La IA redefine el empleo en banca y seguros, impactando en métricas clave de productividad
- IT Talent
La automatización avanza en procesos críticos como siniestros, fraude y back office, obligando a reforzar talento especializado y modelos de gobernanza. Según Qaracter, el reto no es solo tecnológico, es organizativo, cultural y de confianza en sectores altamente regulados.
La inteligencia artificial está transformando de forma profunda el empleo en banca y seguros, no solo por la automatización de tareas, sino por la reconfiguración completa de funciones y responsabilidades. Según datos analizados por Qaracter, el coste por transacción en banca ya ha caído entre un 30% y un 40%, impulsando un cambio estructural, propiciando menos tareas repetitivas y más demanda de perfiles especializados en control, supervisión y gobierno del dato.
La IA ya está impactando en métricas clave de productividad. El coste por transacción, que tradicionalmente oscilaba entre 1,00 y 1,50 euros, se sitúa ahora en 0,60–1,00 euro, gracias a la automatización inteligente. Este avance no implica necesariamente recortes de plantilla, sino una redistribución del trabajo, menos carga en operativa, soporte y back-office; más peso en calidad del dato, supervisión de modelos, prevención del fraude, ciberseguridad y cumplimiento; y mayor necesidad de perfiles capaces de interpretar decisiones automatizadas y garantizar trazabilidad.
Qaracter subraya que el impacto real de la IA no se mide en “menos personas”, sino en más empleo cualificado para asegurar que los modelos funcionan con rigor y transparencia.
Seguros acelera la automatización
El sector asegurador está adoptando IA en los procesos con mayor carga operativa, tales como valoración automática de daños mediante análisis de imágenes, asistentes 24/7 para atención y triaje, y detección de fraude en tiempo real.
Este salto tecnológico obliga a redefinir el mapa de responsabilidades, es decir, quién valida decisiones automatizadas, quién audita los modelos, qué casos deben escalarse a un humano, y quién asume la rendición de cuentas ante errores.
El reto ya no es técnico, sino organizativo. La escasez de talento en IA y ciencia de datos, junto con la necesidad de upskilling, convierte la gestión del cambio en un factor crítico para mantener calidad, equidad y cumplimiento.
A medida que la ejecución se automatiza, crece el valor del trabajo que garantiza confianza, control y cumplimiento. En sectores regulados, la IA debe ser auditable, explicable y supervisada. Esto impulsa nuevos roles en gobierno del dato, supervisión de decisiones automatizadas, auditoría de modelos, gestión del riesgo y del fraude, ciberseguridad, y atención experta en casos complejos.
Qaracter advierte que las entidades deben gestionar esta transición como un proyecto organizativo, definiendo qué tareas se automatizan, cuáles se rediseñan y qué nuevos perfiles se consolidan alrededor del dato.
Enrique Galván, CEO de Qaracter, resume el cambio: “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. La innovación no consiste en reemplazar personas, sino en potenciarlas: en sectores regulados, la IA debe implantarse con gobernanza y capacitación”.
