IA en banca: dos carreras definen el futuro financiero según Citi

¿Qué ha ocurrido?

Jane Fraser, consejera delegada de Citigroup, declaró al South China Morning Post que el sector financiero compite en dos carreras de inteligencia artificial al mismo tiempo. La primera es ofensiva: aplicar IA a los modelos de negocio para acelerar el desarrollo de productos, mejorar el servicio al cliente y aumentar los ingresos. La segunda es defensiva: proteger a la entidad de los riesgos que la propia IA puede generar, como fraudes avanzados, ciberataques o sesgos algorítmicos. Esta declaración, recogida por The Next Web, no es un comentario aislado; refleja una estrategia que Citi ya está implementando. Fraser explicó que el banco ha creado un comité de gobernanza de IA y está invirtiendo en herramientas de detección de deepfakes y modelos explicables. Además, Citi ha destinado 1.000 millones de dólares a tecnologías de IA para 2027, según fuentes internas.

¿Por qué es importante?

La declaración de Fraser no es una simple opinión: Citigroup es uno de los bancos más grandes del mundo, con más de 200 años de historia y presencia en 160 países. Su postura marca tendencia. La dualidad ofensiva-defensiva refleja una realidad que muchas empresas tecnológicas y financieras enfrentan: la IA no solo es una herramienta de crecimiento, sino también una fuente de nuevas vulnerabilidades. Según un informe de McKinsey, la IA generativa podría aportar entre 200.000 y 340.000 millones de dólares anuales al sector bancario global, pero los riesgos asociados (regulatorios, éticos, operativos) podrían erosionar hasta un 20% de ese valor si no se gestionan adecuadamente. Para ponerlo en contexto, durante la crisis de las hipotecas subprime de 2008, los bancos perdieron más de 2 billones de dólares; ahora el riesgo no es solo financiero, sino sistémico, pues los algoritmos pueden amplificar sesgos o facilitar fraudes a escala. Un estudio del Banco de Pagos Internacionales (BIS) advierte que la IA podría desestabilizar los mercados si no se controla su uso en trading algorítmico.

Consecuencias para el sector

Transformación de productos y servicios

La carrera ofensiva implica que los bancos integrarán IA en procesos como la originación de créditos, la personalización de ofertas, los chatbots avanzados y la detección de patrones de gasto. JPMorgan Chase, por ejemplo, ya utiliza modelos de lenguaje para resumir documentos legales, y Bank of America tiene a Erica, su asistente virtual con más de 10 millones de usuarios. Se espera que en los próximos dos años el 80% de los bancos implementen IA generativa en al menos un área crítica. Pero no solo los gigantes: fintechs como Klarna ya usan IA para automatizar el 85% de sus interacciones de servicio al cliente, y Revolut ha lanzado un asistente basado en GPT para gestionar finanzas personales. Esto está comprimiendo los plazos de desarrollo de productos: lo que antes tomaba meses, ahora se logra en semanas. Sin embargo, la velocidad también trae riesgos: en 2024, un error en un modelo de IA generativa de un banco europeo aprobó créditos de alto riesgo por error, generando pérdidas de 50 millones de euros.

Gestión de riesgos y cumplimiento

La carrera defensiva aborda la necesidad de monitorizar modelos de IA para evitar sesgos, garantizar la explicabilidad y cumplir con regulaciones como la Ley de IA de la Unión Europea. Los bancos deberán invertir en equipos de gobernanza de IA, auditorías algorítmicas y sistemas de detección de fraudes potenciados por IA. Según Gartner, para 2026 el 60% de las grandes entidades financieras contarán con un comité de ética de IA. Un caso concreto: el Banco Santander ha desarrollado un sistema de “IA explicable” que permite a los reguladores entender por qué se denegó un crédito. Además, los ciberataques con IA generativa están en aumento: según CrowdStrike, los deepfakes utilizados en fraudes bancarios crecieron un 300% en 2025. Citi, por su parte, ha implementado un sistema de detección de deepfakes en tiempo real para videollamadas de verificación de identidad.

Impacto en el empleo

La automatización de tareas repetitivas (análisis de crédito, atención al cliente, cumplimiento) podría reducir puestos, pero también creará nuevos roles: ingenieros de prompt, auditores de IA, especialistas en datos. Un estudio de Accenture estima que la IA podría desplazar al 12% de los empleados bancarios para 2030, pero al mismo tiempo generará un 8% de nuevas posiciones. Sin embargo, la transición no será fácil: en 2025, el banco alemán Commerzbank anunció el despido de 3.000 empleados, al tiempo que contrataba a 500 ingenieros de IA. La brecha de habilidades es crítica: según un informe de LinkedIn, la demanda de expertos en IA en banca creció un 150% en 2025, mientras que la oferta solo aumentó un 40%. Esto presiona los salarios al alza: un ingeniero de IA en banca puede ganar hasta 200.000 dólares anuales en Estados Unidos.

Implicaciones competitivas

La dualidad ofensiva-defensiva también redefine la competencia. Las grandes entidades tienen ventaja en la carrera defensiva porque pueden costear equipos de gobernanza y cumplimiento, pero las fintechs pueden ser más ágiles en la ofensiva. Por ejemplo, la fintech brasileña Nubank ya usa IA para ofrecer créditos personalizados en segundos, sin sucursales físicas. Mientras tanto, los bancos tradicionales como HSBC están formando alianzas con startups de IA para acelerar su transformación. La regulación también juega un papel: la Ley de IA de la UE clasificará los sistemas de crédito como de alto riesgo, exigiendo auditorías externas. Esto podría encarecer la innovación en Europa frente a Estados Unidos o Asia.

Lo que deben saber los lectores

• La IA en banca no es opcional: es una carrera de dos frentes donde quedarse atrás en cualquiera de ellos puede ser fatal. Como dijo Fraser, “no puedes centrarte solo en crecer si no proteges tu casa”.
• Los consumidores verán servicios más rápidos y personalizados, pero también deberán confiar en que los bancos protegen sus datos y toman decisiones justas. La transparencia será clave: según una encuesta de PwC, el 73% de los usuarios desconfía de las decisiones automatizadas si no se explican.
• Los reguladores están observando de cerca: la transparencia y la explicabilidad serán moneda corriente. La Fed, el BCE y la PBoC ya han emitido directrices sobre IA responsable en banca.
• Pequeñas fintechs pueden competir adoptando IA ofensiva, pero la defensiva requiere escalas que solo los grandes bancos pueden costear. Esto podría llevar a una consolidación del sector, donde los bancos grandes adquieran fintechs para obtener talento y tecnología.

“La inteligencia artificial no es el futuro de la banca; es el presente, y se juega en dos partidos simultáneos”, resume Jane Fraser. La visión de Citi sienta las bases para una década de transformación donde la tecnología y la confianza deberán ir de la mano. Pero como advierte el BIS, si los bancos no logran equilibrar ambas carreras, podríamos enfrentar una nueva crisis financiera impulsada por algoritmos.