La banca europea prepara el mayor ajuste laboral por la IA hasta 2030

La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en la banca europea deja de ser una promesa tecnológica y se convierte en un factor de ajuste laboral de primer orden. Un reciente análisis de Morgan Stanley proyecta que, de aquí a 2030, el sector financiero de la Unión Europea podría reducir su plantilla en torno a un 10%, lo que equivale a unos 212.000 puestos de trabajo sobre un total actual cercano a 2,1 millones de empleados.
El informe relaciona este proceso con la digitalización acelerada de servicios, el cierre progresivo de oficinas físicas y la automatización creciente de tareas administrativas y de apoyo. La transformación afecta de manera desigual a las distintas áreas de negocio, con especial incidencia en funciones de back office, operaciones y ciertos segmentos de riesgo y cumplimiento.

Al mismo tiempo, algunas entidades ya reportan mejoras de eficiencia de hasta el 30% gracias al despliegue de soluciones de IA, lo que refuerza los incentivos para seguir avanzando por esta vía. El sector se enfrenta así a un doble reto: adaptar sus modelos de negocio a la nueva realidad tecnológica y gestionar el impacto laboral de una transición que, según los analistas, será gradual pero sostenida.

Los números del ajuste que dibuja Morgan Stanley

El punto de partida del informe es una fotografía de la banca europea con alrededor de 2,1 millones de empleados en la UE. Sobre esa base, Morgan Stanley proyecta un recorte potencial del 10% ligado de forma directa a la adopción de tecnologías de IA y a la automatización de procesos, lo que se traduciría en aproximadamente 212.000 puestos de trabajo menos de aquí a 2030.

La cifra no se plantea como un ajuste inmediato, sino como el resultado de un proceso escalonado en varios años, impulsado por tres vectores principales:

• Sustitución de tareas rutinarias por sistemas automatizados.

• Simplificación y digitalización de la relación con el cliente.

• Reorganización de redes físicas y estructuras centrales.

El estudio subraya que la dimensión del impacto variará según el tamaño y la especialización de cada entidad. Bancos con modelos más intensivos en sucursales y estructuras administrativas amplias serían más sensibles al ajuste, mientras que actores ya muy digitalizados presentarían una reducción relativa menor, aunque igualmente significativa.

En cualquier caso, las magnitudes apuntan a la que podría ser una de las mayores reconfiguraciones laborales del sector bancario europeo desde la crisis financiera de 2008, esta vez no ligada a fusiones o recapitalizaciones, sino a un cambio tecnológico estructural.

Dónde se concentra el riesgo: back office, operaciones y soporte

El análisis identifica con claridad las áreas más expuestas a la automatización. Las funciones de back office y servicios centrales —procesamiento de operaciones, gestión administrativa, soporte interno— concentran una parte relevante de las tareas repetitivas y basadas en reglas que la IA puede asumir con relativa facilidad.

Además, procesos de riesgo y cumplimiento normativo empiezan a apoyarse en herramientas de análisis automatizado de documentación, detección de patrones y verificación de datos. Aunque la supervisión y la toma de decisiones finales siguen en manos humanas, una porción creciente del trabajo previo se automatiza, reduciendo la necesidad de plantillas amplias en ciertos niveles.

Entre los segmentos señalados como más vulnerables figuran:

• Procesamiento de pagos y transferencias.

• Gestión documental y archivo.

• Tareas estándar de reporting regulatorio.

• Soporte de primer nivel en atención al cliente.

En contraste, funciones ligadas a análisis especializado, diseño de productos, gestión de grandes clientes e interlocución con reguladores mantienen, por ahora, una exposición menor, aunque también incorporan herramientas de apoyo basadas en IA.

De las oficinas físicas al modelo digital: menos sucursales, menos empleo

La transformación tecnológica se solapa con un fenómeno que ya venía produciéndose desde hace años: el cierre progresivo de sucursales. La migración de los clientes hacia canales digitales —banca móvil, web y atención remota— ha reducido el tráfico en oficinas y ha llevado a numerosas entidades a redimensionar sus redes físicas.

En este contexto, la IA actúa como acelerador. El uso de asistentes virtuales, sistemas de recomendación y automatización de procesos de alta y gestión de productos permite atender a una base de clientes similar con menos personal en primera línea. El informe de Morgan Stanley sitúa una parte del ajuste previsto precisamente en este ámbito, donde la combinación de digitalización y cambio de hábitos del usuario reduce la necesidad de plantillas extensas.

