La incorporación de inteligencia artificial en los procesos diarios de banca y seguros ya no es un experimento ni una promesa a medio plazo. Se ha convertido en una palanca real de eficiencia que está modificando la forma de trabajar, los tiempos de respuesta y la estructura de las organizaciones.
La productividad empieza a medirse en minutos ganados, errores evitados y mayor capacidad de control, especialmente en sectores donde la regulación y la confianza del cliente son críticas.
Este cambio se produce en un contexto global marcado por ajustes de plantilla ligados a la automatización y por un debate creciente sobre el futuro del empleo cualificado. En actividades financieras y aseguradoras, el desafío no se limita a adoptar tecnología avanzada, sino a hacerlo sin erosionar la reputación, garantizando trazabilidad, control y una clara asignación de responsabilidades en procesos cada vez más automatizados.
Productividad medible en la banca
En el sector bancario, la inteligencia artificial ya está teniendo un impacto directo en indicadores operativos muy concretos. Diversos análisis muestran que el coste por transacción se ha reducido de forma significativa, pasando de rangos habituales de entre 1 y 1,5 euros a niveles situados entre 0,6 y 1 euro.
Esta mejora, cercana al 30% y en algunos casos al 40%, se explica por la automatización de tareas repetitivas que antes requerían una elevada intervención manual.
Este avance no implica una reducción automática de empleo, sino una redistribución del trabajo. Las funciones ligadas a la operativa rutinaria, al soporte administrativo o al back office pierden peso, mientras ganan protagonismo perfiles especializados en gobierno del dato, supervisión de modelos, prevención del fraude, ciberseguridad y cumplimiento normativo.
La banca necesita menos ejecución mecánica y más criterio experto, capaz de garantizar que las decisiones automatizadas son correctas y auditables.
Desde Qaracter, consultora tecnológica especializada en el ámbito financiero, subrayan que el impacto real de la IA debe analizarse desde una perspectiva organizativa. Según la firma, la automatización inteligente ya se refleja en iniciativas que liberan tiempo de los equipos y permiten concentrar recursos en actividades de mayor valor añadido, sin renunciar al control.
Seguros: rapidez operativa y nuevas responsabilidades
En el sector asegurador, la aplicación de la inteligencia artificial se concentra en los procesos con mayor carga operativa diaria. La gestión de siniestros mediante análisis automatizado de imágenes, los asistentes virtuales disponibles las 24 horas y los sistemas de detección de fraude en tiempo real están acelerando tareas que antes requerían días de trabajo.
La velocidad y la capacidad de respuesta han aumentado de forma notable, mejorando la experiencia del cliente y la eficiencia interna.
Sin embargo, este avance también obliga a redefinir responsabilidades. Cuando una máquina valora un daño o detecta un posible fraude, resulta imprescindible aclarar quién valida la decisión, quién audita el modelo y en qué momento debe intervenir una persona.
La automatización no elimina la rendición de cuentas, sino que la hace más necesaria, especialmente ante posibles errores o sesgos.
Las compañías del sector se enfrentan así a un reto que va más allá de la tecnología. La escasez de talento especializado en IA y ciencia de datos, junto con la necesidad de un cambio cultural, impulsa estrategias de formación continua y modelos de trabajo híbridos. Personas y sistemas inteligentes deben colaborar para ganar eficiencia sin comprometer la calidad del servicio ni la equidad en las decisiones.
Más automatización, más control cualificado
A medida que la inteligencia artificial asume la ejecución de procesos, crece la importancia de los equipos encargados de supervisar, controlar y explicar cómo se toman las decisiones. En banca y seguros, la productividad no puede medirse solo en ahorro de tiempo, sino también en reducción de errores, mejora de la calidad y capacidad de auditoría.
Por ello, las entidades están redefiniendo funciones y creando nuevos roles vinculados al dato y a la supervisión de modelos.
Gestionar esta transición exige tratar la adopción de la IA como un proyecto de organización. Definir qué tareas se automatizan, cuáles se rediseñan y qué perfiles se consolidan resulta clave para evitar ajustes de plantilla poco estratégicos.
La eficiencia sostenible se construye midiendo tiempo liberado, reubicación real de tareas y nivel de capacitación, demostrando que la productividad se traduce en mejor servicio y empleo más cualificado.
En este sentido, Enrique Galván, CEO de Qaracter, afirma que “la inteligencia artificial está cambiando la forma en que operan banca y seguros y, con ello, el empleo. Procesos que antes llevaban días hoy se resuelven en minutos y eso se traduce en mejoras”. Galván insiste en que “la innovación no consiste en reemplazar personas, sino en potenciarlas, y en sectores regulados la IA debe implantarse con gobernanza y capacitación”.
La experiencia reciente demuestra que la inteligencia artificial ya está integrada en el día a día de estas industrias. Su impacto no se limita a cifras de eficiencia, sino que redefine el valor del trabajo humano en entornos donde la confianza, el control y la responsabilidad siguen siendo irrenunciables.
