de esta tecnología dentro de las prioridades del grupo.
Entre las aplicaciones en producción figura el uso de IA para agilizar la concesión de hipotecas mediante la extracción automática de información relevante de la documentación aportada por los clientes. El banco también ha desplegado asistentes para gestores de atención al cliente que ayudan a resolver consultas de forma más rápida y homogénea.
Asimismo, trabaja en una nueva generación de agentes orientados a transformar procesos complejos mediante la integración de datos y sistemas internos.
La adopción es elevada en el desarrollo de software. Según la entidad, el 70% de los desarrolladores utiliza IA, con mejoras de productividad cercanas al 20%. También ha puesto herramientas de IA a disposición de toda la plantilla y cuenta con más de 1.500 usuarios con capacidades avanzadas. El banco estima mejoras de productividad individual de entre dos y cuatro horas semanales.