El sector bancario es uno de los líderes en la inversión global en inteligencia artificial. Pero ese liderazgo es engañoso. Detrás del impulso tecnológico, los datos revelan que la mayoría de las entidades aún no está preparada para confiar plenamente en los sistemas que están desplegando.

El diagnóstico no proviene de una percepción aislada. Está respaldado por el Data and AI Impact Report: The Trust Imperative, elaborado por SAS en colaboración con IDC, que analizó a 2.375 líderes empresariales y tecnológicos a nivel global.

Aunque la banca supera a otros sectores en adopción y gasto en inteligencia artificial, apenas una minoría logra alcanzar el equilibrio entre confianza y fiabilidad. Solo el 11% de las entidades dispone de sistemas que pueden considerarse realmente confiables.

El resto navega en una zona de incertidumbre. Según el estudio, cerca de la mitad del sector —alrededor del 47%— cae en lo que se denomina el “dilema de la confianza”, o sea, organizaciones que o bien no utilizan plenamente la IA por desconfianza, o bien dependen de sistemas que no han sido suficientemente validados.

Este desajuste no es menor. El propio informe advierte que cuando la confianza percibida supera la fiabilidad real —o viceversa—, la innovación se frena y el retorno de la inversión se diluye.

Un problema global que la banca no ha resuelto

Esta brecha no es exclusiva del sector financiero. A nivel global, el 46% de las organizaciones experimenta este mismo dilema.

Sin embargo, en banca el impacto es mayor. Se trata de un entorno donde la IA opera sobre datos sensibles, decisiones de riesgo y procesos regulados. Un fallo no es solo técnico, ya que puede traducirse en sanciones, pérdidas económicas o deterioro de la confianza del cliente.

A pesar de ello, el avance tecnológico no se detiene. La IA generativa, por ejemplo, ya supera a la IA tradicional en adopción (81% frente a 66%), impulsando nuevas aplicaciones y expectativas dentro del sector. El problema es que el entusiasmo avanza más rápido que las bases que deberían sostenerlo.

Uno de los hallazgos más reveladores del informe es el desequilibrio entre inversión y preparación. Mientras el 60% de los bancos prevé aumentar su gasto en IA en los próximos años, las debilidades estructurales siguen siendo evidentes.

Casi uno de cada cinco bancos continúa operando con datos en silos. Un 45% carece de una gobernanza de datos eficaz y un 41% no dispone de una infraestructura centralizada u optimizada.

A esto se suma un problema transversal que es la escasez de talento especializado en inteligencia artificial, que afecta al 42% de las entidades. El resultado es un ecosistema donde la tecnología crece más rápido que la capacidad de gestionarla.

El valor real de la IA no está donde la banca esperaba

Durante años, la narrativa dominante situó el ahorro de costes como principal beneficio de la inteligencia artificial. Pero los datos del informe contradicen esa idea.

En la banca, el mayor retorno proviene de la mejora de la experiencia del cliente y de la innovación en productos y servicios. Las organizaciones que utilizan IA con ese enfoque obtienen un retorno de 1,83 dólares por cada dólar invertido, por encima del 1,54 asociado a iniciativas centradas en reducción de costes.

Además, el informe subraya que las entidades que priorizan una IA confiable tienen un 60% más de probabilidades de duplicar el retorno de sus inversiones. La conclusión es clara. No se trata solo de usar IA, sino de usarla bien.

El estudio también identifica patrones regionales. En Europa, la adopción de la IA por la banca es más pausada, pero también más estructurada. La regulación y la presión normativa han llevado a las organizaciones a prestar mayor atención a la gobernanza, la arquitectura de datos y la estrategia tecnológica.

Aun así, el problema de fondo persiste. Solo el 8% de las organizaciones europeas está plenamente alineado entre confianza y fiabilidad en el uso de la IA, mientras que un 39% se encuentra en una “zona de peligro”, donde la confianza no está respaldada por sistemas sólidos.

España refleja esa misma tensión. Aunque presenta niveles de madurez en IA y en infraestructura de datos superiores a la media global, enfrenta obstáculos en liderazgo, costes y calidad de datos.

La batalla que definirá el futuro de la banca

El informe de SAS e IDC deja como idea central que la inteligencia artificial no es solo una cuestión tecnológica, sino de confianza.

Los bancos están invirtiendo miles de millones en automatización, modelos predictivos y sistemas inteligentes. Pero sin datos de calidad, sin gobernanza sólida y sin capacidades internas suficientes, ese esfuerzo corre el riesgo de quedarse a medio camino.

La paradoja es evidente. El sector que más apuesta por la IA es también uno de los que más necesita demostrar que puede confiar en ella. Y en banca, la confianza no es opcional. Es el negocio mismo.