Banca Europea y Despidos por IA: 200.000 Puestos Menos Para Ganar un 30 % Más

Un hallazgo del banco de inversión Morgan Stanley pone números a la adopción de inteligencia artificial (IA, software que aprende patrones) en la banca europea: podría hacer desaparecer más de 200.000 empleos hacia 2030. Esa cifra equivale a cerca del 10% de la fuerza laboral combinada de los 35 bancos más grandes de Europa.

Además, el análisis revela un mecanismo que va más allá de una ola puntual de recortes. La digitalización y el uso de IA se intensificarán a partir de 2030. Es decir: el cambio no sería un “ajuste”, sino una reconfiguración central del trabajo bancario.

La clave está en qué tipo de tareas se apagan primero. La automatización basada en IA ya es especialmente efectiva en áreas administrativas y en procesos internos. Y los puestos de back-office (trabajo interno no visible para el cliente) que repiten pasos, cargan datos o generan reportes aparecen como los más expuestos.

Para entenderlo sin tecnicismos: la IA funciona como un “tablero eléctrico” del banco. Donde antes había personas moviendo perillas una por una —verificando datos, copiando números, conciliando pagos— ahora se instala un sistema que enciende y apaga circuitos de forma automática, con menos errores y a mayor velocidad.

En una casa, eso se ve claro. Nadie llama a un electricista cada vez que quiere prender la luz del pasillo. Hay un cableado que hace el trabajo repetitivo. En el banco, la IA se está convirtiendo en ese cableado invisible que ejecuta rutinas: procesamiento de pagos, chequeos estándar y soporte que no requiere juicio humano complejo.

Por eso tareas como el análisis de datos y la elaboración de informes, que parecen “intelectuales”, también quedan en la mira. Un algoritmo (receta matemática) puede ordenar información, detectar patrones y armar reportes en minutos. Y lo hace sin cansancio y con un margen de error más bajo que el de equipos humanos presionados por tiempos de cierre.

El motor de fondo no es romántico. Los bancos no adoptan IA solo por innovación. La adoptan como estrategia económica.

Según Morgan Stanley, el uso de IA permitiría aumentar las ganancias alrededor de un 30%. Ese número funciona como un interruptor de decisión: ante la presión de inversores por mejorar eficiencia y retorno sobre el capital, cada engranaje que reduzca costos se vuelve una oportunidad difícil de ignorar.

Y hay otra pieza clave que acelera todo: el cierre progresivo de sucursales y la migración de clientes a canales digitales. Si menos gente pisa una oficina, se necesita menos personal presencial. La banca se mueve del mostrador a la app, y eso arrastra roles tradicionales.

Algunos bancos ya planean recortes por encima del promedio. En Países Bajos, ABN AMRO anunció que despedirá al 20% de su plantilla para 2028. Estos casos, además, pueden disparar un efecto imitación: si una entidad mejora beneficios y productividad gracias a la automatización, otras sienten la presión de igualar o superar ese ritmo.

El nuevo mapa laboral: qué se pierde y qué se abre

El impacto inmediato ya se aprecia en la reducción de empleos administrativos y de apoyo. En especial, perfiles de atención al cliente de bajo valor añadido: personas que derivan casi todo al cajero automático o a una cita. Ese rol, en la lógica bancaria, se vuelve reemplazable por un flujo digital.

Sin embargo, no todo es cierre de persianas. La transformación también empuja nuevas necesidades: más especialistas en análisis y ciencia de datos, ciberseguridad y regulación tecnológica aplicada a servicios financieros. Y, en paralelo, crece el ecosistema de fintechs y empresas que venden soluciones de IA a bancos.

La condición que advierte el propio mapa que traza el informe, es el reciclaje profesional. Quienes manejen herramientas de IA con soltura —no como magia, sino como instrumento— tienen más chances de sostener su lugar en una estructura que cambia de cableado.

En los próximos años, el banco que el cliente ve será cada vez más una interfaz. Y detrás, como en una casa bien conectada, el trabajo humano tendrá que moverse hacia donde la máquina todavía no puede: criterio, seguridad y decisiones con responsabilidad.