Banca española e inteligencia artificial generativa: la revolución responsable bajo la égida regulatoria
El año 2025 será recordado en los anales de la banca española no como un periodo de cambios incrementales, sino como el momento de una metamorfosis profunda. Fue el año en que la inteligencia artificial generativa abandonó el terreno de la promesa futurista para convertirse en motor operativo y estratégico del sector financiero nacional. En un movimiento audaz que ha captado la atención internacional, las principales entidades financieras del país han adoptado esta tecnología a una escala y velocidad sin precedentes, tejiendo a la vez una robusta red de seguridad basada en responsabilidad y cumplimiento normativo. Este proceso culminó con un hito trascendental a finales de año: la creación, por parte de CaixaBank, de la primera Oficina de Inteligencia Artificial del sector, un organismo pionero destinado a garantizar que cada proyecto de IA se alinee con la regulación, la ética y la generación de valor tangible. Este acontecimiento no es un hecho aislado, sino la punta de lanza de una transformación sectorial que posiciona a España como ejemplo paradigmático de cómo innovar con audacia sin sacrificar la seguridad jurídica ni la confianza del cliente, un equilibrio delicado en un ámbito que el Reglamento Europeo de IA clasifica como de alto riesgo.
El hito de CaixaBank: una Oficina para gobernar el futuro con responsabilidad
A finales de diciembre de 2025, en un movimiento que denota una madurez estratégica excepcional, CaixaBank anunció una decisión que resuena como una declaración de principios para toda la industria financiera europea: la creación de su Oficina de Inteligencia Artificial. Esta unidad, concebida con una visión holística y dependiente directamente de la Dirección de Medios, nace con una misión clara y contundente: supervisar que cada desarrollo de IA –ya sea concebido en sus laboratorios internos o adquirido a proveedores externos– cumpla con un triple mandato de hierro: cumplimiento regulatorio, principios éticos y aporte de valor real al negocio[1][2]. Tal y como explicó la entidad, “la oficina nace de unos principios de IA responsable definidos por el banco, en cumplimiento de la legislación vigente y alineados con los valores éticos del grupo”[2], articulándose en cuatro grandes funciones (gobernanza, operación, estrategia y cultura) y actuando como “ventanilla única” para los más de 35.000 empleados del grupo. Cualquier empleado puede dirigirse a esta oficina para consultas, sugerencias o necesidades relacionadas con IA, garantizando que desde un simple chatbot hasta el más complejo algoritmo de machine learning para concesión de crédito operen con rigor y solidez inquebrantables.
Lejos de ser una respuesta defensiva a las exigencias regulatorias, la iniciativa supone un movimiento proactivo enmarcado en el ambicioso Plan Estratégico 2025-2027 de CaixaBank. Bajo el nombre en clave de “Plan Cosmos”, esta hoja de ruta contempla una inversión colosal de 5.000 millones de euros en tecnología[3], con foco principal en IA generativa como palanca de nuevas capacidades comerciales y de servicio al cliente. La visión de CaixaBank es integrar la IA no como una herramienta accesoria, sino como el núcleo de su sistema nervioso digital, buscando potenciar la eficiencia operativa y redefinir la experiencia del cliente. Los primeros resultados tangibles demuestran el acierto de esta estrategia: la entidad ha conseguido incrementar un 20% su capacidad de respuesta en consultas de clientes y reducir en 80% el tiempo de resolución de incidencias con tarjetas[4][5], métricas que se traducen directamente en mayor satisfacción y confianza del usuario.
El efecto dominó: la carrera tecnológica de la banca española
El liderazgo de CaixaBank es la manifestación más visible de una tendencia que recorre todo el sistema financiero español. Las principales entidades del país han desplegado estrategias robustas y multimillonarias para integrar la IA generativa, convirtiendo a España en un auténtico laboratorio de innovación bancaria a nivel mundial. Un informe de EY de julio de 2025 ya revelaba que el sector de “banca, mercados de capitales y servicios financieros” en España presentaba una tasa de adopción de IA muy superior a la media europea[6]. Santander y BBVA, los dos grandes bancos internacionales españoles, compiten en la vanguardia global con planes y alianzas de primer nivel, mientras que bancos de tamaño mediano demuestran una agilidad notable aplicando la IA generativa a nichos específicos de negocio. En la siguiente tabla se resumen las iniciativas clave en IA generativa que han implementado, sus colaboraciones estratégicas y algunos impactos logrados en el periodo 2022-2026:
Tabla – Principales iniciativas de IA generativa en la banca española (2022–2026) por entidad, con sus alianzas e impactos destacados.
