El entusiasmo del sector financiero por la inteligencia artificial ha alcanzado niveles máximos, incluso en Europa, tradicionalmente rezagada en tecnología. Más allá de los anuncios llamativos de HSBC (LON: HSBA) o de los menos afortunados de Standard Chartered (LON: STAN), cualquier gestor de fondos, banquero u operador puede contar ya historias sobre la creciente adopción de estas herramientas.

Los ejemplos van desde tareas cotidianas hasta áreas complejas de las finanzas: recopilar recomendaciones de analistas en un sistema automatizado de calificación, entrenar un chatbot con ideas de asignación de cartera que no repita tres veces la misma conclusión, o escribir código para operadores cuantitativos expertos.

El problema empieza por el coste. Las limitaciones de oferta afectan a todo el ecosistema de la inteligencia artificial, en especial a la capacidad de procesamiento. Los usuarios de Claude, el asistente de Anthropic, se quejan del fuerte aumento de precios. Ni siquiera el reciente acuerdo de Anthropic con SpaceX para ampliar su capacidad de computación ha absorbido por completo la demanda de sus clientes para tareas caras e intensivas en cálculo. El precio sigue subiendo.

La factura sube

Las quejas de los financieros por el coste de Claude, uno de los asistentes favoritos entre los expertos en tecnología bancaria, empiezan a parecerse a las del sector tecnológico. La factura puede pasar de decenas de miles de dólares para una sola empresa a varios millones.

La demanda creciente por parte de profesionales es una buena noticia para compañías como Anthropic, que pueden imponer aumentos de precios y empezar a justificar pérdidas elevadas y valoraciones infladas por la euforia de la IA. La empresa fundada por Dario Amodei se encamina hacia su primer trimestre con beneficios y contempla una salida a bolsa en octubre.

Sin embargo, la rápida adopción de agentes de IA —capaces de realizar tareas de forma independiente— y su elevado coste plantean nuevos dilemas para los clientes financieros. Aunque reconozcan sus ventajas, las entidades deben asumir más presión sobre rentabilidad, más necesidad de recortar costes en otras áreas y un riesgo creciente de dependencia frente a proveedores externos, casi siempre estadounidenses.

Dependencia tecnológica

No sorprende que Bill Winters, consejero delegado de Standard Chartered, tocara una fibra sensible con sus desafortunados comentarios sobre la supuesta cesión del capital humano, considerado de menor valor, al capital financiero y de inversión dentro del impulso del banco hacia la IA.

La interpretación era evidente: los empleados asalariados podían acabar pagando el precio de una tecnología cada vez más cara. Como señaló un analista, las empresas actuales de IA no generan todavía beneficios suficientes y gastan muchísimo. El problema es que nadie sabe con claridad cómo cobrarán dentro de uno o dos años.

El comportamiento de bancos y otros usuarios financieros probablemente cambiará. De hecho, según usuarios y analistas, el sector puede estar dejando atrás la mentalidad de «maximización de tokens», en la que gastar más potencia de procesamiento se veía casi como un símbolo de prestigio, aunque parte de esa capacidad se desperdiciara.

Empieza una fase más madura. Varios servicios financieros ya optan por desarrollar modelos internos para tareas que no requieren recurrir a un gran modelo lingüístico externo con capacidades avanzadas y conocimientos especializados.

Modelos propios

«No todas las tareas requieren un modelo de vanguardia», afirma Christopher Tozzi, autor de una historia del software de código abierto. Esa idea puede abrir una reflexión empresarial poco habitual: quizá los empleados con perfiles técnicos intermedios, capaces de crear y mantener un chatbot más barato que uno externo, posean una habilidad muy valiosa.

Las entidades financieras incluso podrían hacer algo poco frecuente: cooperar para absorber mejor los costes externos de la IA y compartir conocimiento sobre modelos internos. El sector nunca se ha caracterizado por compartir tecnología ni datos. Bancos y gestoras suelen tratar de ganar ventaja frente a sus competidores, no de construir herramientas comunes.

Tampoco ha sido especialmente hábil en fusiones transfronterizas que, aunque tengan sentido económico, resultan políticamente complejas. La posible adquisición de Commerzbank (ETR: CBK) por parte de UniCredit (BIT: UCG) es un buen ejemplo. Quizá la IA actúe como catalizador para revisar la asignación de capital y acelerar la consolidación en regiones europeas con demasiada oferta bancaria.

Tal vez Andrea Orcel, consejero delegado de UniCredit, debería enseñar al canciller alemán Friedrich Merz los presupuestos previstos de los bancos para inteligencia artificial.

Coste y escala

Por ahora, pocos esperan que las ventajas competitivas de Anthropic u OpenAI se diluyan a corto plazo. Los defensores de la IA probablemente aciertan al afirmar que el miedo a quedarse atrás es tan fuerte que cualquier posibilidad de obtener ventaja frente a la competencia mantendrá al sector financiero invirtiendo.

El gasto en tecnología por parte de gobiernos y empresas puede aumentar casi un 8 % en 2026, el mayor incremento en años, según datos de Forrester. Existen paralelismos con la computación en la nube: muchas empresas empezaron a desarrollar algunos sistemas internamente sin perjudicar demasiado los beneficios de Silicon Valley y Seattle.

La diferencia es que la IA profundiza también la dependencia geopolítica de Europa frente a gigantes tecnológicos estadounidenses como Amazon (NASDAQ: AMZN). Para la banca europea, la pregunta no es solo cuánto cuesta usar IA. También es quién controla la infraestructura, los datos, los modelos y la capacidad de cálculo que se están volviendo esenciales para competir.

Menos euforia

Tras ver a algunos usuarios experimentar con éxito en la creación de sus propios modelos, reduciendo parte de la carga de gasto, aumenta la presión para evitar externalizar demasiado y demasiado rápido. La banca puede seguir usando modelos externos para tareas complejas, pero eso no significa que deba delegar toda su capacidad tecnológica.

En medio del ruido generado por los comentarios de Winters sobre la IA, pasó más desapercibida una frase más prudente: «Estamos siendo muy, muy reflexivos sobre el coste de la IA». Esa reflexión puede ser más importante que el entusiasmo inicial.

La adopción de inteligencia artificial en finanzas no se detendrá. Pero el sector empieza a descubrir que la tecnología no solo promete productividad. También exige inversión, disciplina de costes, control de proveedores y una nueva estrategia sobre qué conviene construir dentro y qué debe contratarse fuera.

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