El cervell de la banca

Sortia a la premsa que un banc seriós com CaixaBank ha contractat 500 enginyers en un any per accelerar la seva transformació tecnològica. La notícia, en si mateixa, és rellevant per la contractació d’un perfil que ja fa anys que fa servir la banca, però pel volum. Però si llegim entre línies podem veure que CaixaBank ha fet una nota de premsa d’una cosa que li sembla noticiable al seu cap de premsa: la tecnologia ja no és un departament de suport, sinó al centre del negoci.

I ara, independentment de la nota de premsa del banc, és important saber que la contractació d’aquests perfils és necessària, i no fer-la hauria estat profundament irresponsable.

Si vols saber-ne més

 

   

Gina Tost-Ni tot està per fer ni tot és possible

Independentment que CaixaBank hagi posat aquest hub a Sevilla (preguntem-nos per què), els grans bancs europeus, americans i asiàtics ja fa temps que estan reordenant-se al voltant de les dades, la intel·ligència artificial i el control intern de les decisions crítiques. BNP Paribas, ING, Santander, Deutsche Bank o HSBC no estan “experimentant” amb IA, l’estan integrant en processos estructurals com la prevenció de frau, l’anàlisi documental, l’atenció al client o el compliment normatiu. La IA a la banca no és una bombolla, és una cursa.

"BNP Paribas, ING, Santander, Deutsche Bank o HSBC no estan “experimentant” amb IA, l’estan integrant en processos estructurals"

El relat habitual de la premsa parla de “digitalització”, però és un terme insuficient el 2026. El que realment està passant és una internalització del criteri. Les entitats financeres han entès que poden comprar tecnologia al mercat (cloud, OCR, models de llenguatge, plataformes antifrau), però no poden externalitzar la responsabilitat de decidir.

Per si algú està despistat, us poso una llista de coses que ja fa la IA el 2026, amb més o menys encert:

• Detecten patrons de frau en temps real
• Llegeixen i interpreten contractes hipotecaris
• Verifiquen documentació
• Gestionen incidències repetitives amb precisions del 99%
• Resolen consultes de milions de clients a través d’assistents virtuals

Tot això ja està passant arreu. I la IA no ho pot tot, per això es necessiten 500 experts en tecnologia per operar-la, ja que l’última milla no pot ser mai algorítmica. Pot estar assistida, proposada, recomanada. Però no decidida. Quan una decisió impacta una persona (un cobrament, un bloqueig, un crèdit, una sospita de frau), algú ha de poder respondre’n. No un sistema. No un model. Una persona.

"La IA no ho pot tot, per això es necessiten 500 experts en tecnologia per operar-la, ja que l’última milla no pot ser mai algorítmica. Pot estar assistida, proposada, recomanada. Però no decidida"

Això és una qüestió de governança perquè els algoritmes tenen biaixos. Sempre. Les dades no són blanques o negres, per molt ordenades i polides que les fem. Tenim un històric que és una motxilla. La diferència és que un biaix invisible és molt més perillós que un biaix explícit.

“Antigament”, amb Excel vèiem les dades, les fórmules i els resultats. Podíem detectar errors abans que escalessin. En canvi, en molts sistemes algorítmics moderns només veiem l’outcome quan ja és massa tard.

Per això, a la banca europea, empesa també per la regulació, s’estan consolidant mecanismes que haurien de ser estàndard a qualsevol organització:

• Supervisió humana (human-in-the-loop)
• Explicabilitat de les decisions
• Auditories periòdiques de biaixos
• Dret real a rectificació
• Llindars clars sobre què pot decidir una màquina i què no

El cas de CaixaBank no és una excepció a l’estat espanyol. Veurem més titulars semblants en moltes indústries lluny dels que creien que la IA faria fora a tothom i només necessitaríem un mico per operar. En assegurances, en salut, en energia, en administració pública. Perquè quan la revolució passa a primer pla, el cost de no entendre-la, no governar-la i no assumir-la és quedar-se fora.

"Quan la revolució passa a primer pla, el cost de no entendre-la, no governar-la i no assumir-la és quedar-se fora"

Catalunya no pot mirar aquest debat des de la trinxera. Tenim talent, universitats, centres de recerca i empreses capaces de jugar aquesta partida amb criteri propi. Però això exigeix abandonar dos errors habituals: pensar que tot s’ha de construir des de zero, i creure que comprar tecnologia és suficient.

No ho és.

La veritable transformació no és tecnològica. És cultural, organitzativa i política. Va de qui decideix, amb quines dades, amb quins límits i amb quina responsabilitat.

Els algoritmes poden ajudar-nos a decidir millor. Però només si algú està disposat a donar la cara quan decideixen malament. I això, avui, continua sent una feina humana.