El resultado es una reconfiguración del empleo hacia perfiles más centrados en:

• Asesoramiento financiero especializado.

• Gestión de patrimonio y banca privada.

• Servicios a empresas y corporaciones.

Mientras, las posiciones tradicionales de ventanilla y atención básica se reducen o se transforman en funciones híbridas, donde la presencialidad se combina con soporte remoto y herramientas automatizadas.

Eficiencia y presión competitiva: por qué los bancos aceleran la IA

El informe subraya que la adopción de IA no responde solo a una estrategia tecnológica, sino a una presión competitiva y de mercado. En un entorno de márgenes ajustados, tipos de interés aún en fase de normalización y mayor exigencia regulatoria, los bancos buscan reducir costes operativos para sostener su rentabilidad.

Según los datos recogidos, algunas entidades que han desplegado de forma intensiva soluciones de IA y automatización han logrado mejoras de eficiencia de hasta el 30% en determinados procesos, medidos en tiempos de ejecución, reducción de errores y ahorro de recursos. Estas cifras se convierten en referencia para el resto del sector, que ve en la tecnología una vía para aproximarse a esos niveles.

La competencia no se limita a los bancos tradicionales. La presencia de fintech y neobancos, con estructuras más ligeras y procesos nativamente digitales, añade presión sobre las entidades incumbentes, que perciben la IA como herramienta clave para mantener cuota de mercado y responder a las expectativas del cliente, especialmente en segmentos jóvenes y digitalizados.

Ajuste laboral y reconversión: el reto de las nuevas competencias

Más allá de las cifras brutas de empleo, el estudio de Morgan Stanley llama la atención sobre la necesidad de reconversión profesional dentro del sector. La automatización de tareas no elimina necesariamente la demanda de empleo en banca, pero sí modifica el tipo de perfiles requeridos.

Las entidades que avanzan en la implantación de IA demandan en mayor medida:

• Especialistas en análisis de datos y modelización.

• Perfiles de ciberseguridad y resiliencia operativa.

• Expertos en regulación tecnológica, protección de datos y ética de la IA.

• Profesionales capaces de intermediar entre negocio y tecnología.

El reto radica en si los trabajadores afectados por la automatización pueden adquirir estas nuevas competencias en el tiempo disponible. El informe apunta a la importancia de planes internos de formación y re-skilling, así como de la coordinación con sistemas educativos y programas públicos de empleo, para mitigar el impacto social del ajuste.

Un proceso gradual, pero estructural, hasta 2030

El horizonte temporal marcado por el informe —hasta 2030— permite anticipar un ajuste gradual, más ligado a sustitución natural y no reposición que a despidos masivos inmediatos. Jubilaciones, no renovación de determinados contratos y reordenaciones internas absorberán una parte de la reducción proyectada.

Sin embargo, el carácter estructural del cambio tecnológico indica que no se trata de una fase coyuntural. La IA se integra en el núcleo de los sistemas bancarios, desde el análisis de riesgo de crédito hasta la detección de fraude o la optimización de carteras. Esto significa que las funciones automatizadas difícilmente volverán a requerir el mismo volumen de empleo que en el pasado.

La clave estará en cómo se distribuyen los efectos: entidades con mayor capacidad de inversión y planificación podrían gestionar la transición de forma más ordenada, mientras que bancos con márgenes más estrechos o menor músculo tecnológico podrían enfrentarse a ajustes más abruptos.

Implicaciones para reguladores y política económica

El ajuste laboral vinculado a la IA en la banca europea también tiene implicaciones para reguladores y autoridades económicas. Por un lado, la automatización puede contribuir a sistemas más robustos, trazables y eficientes, lo que facilita la supervisión y el cumplimiento normativo. Por otro, plantea preguntas sobre empleo, cohesión territorial y estabilidad social, especialmente en regiones con fuerte presencia de servicios financieros.

Los supervisores deberán equilibrar:

• La promoción de la innovación tecnológica.

• La garantía de protección al consumidor y seguridad financiera.

• La atención a los efectos distributivos de la transformación sobre el empleo.

En paralelo, la discusión sobre la IA en banca se conecta con debates más amplios en la Unión Europea sobre estrategias digitales, formación profesional, regulación de algoritmos y soberanía tecnológica, ámbitos en los que se diseñarán buena parte de las respuestas al escenario descrito por Morgan Stanley.