El cerebro de la banca

Salía en la prensa que un banco serio como CaixaBank ha contratado 500 ingenieros en un año para acelerar su transformación tecnológica. La noticia, en sí misma, es relevante por la contratación de un perfil que ya hace años que utiliza la banca, pero por el volumen. Pero si leemos entre líneas podemos ver que CaixaBank ha hecho una nota de prensa de algo que le parece noticiable a su jefe de prensa: la tecnología ya no es un departamento de soporte, sino en el centro del negocio.

Y ahora, independientemente de la nota de prensa del banco, es importante saber que la contratación de estos perfiles es necesaria, y no hacerla habría sido profundamente irresponsable.

Si quieres saber más

 

   

Gina Tost-Ni todo está por hacer ni todo es posible

Independientemente de que CaixaBank haya puesto este hub en Sevilla (preguntémonos por qué), los grandes bancos europeos, americanos y asiáticos ya hace tiempo que están reordenándose alrededor de los datos, la inteligencia artificial y el control interno de las decisiones críticas. BNP Paribas, ING, Santander, Deutsche Bank o HSBC no están “experimentando” con IA, la están integrando en procesos estructurales como la prevención de fraude, el análisis documental, la atención al cliente o el cumplimiento normativo. La IA en la banca no es una burbuja, es una carrera

"BNP Paribas, ING, Santander, Deutsche Bank o HSBC no están “experimentando” con IA, la están integrando en procesos estructurales"

El relato habitual de la prensa habla de “digitalización”, pero es un término insuficiente en 2026. Lo que realmente está pasando es una internalización del criterio. Las entidades financieras han entendido que pueden comprar tecnología en el mercado (cloud, OCR, modelos de lenguaje, plataformas antifraude), pero no pueden externalizar la responsabilidad de decidir.

Por si alguien está despistado, os pongo una lista de cosas que ya hace la IA en 2026, con más o menos acierto:

• Detectan patrones de fraude en tiempo real
• Leen e interpretan contratos hipotecarios
• Verifican documentación
• Gestionan incidencias repetitivas con precisiones del 99%
• Resuelven consultas de millones de clientes a través de asistentes virtuales

Todo esto ya está pasando en todas partes. Y la IA no lo puede todo, por eso se necesitan 500 expertos en tecnología para operarla, ya que la última milla no puede ser nunca algorítmica. Puede estar asistida, propuesta, recomendada. Pero no decidida. Cuando una decisión impacta a una persona (un cobro, un bloqueo, un crédito, una sospecha de fraude), alguien debe poder responder de ella. No un sistema. No un modelo. Una persona.

"La IA no lo puede todo, por eso se necesitan 500 expertos en tecnología para operarla, ya que la última milla no puede ser nunca algorítmica. Puede estar asistida, propuesta, recomendada. Pero no decidida"

Esto es una cuestión de gobernanza porque los algoritmos tienen sesgos. Siempre. Los datos no son blancos o negros, por muy ordenados y pulidos que los hagamos. Tenemos un histórico que es una mochila. La diferencia es que un sesgo invisible es mucho más peligroso que un sesgo explícito.

“Antiguamente”, con Excel veíamos los datos, las fórmulas y los resultados. Podíamos detectar errores antes de que escalaran. En cambio, en muchos sistemas algorítmicos modernos solo vemos el outcome cuando ya es demasiado tarde.

Por eso, en la banca europea, impulsada también por la regulación, se están consolidando mecanismos que deberían ser estándar en cualquier organización:

• Supervisión humana (human-in-the-loop)
• Explicabilidad de las decisiones
• Auditorías periódicas de sesgos
• Derecho real a rectificación
• Umbrales claros sobre qué puede decidir una máquina y qué no

El caso de CaixaBank no es una excepción en el Estado español. Veremos más titulares similares en muchas industrias, lejos de los que creían que la IA echaría a todo el mundo y solo necesitaríamos un mono para operar. En seguros, en salud, en energía, en administración pública. Porque cuando la revolución pasa a primer plano, el coste de no entenderla, no gobernarla y no asumirla es quedarse fuera.

"Cuando la revolución pasa a primer plano, el coste de no entenderla, no gobernarla y no asumirla es quedarse fuera"

Catalunya no puede mirar este debate desde la trinchera. Tenemos talento, universidades, centros de investigación y empresas capaces de jugar esta partida con criterio propio. Pero esto exige abandonar dos errores habituales: pensar que todo se tiene que construir desde cero, y creer que comprar tecnología es suficiente.

No lo es.

La verdadera transformación no es tecnológica. Es cultural, organizativa y política. Va de quién decide, con qué datos, con qué límites y con qué responsabilidad.

Los algoritmos pueden ayudarnos a decidir mejor. Pero solo si alguien está dispuesto a dar la cara cuando deciden mal. Y eso, hoy, sigue siendo un trabajo humano.