| Entidad | Iniciativas clave de IA generativa (2022–2026) | Alianzas estratégicas | Impacto |
|---|---|---|---|
| Santander | Estrategia corporativa “data & AI-first”; despliegue de ChatGPT Enterprise para unos 15.000 empleados (previsto 30.000 a fin de 2025)[7]; Speech Analytics procesando 10 millones de llamadas al año[8]. | OpenAI, Microsoft, Amazon[9]. | >200 M€ en ahorros operativos (2024)[8]; IA gestionando ~40% de interacciones en contact centers[8]; +100.000 horas/año liberadas para tareas de mayor valor[8]. |
| BBVA | Hoja de ruta integral “The Eight” (2025) para transformar la experiencia financiera con IA[10]; pruebas pioneras con modelo GPT-5 en tareas estratégicas[11]; proyecto de IA responsable “Fair Learning” (alianza con Univ. de Navarra) enfocado en mitigar sesgos y garantizar equidad[12]; asistente virtual “Blue” para clientes. | OpenAI, Google Cloud, Universidad de Navarra. | Ahorro de ~3 horas/semana por empleado gracias a asistentes GPT personalizados[13]; visión de banca predictiva y servicio hiperpersonalizado; compromiso con la ética y la “democratización” de la IA en la organización (sesgos corregidos, IA explicable)[12]. |
| Bankinter | Uso de Azure OpenAI (Microsoft 365 Copilot) para análisis de textos y automatización de informes internos[14]; asistente generativo “Dahlia” en Banca Patrimonial (gestión de altos patrimonios) para consultas en lenguaje natural[15]. | Microsoft, Google Cloud. | Reducción drástica del tiempo de búsqueda de información financiera para banqueros privados[16][17]; mayor rapidez en propuestas de inversión a clientes premium; liberación de tiempo de gestores para labores de asesoramiento personalizado[17]. |
| ABANCA | Primer banco español en integrar IA generativa en la atención al cliente (chatbot “SOFIA” con modelo GPT-4)[18]; servicio 24/7 multidioma en web y banca digital para resolver dudas de usuarios. | N/A (desarrollo interno sobre tecnología abierta). | Pionero en España en banca conversacional generativa[18]; mejora de experiencia de usuario (valoración 4,23/5 en piloto)[19]; >25 iniciativas de IA generativa desplegadas en 2024, con un +35% de productividad en procesos transformados[20]. |
| Unicaja | Asistente virtual “Nica” integrado en su app móvil para facilitar operativa digital mediante conversación natural (más de 100 gestiones cubiertas)[21]; enfoque especial en accesibilidad para clientes mayores o con discapacidad. | Google Cloud (Vertex AI)[22], DXC Technology (partenariado 10 años). | Elimina barreras de adopción digital y fomenta la inclusión financiera: Nica mejora notablemente la accesibilidad de los canales digitales y facilita el uso a personas mayores o con discapacidad[23]; aumento de la usabilidad y satisfacción del cliente senior. |
| Sabadell | Implementación de agentes de IA internos para apoyar a gestores en tareas de backoffice y atención (resumen automatizado de documentos, preparación de escenarios financieros personalizados, etc.)[24]; automatización de procesos administrativos con IA-as-a-copilot. | Kore.ai (plataforma de asistentes conversacionales), DXC Technology. | Velocidad: tiempos de respuesta y ejecución mucho más rápidos; consistencia: estandarización de criterios en la gestión; escalabilidad: más casos atendidos sin aumentar recursos[25]. Mejoras de productividad y calidad de servicio al cliente; gestores liberados de tareas repetitivas para enfocarse en asesoría de valor. |
| Cajamar | Modernización integral del core bancario con arquitecturas híbridas en la nube (Red Hat OpenShift)[26][27]; adopción de la plataforma de IA generativa IBM watsonx como pilar central para desarrollar nuevas soluciones de IA para clientes[28]. | IBM. | Eficiencia operativa potenciada en la banca cooperativa (procesos más ágiles, resilientes y optimizados)[29]; capacidad de escalar aplicaciones de IA tanto en cloud como en on-premises con sólidas garantías de gobernanza y cumplimiento (IA auditables alineadas al EU AI Act)[27]. |
Esta tabla evidencia cómo cada banco ha encontrado su propio camino en la adopción de IA generativa. Santander y BBVA se posicionan como referentes globales: Santander, con su filosofía “AI-native”, no solo busca eficiencia sino una transformación cultural, habiendo incorporado IA en todos sus negocios y plataformas globales. Sus alianzas directas con OpenAI, Microsoft o Amazon le están permitiendo “escalar” soluciones rápidamente; prueba de ello es que en 2024 sus iniciativas de IA ya generaron más de 200 millones de euros en ahorros, y herramientas como los copilotos de IA gestionan más del 40% de las interacciones de sus centros de contacto[8]. “Nuestro objetivo es hacer la IA invisible, integrada en la