inteligencia basada en IA y datos

En estas aguas agitadas de innovación tecnológica frenética y de incertidumbres que se abren a su paso, las entidades financieras pugnan por mantenerse a flote y poner rumbo hacia un horizonte más productivo y rentable. La revolución digital en la banca ya no se mide por la velocidad de una transacción o la funcionalidad de una aplicación. Se mide por la capacidad de las entidades para comprender, anticipar y acompañar a sus clientes en la toma de decisiones financieras y vitales.
Gartner profundiza en la evolución de la experiencia digital del cliente bancario hacia un modelo de “asesoramiento basado en datos e inteligencia artificial, que sitúa al banco como un socio de confianza más que como un mero intermediario transaccional”.
El futuro inmediato pasa por la integración de motores de recomendación impulsados por IA (los llamados next-best-action engines), capaces de sugerir productos y decisiones en tiempo real a través de canales de autoservicio como la banca móvil o el entorno web.

De la funcionalidad a la inteligencia

Es una evidencia irrebatible que los servicios básicos -gestión de cuentas, transferencias, soporte y seguridad- se han convertido en commodities. “Lo que diferencia ahora a las entidades líderes es su capacidad para ofrecer experiencias digitales basadas en insight”, que van más allá de lo operativo.
Funcionalidades como la integración de billeteras digitales, el ahorro automático o los asistentes virtuales representan ya un salto hacia la personalización. En este terreno, la inteligencia artificial generativa (GenAI) emerge como el factor decisivo para convertir los datos en recomendaciones relevantes y ‘emocionalmente’ atinadas.

Un ejemplo ilustrativo es de la entidad belga KBC Mobile, que permite desde comprar billetes de transporte hasta almacenar documentos digitales, de esta manera la banca se funde con la vida cotidiana del cliente. La frontera entre “servicio financiero” y “servicio digital” se disuelve en favor de “una experiencia omnicanal, integrada y contextualizada”, sentencia Gartner de forma taxativa.

La nueva segmentación: del quién al por qué

Para los expertos analistas, los patrones basados en la segmentación demográfica clásica -edad, renta, patrimonio- deben dar paso a un modelo basado en necesidades. “El cliente ya no se define por lo que tiene, sino por lo que busca resolver: controlar el gasto, afrontar un imprevisto, planificar la jubilación o gestionar patrimonios complejos”.
Este enfoque exige una reconfiguración profunda de la relación entre tecnología y asesoramiento humano: los datos se convierten en el lenguaje común que conecta áreas de negocio, marketing y operaciones con una comprensión empática del cliente.

La inteligencia artificial ofrece así una doble oportunidad: conocer al cliente en profundidad y transformar el trabajo del profesional bancario de primera línea, liberándolo de tareas repetitivas para centrarse en la relación y el consejo de valor. Pero también se plantea una advertencia: sin gobernanza, la IA puede amplificar sesgos, errores o decisiones injustas.

AI TRiSM: la confianza como activo financiero

En un sector donde la confianza es capital, varios son los riesgos que recorren todo el ciclo de vida de la IA: envenenamiento de modelos, alucinaciones, fugas de datos, complejidad normativa (NIS2,DORA…) o vulnerabilidades de seguridad.
Las entidades deben adoptar estrategias de AI TRiSM (Trust, Risk and Security Management), un marco de gobernanza que garantiza la transparencia, la equidad y la robustez de los sistemas.
El cliente, de hecho, acepta la IA para tareas simples, pero sigue mostrando reticencias ante consejos financieros complejos. TRiSM se convierte, por tanto, en la pieza clave para que los usuarios confíen en las recomendaciones algorítmicas tanto como en las humanas.

Ecosistemas bancarios: escapar de la trampa de la homogeneidad

Frente a la amenaza de la comoditización, los modelos de negocio basados en ecosistemas se postulan como vía de diferenciación. Ejemplos como el BizSmart Solutions del banco UOB en Singapur, que integra servicios de terceros para pymes, demuestran el potencial de las alianzas estratégicas para ofrecer soluciones completas y personalizadas.
Según Gartner, el 80% de los bancos ya explora joint ventures, partnerships y plataformas colaborativas para acelerar el crecimiento y reducir riesgos. La banca deja de ser un entorno cerrado para convertirse en una red de servicios interconectados, centrados en la vida y los proyectos del cliente.

