La banca lleva semanas caminando por un campo minado y, sin embargo, cotiza en máximos. En plena purga tecnológica, Santander, BBVA, CaixaBank y Bankinter cotizan cerca de sus máximos históricos. El mercado no las ha señalado como víctimas inmediatas de la inteligencia artificial (IA). ¿Blindados? Eso parece. ¿O quizá no tanto?
El mercado ha vivido una rotación brutal. El dinero está saliendo de unos sectores y concentrándose en otros con una velocidad poco habitual. Según XTB, los inversores han entrado en una fase de escrutinio donde cualquier modelo susceptible de automatización inmediata pasa a estar bajo sospecha. En cuestión de semanas, la conversación ha pasado de “quién gana con la IA” a “quién sobra si la IA acelera”. Ese cambio explica por qué compañías de software como Amadeus han sufrido correcciones del 23% en 2026 tras un recorte de valoración de Citi por el efecto de la IA sobre el negocio.
En el extremo opuesto aparecen compañías vinculadas al despliegue físico de la nueva economía digital. Barclays sitúa entre los valores europeos más ligados al nuevo ciclo de la IA a ACS, Merlin Properties, Iberdrola e Indra. Constructoras, inmobiliarias especializadas en centros de datos, eléctricas o defensa tecnológica. No hay bancos en esa lista.
El mercado, al menos en esta primera fase, no los ha señalado como víctimas directas de la disrupción. Más bien al contrario. Llegan con márgenes de intereses elevados tras el ciclo de subidas del Banco Central Europeo (BCE), rentabilidades sobre recursos propios en doble dígito y ratios de capital por encima de los requisitos regulatorios. El crédito privado en España supera los 1,19 billones de euros y la tasa de morosidad se mantiene por debajo del 3%. Los balances presentan fortaleza.
Pero la banca es un sector profundamente cíclico. Su beneficio depende del empleo, del consumo y del crecimiento del crédito. Si el deterioro laboral provocado por la IA fuera prolongado, el efecto no aparecería de golpe en los balances.
La inteligencia artificial como variable económica
El negocio bancario vive del empleo, del consumo y del crédito. Si ese tridente se debilita, la eficiencia interna pierde peso frente al deterioro externo.
El FMI estima que cerca del 40% del empleo mundial está expuesto a cambios derivados de la IA. La Organización Internacional del Trabajo sitúa en torno al 24% los puestos con exposición relevante en el caso de la IA generativa. Si una parte relevante de esos trabajadores pierde renta o estabilidad, el efecto no se queda en el mercado laboral, termina filtrándose al consumo y, después, al crédito.
En el caso español, la población activa supera los 24 millones de personas. Un aumento de un punto porcentual en la tasa de paro supone en torno a 240.000 o 250.000 desempleados adicionales.
Por otro lado, el saldo de crédito al consumo alcanza 653.784 millones de euros y se sitúa cerca de máximos históricos. La morosidad sigue contenida. Sin embargo, pequeñas subidas del desempleo podrían trasladarse con rapidez a mayores impagos. Un movimiento de 20 o 50 puntos básicos en determinados segmentos puede traducirse en miles de millones en activos deteriorados y en un aumento inmediato de provisiones.
Riesgo para el crédito y financiación internacional
Ese podría ser el impacto medible en un balance nacional. Pero el crédito no opera en compartimentos estancos. Los bancos se financian en mercados mayoristas globales y el precio del riesgo se forma en plazas internacionales.
Morgan Stanley señala que la disrupción en el software empieza a reflejarse en el mercado estadounidense de préstamos apalancados, valorado en 1,5 billones de dólares. Casi la mitad de esos préstamos están en el tramo más débil del mercado. Tienen una calificación B menos o inferior, es decir, un nivel que ya implica riesgo elevado de impago. Y más de una cuarta parte, el 26%, está en categoría CCC, un escalón donde el margen de error es mínimo.
Muchas de esas compañías tendrán que refinanciarse pronto y lo harán en un entorno en el que los inversores están cuestionando su modelo de crecimiento. Si el crédito se encarece o el acceso se complica, la presión se multiplica.
Por otro lado, el Banco de Inglaterra ha advertido de que, si muchos bancos utilizan modelos de IA y reaccionan igual ante las mismas señales, la volatilidad puede amplificarse. El ejemplo clásico es el Flash Crash del 6 de mayo de 2010. En minutos, el Dow Jones llegó a caer cerca de un 9% intradía. La interacción de sistemas automáticos aceleró las ventas y evaporó liquidez antes de que el mercado se estabilizara.
Trasladado a la banca, un ajuste simultáneo de modelos de riesgo podría traducirse en recortes coordinados de exposición y en un endurecimiento del crédito justo cuando la economía más necesita estabilidad.
Y hasta aquí el riesgo
En Wall Street la conversación ya no gira solo en torno a escenarios de estrés, sino a eficiencia tangible. Los grandes bancos estadounidenses llevan meses comunicando mejoras operativas asociadas a la IA.
JPMorgan habla de incrementos de productividad en el entorno del 6% vinculados a estas herramientas. Citigroup reconoce que sus equipos de desarrollo trabajan un 9% más rápido. Otras entidades han señalado que determinadas áreas operativas han aumentado producción sin ampliar plantilla.
La industria ha pasado de experimentar a desplegar. Y eso empieza a reflejarse en estimaciones agregadas. El Global Banking Annual Review de McKinsey calcula que, una vez implementada a escala, la IA puede reducir hasta un 20% los costes operativos netos del sector, incluso después de descontar la inversión tecnológica inicial.
En Europa, según el BCE, el 85% de los grandes bancos ya utiliza esta herramienta en gestión de riesgos. Los sistemas de detección apoyados en aprendizaje automático identifican alrededor del 73% de los casos de fraude y han reducido las pérdidas asociadas en torno al 35%.
La implantación tecnológica avanza, por tanto, con resultados medibles en eficiencia y control del riesgo. El efecto agregado de esa misma tecnología sobre el empleo, el crédito y el ciclo económico sigue siendo, por ahora, una variable abierta.