La banca española ha iniciado una transición estratégica para superar la fase de pruebas con inteligencia artificial y centrarse en la obtención de resultados tangibles. Tras un periodo de experimentación, las entidades buscan ahora industrialización en sus procesos para que esta tecnología impacte directamente en sus cuentas anuales. Este cambio de paradigma supone pasar del despliegue masivo de herramientas a una integración profunda en áreas de negocio que permitan generar valor real.
Previsiones de impacto y objetivos financieros
Santander ha sido una de las primeras entidades en poner cifras a esta apuesta tecnológica. El banco prevé generar más de 1.000 millones de euros de valor de negocio mediante el uso de la inteligencia artificial entre los años 2026 y 2028. Para el cierre del presente ejercicio, la entidad estima un impacto inicial de 200 millones de euros. Este retorno se fundamenta tanto en la reducción de costes operativos como en el impulso de los ingresos a través de una oferta más personalizada.
En el sector se subraya que, aunque la IA ha servido hasta ahora para automatizar tareas y abaratar costes, el reto pendiente es mejorar la relación con el usuario. «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», señalan expertos del sector financiero. La banca española parte de una ratio de eficiencia media del 41,12%, obtenida por los seis bancos cotizados en el primer trimestre, lo que deja margen para nuevas ganancias de rentabilidad.
Nuevos modelos de escalabilidad técnica
BBVA ha optado por crear una plataforma específica diseñada para gestionar miles de agentes inteligentes, buscando la reutilización de desarrollos para no iniciar cada proyecto desde cero. La entidad ha distribuido licencias de IA a 100.000 empleados, con un nivel de uso activo mensual del 75%. Por su parte, Bankinter ha reorientado su estrategia tras facilitar el acceso a asistentes inteligentes a toda su plantilla. Según Jacobo Díaz, director de Finanzas y Banca Digital, la entidad ya no prioriza el volumen de agentes, sino la selección de aquellos con mayor potencial para extenderse por la organización.
Banco Sabadell también evoluciona su modelo tras implementar más de 50 casos de uso en 2026. Su enfoque se dirige ahora hacia dominios de transformación completos para maximizar la escalabilidad de la inversión. En el ámbito del desarrollo de software, la adopción es especialmente alta: el 70% de sus programadores ya utiliza IA, reportando mejoras de productividad del 20%. En Santander, cerca del 40% del código generado por sus equipos técnicos cuenta con apoyo de esta tecnología.
Transformación de los canales digitales y la atención
La aplicación de la inteligencia artificial generativa está modificando la interacción en los canales digitales. CaixaBank ha implementado un agente capaz de guiar a los usuarios en la contratación de aproximadamente 40 productos financieros. En paralelo, su plan estratégico Cosmos contempla una inversión de 5.000 millones de euros entre 2025 y 2027 para acelerar la transformación tecnológica del grupo. Unicaja, por su parte, aplica asistentes conversacionales en su red comercial y en procesos de análisis documental, logrando reducir entre un 40% y un 80% los tiempos de respuesta internos.
Finalmente, la lucha contra el fraude y la gestión de riesgos se benefician de esta evolución. BBVA analiza diariamente 32 millones de operaciones con tarjeta en tiempo real para detectar anomalías. En el caso de Santander, la automatización ya agiliza procesos de crédito y conocimiento del cliente mediante 280 agentes en producción, mientras que en su filial Openbank, la tecnología procesa 100.000 alertas anuales relacionadas con la prevención del blanqueo de capitales, reforzando la eficiencia operativa en áreas críticas de cumplimiento normativo.