El poder del dato: de los silos al conocimiento

Ninguna de estas transformaciones sería posible sin una gestión adecuada de la información. Muchos bancos siguen atrapados en silos de datos que impiden una visión integral del cliente.
Las Customer Data Platforms (CDP) son la respuesta a este desafío: unifican la información de diversas fuentes y facilitan la segmentación avanzada, la predicción de comportamientos y la personalización del contacto comercial.
Además, los CDP se convierten en el fundamento de confianza sobre el que se construyen los modelos de GenAI, alimentando casos de uso como la generación de recomendaciones crediticias o el asesoramiento financiero automatizado.

Hacia una nueva asesoría digital

La inteligencia generativa, aplicada a la creación de valor para el cliente, abre dos caminos claros: el coach financiero digital, que ofrece orientación personalizada en tiempo real, y los motores de préstamo inteligente, capaces de diseñar ofertas ajustadas a las circunstancias individuales.
Esta democratización del consejo financiero acerca la banca a segmentos tradicionalmente desatendidos (jóvenes, autónomos o clientes sin asesor personal), aunque plantea desafíos éticos y regulatorios.
La precisión del consejo, la transparencia en el uso de datos y la supervisión humana seguirán siendo condiciones necesarias para mantener la legitimidad de la IA en el ámbito financiero.

Criptomonedas: del margen al centro regulado

El cierre de la década apunta hacia otro cambio estructural: la normalización de los activos digitales. El espectacular repunte de las criptomonedas concretamente en 2024, combinado con el apoyo de la administración estadounidense de Donald Trump y el desarrollo normativo europeo (MiCA), ha acelerado su tránsito desde la periferia hacia el sistema financiero regulado.
La creación de la Crypto Task Force de la SEC y el auge de plataformas como la SIX Digital Exchange (SDX), primera bolsa completamente regulada para activos digitales, refuerzan la legitimidad de este mercado.

Los bancos avanzan con cautela, conscientes de que este terreno exige solidez tecnológica, capacidades forenses y nuevos marcos de cumplimiento. Saben que es un tren al que tienen que subirse irremediablemente: Un consorcio de diez de los bancos más grandes del mundo, incluyendo a Bank of America, Goldman Sachs, UBS, Santander y BNP Paribas, acaban de anunciar que están explorando la creación de sus propias stablecoins.

La demanda generacional es una ola imparable: los clientes más jóvenes consideran las criptomonedas un pilar de su estrategia patrimonial.
La banca, por tanto, se enfrenta a la necesidad de integrar lo digital y lo regulado, lo innovador y lo seguro, en una síntesis que preserve la confianza y amplíe las fronteras del servicio financiero.

España, a la cabeza de la revolución generativa en la banca

La inteligencia artificial generativa no es ya una promesa etérea para la banca española, sino una realidad que se despliega con una ambición sin parangón en Europa. Según el último informe global de NTT DATA, un 62% de las entidades españolas se declara altamente proactivo en su estrategia de adopción de esta tecnología, diez puntos por encima de la media continental.

La implantación avanza a ritmo trepidante: más de la mitad de los bancos (57%) ya ha integrado de forma avanzada herramientas de IA generativa en sus procesos, desde la automatización documental hasta el asesoramiento financiero personalizado. Siete de cada diez entidades afirman, además, estar utilizándola con eficacia tangible, y planean extender su alcance a todos los niveles de la organización, del backoffice al frontline.

No obstante, el camino no está exento de escollos. El informe revela que la resistencia al cambio y la incertidumbre laboral son las principales preocupaciones del sector -mencionadas por un 88% de los directivos encuestados-, seguidas del elevado coste de implementación (82%) y de un marco regulatorio aún impreciso, que obliga a hacer equilibrios entre la innovación y el cumplimiento.

