9 de cada 10 bancos europeos ya usan inteligencia artificial

La inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología emergente para el sector financiero. La European Banking Authority confirma que el 92% de los bancos europeos ya despliega soluciones de IA, mientras que el resto se encuentra en fase de prueba o discusión de casos de uso. Según Qaracter, el gran desafío ya no es identificar qué puede hacer la IA, sino cómo escalarla de forma segura, regulada, medible e integrada en los procesos críticos de negocio.

El avance es notable en áreas como eficiencia operativa, automatización, riesgo, fraude, cumplimiento, atención al cliente y personalización. Sin embargo, la transición desde pilotos aislados hacia modelos industriales sigue siendo uno de los principales retos para 2026. A nivel global, el 88% de las organizaciones utiliza IA en al menos una función, pero solo un tercio ha comenzado a escalar sus programas a nivel empresarial.

 

Del piloto al proceso crítico

La brecha entre adopción y escalado explica buena parte del momento actual. La IA ya está presente en muchas entidades, pero su impacto real depende de la capacidad para conectarla con procesos, datos, arquitectura tecnológica, equipos y gobierno. En sectores regulados, esta exigencia es aún mayor por la sensibilidad del dato, la exposición a ciberamenazas y el impacto directo de determinadas decisiones sobre clientes y operaciones.

En banca, los casos de uso más avanzados se concentran en prevención del fraude, análisis de riesgo, credit scoring, cumplimiento normativo, automatización documental, atención al cliente y eficiencia de back office. La IA permite detectar patrones anómalos, acelerar procesos y mejorar la capacidad de respuesta. Pero su escalado exige modelos explicables, controles de sesgos, trazabilidad, integración con sistemas legacy y medición clara del retorno.

En seguros, la adopción avanza con ritmos distintos según ramo. EIOPA señala que el 50% de las aseguradoras de no vida y el 24% de las de vida ya utilizan IA en tarificación, suscripción, fraude o gestión de siniestros. El potencial es elevado, pero existen retos como la calidad del dato, la fragmentación de fuentes, la automatización documental, la explicabilidad y la confianza del asegurado.

 

Regulación, gobernanza y confianza del cliente

El marco regulatorio europeo añade presión. El AI Act introduce un enfoque basado en riesgo para el desarrollo y uso de sistemas de IA, mientras que DORA refuerza la resiliencia operativa digital. En la práctica, esto obliga a las entidades a tratar la IA como una capacidad estratégica que debe ser gobernada, auditada y monitorizada.

La confianza del cliente será otro factor decisivo. El I Barómetro Qaracter 2025 revela que el 81% de los usuarios cree que la IA puede mejorar la gestión financiera, pero el 54% muestra preocupación por su uso. Los clientes perciben valor, pero exigen transparencia, seguridad, protección de datos y presencia humana cuando las decisiones son relevantes.

Según Qaracter, las entidades que mejor avancen serán las que combinen estrategia, gobierno, arquitectura tecnológica, priorización de casos de uso y equipos multidisciplinares. “La IA ya no puede gestionarse como un laboratorio de innovación separado del negocio”, señala Marta Sanz, directora Global de Exponential Technologies. “El verdadero salto se produce cuando los modelos se integran en procesos críticos con gobierno del dato, controles de riesgo, ciberseguridad, métricas de impacto y supervisión humana”.

La inteligencia artificial seguirá ganando peso en banca y seguros, pero su impacto dependerá menos del número de casos de uso y más de la capacidad para convertirlos en capacidades estables, seguras y auditables. El reto será construir una IA útil, gobernada y conectada con el negocio, capaz de mejorar la eficiencia sin comprometer la confianza.