experiencia Santander”, explicó su Chief Data & AI Officer, subrayando que más de 6.000 desarrolladores del banco usan ya herramientas de IA, logrando aumentos de productividad del 20-30% en ciertas tareas[30]. BBVA, por su parte, complementa su impresionante despliegue tecnológico con una profunda reflexión ética. Mientras despliega ChatGPT Enterprise a toda su plantilla global de 120.000 empleados (uno de los mayores deployments en banca a nivel mundial)[31], BBVA impulsa el proyecto académico “Fair Learning” junto a la Universidad de Navarra para desarrollar métodos que corrijan sesgos algorítmicos e integren marcos éticos en los modelos[12]. “No se trata solo de adoptar IA, sino de hacerlo con garantías”, afirman desde el banco. Incluso OpenAI ha destacado a BBVA como una de las primeras entidades en probar GPT-5 en entornos financieros reales[11], reflejando la ambición de la banca española por estar en la frontera de la innovación, pero con la premisa de mantener siempre el humano en el centro.
Los bancos medianos también han demostrado dinamismo. Bankinter, por ejemplo, ha sido pionero en integrar asistentes de IA generativa especializados en áreas de alto valor añadido: su chatbot “Dahlia” para banca patrimonial permite a los banqueros de inversión consultar en segundos datos que antes requerían largas búsquedas, desde rankings de fondos por rentabilidad hasta composición de carteras óptimas[16][15]. Esto acelera enormemente la respuesta al cliente de altos patrimonios y libera a sus gestores de horas de análisis manual, permitiéndoles dedicarlas al asesoramiento estratégico[17]. Abanca, por otro lado, se convirtió ya en 2024 en el primer banco español en ofrecer atención al cliente con IA generativa abierta al público general (su asistente SOFIA)[18], marcando un hito en la democratización de esta tecnología. En pocos meses, más del 60% de su plantilla usaba habitualmente alguna herramienta de IA y el 32% de sus principales procesos incorporaban IA, con incrementos de productividad del 35% en las áreas transformadas[20]. La propia entidad realizó encuestas a los primeros usuarios de SOFIA, obteniendo una puntuación media de 4,23 sobre 5 en satisfacción[32], lo que valida que la IA bien aplicada puede mejorar la experiencia de forma apreciable. Unicaja y Sabadell, apoyándose en partners tecnológicos como DXC, Kore.ai o Google Cloud, han apostado por asistentes conversacionales y agentes de IA internos para impulsar la inclusión y la eficiencia respectivamente. El caso de Unicaja es notable: su chatbot Nica, integrado en la banca digital, no solo guía a clientes en operaciones cotidianas, sino que ha sido diseñado pensando en las personas mayores o con discapacidad, “mejorando notablemente la accesibilidad digital y facilitando el uso de servicios financieros”[23] – un ejemplo de innovación con propósito social. Sabadell, en tanto, ha abrazado la filosofía de “IA como copiloto” para empleados: sus agentes inteligentes ayudan a los gestores resumendo documentos complejos, rellenando informes o verificando datos automáticamente, lo que reduce tiempos, evita errores y unifica criterios en toda la red[25]. En palabras de sus directivos, “el objetivo no es sustituir al profesional, sino potenciar su productividad y mejorar la calidad del servicio”, mantra que resume el enfoque humano de esta revolución tecnológica.
Navegando el laberinto regulatorio: el EU AI Act y el alto riesgo bancario
Esta frenética y admirable adopción tecnológica no se produce en un vacío legal, como si de un lejano oeste digital se tratara. Todo lo contrario: se desarrolla bajo la atenta y exigente mirada del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, una normativa pionera a nivel mundial que fue aprobada en 2024 y que establece un marco de obligaciones basado en el nivel de riesgo de las aplicaciones de IA. El sector bancario ocupa un lugar central en esta regulación, ya que muchas de sus aplicaciones críticas de IA –por ejemplo, para análisis de solvencia o credit scoring– son categorizadas sin ambages como de “alto riesgo” en el Anexo III de dicho reglamento. De hecho, el texto identifica explícitamente como de alto riesgo los “sistemas de IA destinados a evaluar la solvencia de personas físicas o establecer su calificación crediticia”[33], entre otros usos financieros sensibles. Esta clasificación no es trivial: somete a las entidades a un régimen de obligaciones extraordinariamente estrictas que buscan proteger los derechos fundamentales de los ciudadanos. Entre dichas obligaciones destacan:
Sistemas robustos de gestión de riesgos durante todo el ciclo de vida de la IA, con evaluaciones continuas de su funcionamiento[34].
