Cómo la Inteligencia Artificial Puede Destruir 200.000 Empleos y Disparar los Beneficios de la Banca

La presidenta del Banco Santander, Ana Botín, puso fecha al cambio: la inteligencia artificial (IA) será un “game changer” en cuatro o cinco años, no en diez. El hallazgo, en clave empresarial, es directo: la IA pasa de ser un accesorio a convertirse en el motor central del negocio bancario.

Ese mecanismo aparece en el nuevo plan estratégico del Santander hasta 2028. Allí, la IA figura como pieza clave para elevar más de un 40% el beneficio y apuntar a 20.000 millones de euros, una meta inédita en el Ibex. Mientras tanto, otros grandes bancos como BBVA (con un acuerdo con OpenAI), CaixaBank (con 5.000 millones en inversión tecnológica) y Sabadell (con un CEO de perfil tecnológico) también están moviendo su cableado interno hacia el mismo lugar.

José Luis Cortina (Neovantas) señala que la IA ya transforma el negocio al automatizar tareas repetitivas y mejorar la interacción con clientes mediante el análisis masivo de datos y modelos predictivos.

Pero la clave no es “más tecnología” en abstracto. Es cambiar la forma en que el banco toma decisiones, desde cómo detecta un fraude hasta cómo ofrece un préstamo o responde una consulta. Y eso, en un sector que vive de la confianza, equivale a tocar el interruptor central.

La IA actúa como un tablero eléctrico. No “decora” la casa: reorganiza el cableado para que, cuando se enciende una luz (una consulta, una operación, una alerta), el sistema sepa qué interruptor tocar y en qué orden. La automatización (hacer tareas sin intervención humana) se queda con lo repetitivo. Y los equipos humanos se reservan para lo delicado.

Ahora bien, no toda la IA es igual. Miguel Fernández (Sopra Steria España) subraya que el sector lleva más de una década industrializando machine learning (aprendizaje con datos) y deep learning (redes neuronales profundas). Esa IA “tradicional” ya está en la operativa básica: fraude en tiempo real, análisis de solvencia al conceder préstamos, prevención del blanqueo y personalización de ofertas.

Lo que recién empieza es la IA generativa (modelos que redactan y dialogan). Ese es el engranaje que muchos creen que realmente puede rediseñar la relación con el cliente. Y también el que más dudas abre.

Riesgos: cuando el tablero eléctrico se vuelve opaco

Iván López (PwC) advierte que la opacidad de algunos modelos y su falta de explicabilidad (capacidad de justificar decisiones) complica el cumplimiento regulatorio. Además, la IA puede introducir sesgos (preferencias injustas) y discriminaciones entre clientes, con riesgos reputacionales y sanciones. Y, por su complejidad, también puede producir “alucinaciones” (respuestas inventadas).

Por eso el BCE ya empezó a pedir información a algunas entidades sobre usos concretos. Y la subgobernadora del Banco de España, Soledad Núñez, alertó sobre el “riesgo de rebaño”: si muchos bancos usan algoritmos parecidos, pueden terminar tomando decisiones demasiado similares en momentos críticos.

Empleo y competencia: la otra cara del cambio

Un informe de Morgan Stanley estima que la IA podría hacer desaparecer 200.000 empleos en la banca europea hasta 2030, el 10% del total. En las plantillas, esa cifra pesa. Aunque los directivos matizan: Gonzalo Gortázar (CaixaBank) confía en que se hará mucho más con menos recursos sin recortes netos, y Gloria Ortiz (Bankinter) cree que cualquier ajuste sería gestionable con jubilaciones y cambios de empresa.

Mientras tanto, los bancos sienten presión por abajo y por arriba. Neobancos como Revolut logran márgenes superiores al 80% sin sucursales. Y gigantes tecnológicos como Apple, Amazon, Microsoft o Google tienen IA potente y alcance global, aunque la regulación bancaria siga siendo el gran freno de entrada.

En esa carrera, la IA no es solo velocidad. Es control, gobernanza y confianza. Porque, si el banco del futuro se parece a una casa más automatizada, el usuario va a querer lo mismo que hoy: que las luces enciendan cuando las necesita, y que nadie más tenga la llave.