La banca española acelera en inteligencia artificial, pero el 48% de las entidades financieras no logra acreditar el retorno de sus proyectos, seis puntos por encima de la media mundial del 42%. El dato procede del informe World Cloud Report for Financial Services 2027, de Capgemini, con 1.100 directivos encuestados en 14 mercados.
La brecha entre la inversión en IA y la cuenta de resultados
El esfuerzo inversor no se frena. El 91% de los directivos españoles considera prioritario utilizar agentes de IA para modernizar su tecnología, once puntos por encima del 80% de la media mundial. La paradoja es exacta: se acelera el gasto mientras la capacidad de medir el retorno sigue sin resolver.
El indicador que mejor retrata el problema es otro. El 57% de las entidades españolas carece de mecanismos suficientemente desarrollados para evaluar si sus proyectos de IA generan el valor necesario para seguir financiándolos, una proporción idéntica a la media global. El sector invierte con la misma convicción con la que reconoce que no sabe medir.
Conviene separar dos planos. La IA agéntica, sistemas capaces de ejecutar tareas, intercambiar información y coordinar operaciones con distintos grados de autonomía, es la frontera tecnológica del negocio financiero. Su despliegue permitiría automatizar procesos que hoy exigen la intervención de varios departamentos, desde la recopilación de documentación hasta determinadas fases de la evaluación de riesgos, o la atención al cliente.
El salto del piloto a la producción masiva sigue siendo minoritario. A escala mundial, el 59% de las entidades realiza pruebas o implanta sistemas multiagente, aunque solo el 10% ha logrado coordinarlos a escala corporativa. Y únicamente el 5% ha desarrollado las capacidades necesarias para usarlos de forma generalizada y vincular la inversión a resultados de negocio medibles.
El sector ha comprado la promesa tecnológica antes que el sistema contable que debía demostrar si esa promesa se paga sola.
De los 194 millones de Santander al ‘aún no se ve’ de BBVA
Dentro del Ibex 35 el relato no es homogéneo. Banco Santander asegura haber generado 194 millones de euros de valor económico con la inteligencia artificial hasta septiembre, gracias a una combinación de ahorros de costes, ingresos adicionales y mejoras en la gestión de riesgos. Es la única cifra agregada que una entidad española pone sobre la mesa.
En el extremo opuesto, BBVA ha reconocido que las mejoras en IA todavía no se reflejan en sus resultados, pese al avance en la implantación entre sus empleados. La diferencia entre ambos mensajes no es tecnológica sino de trazabilidad: ‘valor económico generado’ no equivale a beneficio neto ni a un ahorro de costes auditado.
El gasto en tokens se dispara un 497%
El informe pone cifra al coste del experimento: el gasto agregado en tokens, las unidades de información que procesan los modelos y por las que facturan los proveedores, se ha disparado un 497%. El dilema para los departamentos financieros es evidente: asumir una factura de cómputo creciente cuando todavía no se sabe cuánto se ahorra ni qué ingresos adicionales se generan.
El contraste entre la ambición española y la capacidad real de medirla queda retratado en cuatro indicadores del estudio.
| Indicador | España | Media mundial | Diferencia |
|---|---|---|---|
| Entidades que no acreditan el retorno de su IA | 48% | 42% | +6 puntos |
| Directivos que priorizan el uso de agentes de IA | 91% | 80% | +11 puntos |
| Prioridad a arquitecturas multiagente a dos años | 59% | 47% | +12 puntos |
| Entidades sin mecanismos para evaluar el valor | 57% | 57% | Sin diferencia |
CaixaBank, la apuesta de Jefferies en la carrera española
Los criterios de inversión ya están cambiando. El número de directivos que dará prioridad a los resultados económicos cuantificables como criterio principal para financiar proyectos de IA aumentará un 141% de aquí a 2028, según Capgemini. Traducido: el piloto indefinido tiene los trimestres contados.
En ese reparto, Jefferies señala a CaixaBank como uno de los grandes ganadores de la carrera de la IA en España por capacidad inversora y potencial de mejora de la eficiencia operativa. El argumento encaja con la tesis del informe: el 59% de los directivos españoles considera prioritario desarrollar arquitecturas capaces de coordinar varios agentes de IA en los próximos dos años, frente al 47% de la media mundial.
El mercado, de momento, no penaliza esa opacidad. Los estados financieros que las entidades remiten a la CNMV no permiten aislar el coste real de la IA, de modo que el inversor compara ratios de eficiencia sin saber qué parte del gasto tecnológico es sostenimiento del negocio y qué parte es apuesta de futuro.
Qué separa una inversión tecnológica de un gasto sin retorno
El precedente inmediato es la ola de inversión en la nube de la pasada década, cuando la banca acumuló años de gasto tecnológico antes de poder trasladarlo al margen de explotación. Entonces el coste se diluía en la partida de sistemas; ahora llega por consumo, en forma de tokens, y por tanto es mucho más visible en el debe de cada trimestre. Ese cambio de naturaleza del gasto convierte la falta de medición en un riesgo de cuenta de resultados y no en un simple problema de gobierno interno.
La lectura técnica es que la banca española está peor posicionada que sus pares en la parte que más importa. El 48% de entidades que no acredita retorno supera en seis puntos la media global del 42%, y la brecha no se corrige con más presupuesto sino con métricas. La ratio de eficiencia, el coste sobre ingresos, sigue siendo el termómetro que el mercado va a mirar cuando la fase de prueba termine. Hasta que esa cifra se mueva, la IA del sector será una promesa de eficiencia, no una realidad contable.
📊 Las Claves para el Inversor
- Qué vigilar: La próxima tanda de resultados semestrales, cuando Santander y BBVA concreten si el ‘valor económico generado’ por IA se traduce en margen y no solo en relato corporativo.
- Reacción del valor: El mercado descuenta mejoras de eficiencia en CaixaBank antes de que lleguen a la cuenta de resultados; cualquier decepción en costes reabrirá la prima de riesgo tecnológico del sector.
- Precedente sectorial: El ciclo de inversión en la nube de la pasada década tardó años en reflejarse en el margen bancario, un patrón que la IA agéntica replica ahora con un coste unitario más visible.
