La banca española acelera con la IA, pero no tiene claro si será rentable
El 48% de los bancos y aseguradoras españoles no logra demostrar la rentabilidad de sus inversiones en inteligencia artificial, pero el 91% de los directivos apuesta por acelerar su implantación, según Capgemini.
La banca española no tiene intención de quedarse atrás en la carrera por la inteligencia artificial (IA), aunque todavía no tiene claro si el enorme esfuerzo inversor que requiere eta tecnología se traducirá en una mejora de sus resultados.
De hecho, casi la mitad de las entidades financieras españolas no consigue acreditar de forma consistente la rentabilidad de sus proyectos de IA, una proporción superior a la media mundial.
Así lo refleja el informe World Cloud Report for Financial Services 2027, elaborado por Capgemini, que muestra que el 48% de las entidades financieras españolas es incapaz de demostrar el retorno de sus inversiones en IA agéntica, frente al 42% del conjunto de los mercados analizados.
Paradójicamente, estas incertidumbres no están frenando los planes de inversión, más bien al contrario, pues el 91% de los directivos españoles considera prioritario utilizar agentes de IA para modernizar su tecnología, frente al 80% de la media mundial.
El estudio, elaborado a partir de una encuesta a 1.100 directivos de bancos y aseguradoras de 14 mercados, entre ellos España, refleja así la brecha entre las expectativas que despierta la inteligencia artificial y la capacidad de las entidades para trasladar sus avances tecnológicos a la cuenta de resultados.
El panorama, sin embargo, no es uniforme. Banco Santander asegura haber generado 194 millones de euros de valor económico con la inteligencia artificial hasta septiembre, gracias a una combinación de ahorros de costes, ingresos adicionales y mejoras en la gestión de riesgos.
Por el contrario, BBVA ha reconocido que las mejoras en la IA todavía no se reflejan en sus resultados, pese al progreso en la implantación de esta tecnología entre sus empleados.
El coste de la IA se dispara
Una de las conclusiones más llamativas del informe tiene que ver con el gasto agregado de las empresas en tokens, que se ha disparado un 497%.
Los tokens son las unidades de información que procesan los modelos de IA y por las que habitualmente cobran los proveedores de estos servicios.
Así las cosas, la banca se encuentra con el dilema de incrementar el gasto en tokens e inteligencia artificial, cuando todavía no tiene claro cuánto se podrá ahorrar o qué ingresos adicionales se podrán conseguir.
En España, además, el 57% de las entidades carece de mecanismos suficientemente desarrollados para evaluar si sus proyectos de IA generan el valor necesario para seguir financiándolos, una proporción idéntica a la media mundial.
La consecuencia es que los bancos y aseguradoras están comenzando a cambiar sus criterios de inversión. Según Capgemini, el número de directivos que dará prioridad a los resultados económicos cuantificables como criterio principal para financiar proyectos de IA aumentará un 141% de aquí a 2028.
La banca española pisa el acelerador
Pese a las dudas sobre su rentabilidad, las entidades españolas no quieren quedarse atrás en la carrera tecnológica.
Es el caso de CaixaBank, al que Jefferies identifica como uno de los grandes ganadores de la carrera de la inteligencia artificial en España, gracias a su capacidad inversora y al potencial de mejora de la eficiencia operativa.
El 59% de los directivos españoles considera prioritario desarrollar arquitecturas capaces de coordinar diferentes agentes de inteligencia artificial durante los próximos dos años, frente al 47% de la media mundial.
La denominada IA agéntica representa un paso más allá de los asistentes virtuales tradicionales. Se trata de sistemas capaces de ejecutar tareas, intercambiar información y coordinar diferentes operaciones con distintos grados de autonomía.
Su implantación permitiría automatizar procesos que actualmente requieren la intervención de varios departamentos de una entidad financiera, desde la recopilación de documentación hasta determinadas fases de la evaluación de riesgos o la atención al cliente.
Sin embargo, el salto desde las pruebas piloto hasta su utilización generalizada todavía es limitado. A escala mundial, el 59% de las entidades financieras está realizando pruebas o implantando sistemas multiagente, pero apenas el 10% ha logrado coordinarlos a escala corporativa.
De hecho, solo el 5% de las instituciones analizadas ha conseguido desarrollar las capacidades necesarias para utilizar esta tecnología de forma generalizada y vincular sus inversiones a resultados de negocio medibles.
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