Casos prácticos nacionales

Los grandes bancos nacionales, lejos de dormirse en la complacencia de la digitalización básica, han asumido el nuevo credo de la inteligencia generativa, la gobernanza algorítmica y la economía tokenizada.

Banco Santander se posiciona como un referente global en innovación tecnológica gracias a proyectos que transforman la banca digital y la experiencia del cliente. Su plataforma Gravity, nativa en la nube, ha digitalizado el core bancario del grupo, mejorando eficiencia operativa y servicio, y situándolo como pionero mundial en banca digital. Como ha quedado dicho, Santander explora el lanzamiento de una stablecoin respaldada por reservas junto a nueve grandes bancos internacionales, una iniciativa basada en blockchain para facilitar pagos y liquidaciones rápidas y económicas, incluso en operaciones transfronterizas. A través de Santander X Innovation Xperts, la entidad reúne a expertos globales para anticipar innovaciones en tecnología, sociedad y sostenibilidad, convirtiendo el conocimiento en soluciones prácticas que potencian la productividad y responden a desafíos sociales.

BBVA es otro estandarte de esta nueva hornada de innovación. Con Blue, su asistente virtual basado en IA generativa, la entidad ha dado el primer paso para ofrecer asesoramiento personalizado y conversación natural en su app móvil, un ejemplo canónico del next-best-action digital que Gartner identifica como uno de los motores del futuro bancario. No es un simple chatbot, sino un consejero financiero en ciernes, capaz de acompañar al cliente desde una duda trivial hasta la planificación de objetivos vitales.

Pero el banco vasco no se queda ahí: ha sido también pionero en integrar operaciones con bitcoin y ethereum dentro de su plataforma, bajo el paraguas regulatorio de la CNMV, y planea el lanzamiento de su propia stablecoin corporativa (en la misma línea que Santander) en 2026 para competir con ING y Caixabank, un hito que situaría a España en la vanguardia de la banca criptoeuropea. En este terreno, Cecabank tampoco se ha quedado atrás: su licencia MiCA para la custodia de criptoactivos, en alianza con Bit2Me, convierte al banco en referente institucional de una custodia digital segura, con plenas garantías regulatorias.

Según señala a Computing Jaime Sanz, director corporativo de Medios Tecnológicos de Cecabank, “hemos impulsado iniciativas estratégicas como la creación de una red de coordinadores IA, la adopción de herramientas como Copilot para usuarios y desarrolladores, y la puesta en marcha de una plataforma de IA generativa para explorar nuevos casos de uso”.

Hace tres años CaixaBank puso rumbo del metaverso (ahora en horas bajas) y de la inteligencia generativa junto a Microsoft, a través de un laboratorio de innovación destinado a explorar nuevas experiencias inmersivas y asistentes virtuales para gestores y clientes. CaixaBank ha reforzado su estrategia de inteligencia artificial en los servicios financieros mediante un nuevo acuerdo con Salesforce, consolidando su colaboración tecnológica. La alianza permitirá implementar soluciones como Agentforce, asistentes virtuales para empleados y clientes, y Salesforce Data Cloud, para la gestión y análisis de datos en tiempo real, con el objetivo de mejorar la experiencia del cliente, optimizar la atención y centralizar las operaciones de ventas y soporte.

Banco Sabadell, fiel a su espíritu experimental, acoge en Alicante un laboratorio de innovación financiera junto a NTT Data, un espacio de co-creación tecnológica donde se ensayan soluciones de automatización, integración de datos y experiencia cliente. Mientras tanto, Unicaja se adentra en la senda de la hiperpersonalización con su nuevo bróker digital (recién salido del horno), que ofrece seguimiento de rentabilidad en tiempo real, carteras virtuales y análisis dinámico de mercado: un ejemplo tangible de cómo las plataformas frontales se consolidan como auténticos motores de insight.

Son varias muestras de cómo las entidades financieras avanzan hacia una banca 3.0, que los hermeneutas tecnológicos han bautizado como sensitiva: aquella que aprende, predice, aconseja y acompaña. Una banca que, como diría un clásico, ya no se limita a custodiar el oro de los clientes, sino que custodia su tiempo, sus decisiones y, en última instancia, su confianza.