Gobernanza y calidad de datos impecables, asegurando conjuntos de entrenamiento libres de sesgos discriminatorios (por género, etnia u otros)[34].
Documentación técnica exhaustiva y registros de actividad para garantizar trazabilidad y auditabilidad completas de cada sistema[35].
Transparencia hacia los usuarios, que deben ser informados de manera clara e inequívoca cuando interactúan con una IA (derecho a saber que no es un humano)[36].
Supervisión humana efectiva, asegurando que las decisiones automatizadas que puedan afectar negativamente a un cliente sean revisables y, si procede, revocables por una persona antes de ser definitivas[37].
Altos estándares de precisión, robustez y ciberseguridad, para evitar que errores o ataques vulneren los sistemas de IA y perjudiquen a usuarios o a la estabilidad financiera[38].
La creación de la Oficina de IA de CaixaBank es una respuesta directa, inteligente y proactiva a este monumental desafío regulatorio. Demuestra una comprensión profunda de que, en la nueva era de la IA, la gobernanza no es un freno, sino un acelerador de la innovación sostenible y confiable. España, además, ha sido pionera en anticiparse a este marco europeo con la puesta en marcha del primer Sandbox Regulatorio de IA de Europa en 2023, coordinado por la Agencia Española de Supervisión de la IA (AESIA), lo que ha generado guías de buenas prácticas que hoy sirven de modelo para otros Estados miembros[39]. Este enfoque dual —impulso empresarial audaz acompañado de regulación inteligente— es la clave que explica por qué España no solo lidera en porcentajes de adopción de IA, sino también en la madurez ética y responsable de su implementación.
Por supuesto, el Reglamento de IA de la UE (conocido ya como EU AI Act) todavía está desplegando sus efectos: muchas de sus disposiciones entrarán plenamente en vigor a lo largo de 2025 y 2026, dando tiempo a las empresas a adaptarse. Pero la banca española ha demostrado una actitud de “cumplimiento por diseño”. Cada proyecto de IA de alcance significativo pasa ya por comités de ética, evaluaciones de impacto algorítmico y pruebas de resiliencia cibernética antes de ver la luz. En 2024 el Banco de España emitió recomendaciones alineadas con el borrador del AI Act, y los grandes bancos han ido adoptando voluntariamente principios éticos de IA (como los de fairness, transparencia, privacidad y rendición de cuentas) aún antes de ser obligatorios por ley. Esta anticipación regulatoria es en parte fruto de la experiencia: las entidades conocen bien el coste reputacional de un error en un algoritmo de concesión de crédito o en un sistema antifraude, y saben que en la era de las redes sociales cualquier sesgo o fallo puede hacerse viral en minutos. Por ello, los departamentos de cumplimiento normativo ahora trabajan codo a codo con los data scientists en los laboratorios de IA, un maridaje impensable hace una década. El resultado es un ecosistema donde la innovación responsable no es un eslogan, sino una práctica diaria.
El futuro del empleo y el paradigma español
Ineludiblemente, una transformación de esta magnitud plantea interrogantes profundos sobre su impacto en el empleo. La imagen que acompaña este artículo (la icónica sede de CaixaBank, con su logotipo en lo alto) evoca esa tensión entre tradición y futuro tecnológico. No podemos ignorar estudios como el reciente informe de Morgan Stanley, que prevé que la automatización podría recortar hasta un 10% del empleo bancario en Europa de aquí a 2030 –unos 212.000 puestos de trabajo menos sobre un total actual de 2,1 millones[40]–, debido a la irrupción de la IA. Estas proyecciones, si bien preocupantes, requieren una lectura matizada. El análisis apunta principalmente a roles de back-office y middle-office, donde la automatización promete ganancias de eficiencia de hasta un 30% en tareas rutinarias[41]. Sin embargo, sería un error interpretar esa cifra únicamente como la crónica de una destrucción de empleo anunciada. Lo que estamos presenciando es, más bien, una profunda reconversión de roles. Las entidades españolas enfatizan que sus proyectos de IA no buscan sustituir personas, sino “empoderarlas”, liberándolas de cargas repetitivas para que puedan centrarse en el asesoramiento complejo y en la relación humana de calidad.
Ejemplos concretos refuerzan este relato: Santander destaca que su herramienta de Speech Analytics ( que transcribe y analiza llamadas automáticamente) ha liberado más de 100.000 horas de trabajo anuales de sus empleados, permitiendo a los gestores dedicar ese tiempo a tareas de mayor valor añadido[42]. CaixaBank, por su parte, habla de un nuevo modelo de atención “más centrado en el cliente y menos en las tareas operativas” gracias a la automatización inteligente de procesos[43]. Es decir, la tecnología asume la carga mecánica para que la persona aporte el toque humano. El desafío, por tanto, no es detener la imparable ola tecnológica, sino aprender a surfearla con inteligencia y visión de futuro. De hecho, los bancos españoles están invirtiendo tanto en tecnología como en formación de sus profesionales para esta nueva era. Santander, por ejemplo, lanzará un plan de capacitación obligatoria en IA para todos sus empleados a partir de 2026, cuyo módulo central será “IA Responsable”[44]. BBVA supera ya los 1.000 científicos de datos en plantilla y ha creado carreras profesionales específicas para perfiles técnicos, conscientes de que el talento humano especializado es su activo más valioso en la era de la automatización[45].
Al final del día, España está demostrando al mundo que es posible liderar la revolución de la IA no a pesar de la regulación, sino gracias a ella. Lejos de frenar la innovación, el riguroso marco legal europeo se ha convertido en catalizador de confianza: las entidades que cumplen con los más altos estándares ganan en reputación, seguridad y lealtad de sus clientes. La conjunción de una industria financiera valiente en la adopción tecnológica, un regulador exigente pero colaborativo, y una cultura empresarial que entiende la ética y la privacidad como elementos estratégicos, ha dado como resultado un paradigma español de IA bancaria responsable. La imagen del logo de CaixaBank junto a la flamante Oficina de IA –símbolo visual de esta nueva era de gobernanza tecnológica ética– quedará como testimonio de cómo un país puede abrazar la inteligencia artificial generativa con pasión y precaución a la vez. España, hoy, se alza como referencia global en demostrar que la innovación y la regulación pueden avanzar de la mano: la primera dando alas al progreso, y la segunda marcando el horizonte seguro hacia el que volar.
En la imagen: sede central de CaixaBank (Barcelona). La creación de su Oficina de IA simboliza el surgimiento de una nueva era de innovación financiera bajo rigurosos estándares éticos y regulatorios.[46][47]
[1] [2] [3] [4] [5] CaixaBank crea una oficina para agrupar todos sus proyectos de inteligencia artificial
[6] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [42] [43] [47] title_IA_en_la_Banca_Española_La_Revolución_Silenciosa_que_Lidera_Europa_bajo_la_Égida_Regulatoria_author_Pablo_Sáez_Hurtado_date_2_de_enero_de_2026.pdf
[7] [8] [9] [30] [44] Santander’s data & AI-first strategy accelerates through OpenAI collaboration
[10] BBVA deploys ‘The Eight,’ its strategy to transform the financial experience with AI
[11] [12] [45] Artificial Intelligence | BBVA
https://www.bbva.com/en/innovation/data-innovation/artificial-intelligence/
[13] [31] BBVA and OpenAI collaborate to transform global banking | OpenAI
https://openai.com/index/bbva-collaboration-expansion/
[14] Bankinter embraces AI by implementing Microsoft 365 Copilot into different areas across the Bank to explore how it can improve efficiency | Bankinter Corporate Website
[15] [16] [17] Bankinter's Wealth Management division integrates the generative AI assistant Dahlia into the daily management of high-net-worth assets. | Bankinter Corporate Website
[18] [19] [20] [32] ABANCA es el primer banco en España en usar la IA generativa
[21] [22] Unicaja Banco Caso de éxito | Google Cloud
https://cloud.google.com/customers/unicajabanco?hl=es-419
[23] Tecnología que transforma la banca: digitalización, seguridad y comunicación al servicio del cliente | Economía | EL PAÍS
[24] [25] Cómo usamos los agentes de IA en la banca | Banco Sabadell
https://www.sabadelldigital.com/como-usamos-los-agentes-de-ia-en-la-banca/
[26] [27] [28] [29] IBM España News Room - Anuncios
https://es.newsroom.ibm.com/announcements?item=122835
[40] [41] La banca europea prepara el mayor ajuste laboral por la IA hasta 2030
[46] CaixaBank crea la Oficina de IA para garantizar que todos los proyectos cumplen con la regulación, la ética y aportan valor