Banco Santander atribuyó 194 millones de euros de valor de negocio al uso de IA durante los primeros nueve meses de 2026. La entidad vinculó esa cifra con mayores ingresos, menores costos y una reducción de las dotaciones para pérdidas crediticias.
Las dotaciones son montos que un banco reserva para cubrir créditos que podrían no pagarse. Una dotación menor mejora el resultado contable del periodo. Los 194 millones corresponden a una medición de Santander que combina efectos distintos y no incluye una comparación pública con toda la inversión realizada en IA.
El banco registró un beneficio ordinario de 11.176 millones de euros en el mismo periodo, un 16% más que un año antes. Los costos bajaron un 1% al excluir las adquisiciones de TSB y Webster, mientras la ratio de eficiencia quedó en 42,6%, dentro de un programa de transformación que abarca más iniciativas que la IA.
Santander amplía la automatización en sus operaciones
En junio, el director de Datos e IA de Santander, Ricardo Martín Manjón, informó que la cifra alcanzó 35 millones de euros en el primer trimestre. La meta del grupo es superar 1.000 millones entre 2026 y 2028. El dato acumulado de 194 millones dejó al banco cerca de su objetivo de superar 200 millones durante 2026.
Martín Manjón describió la estrategia como una selección de proyectos con resultados medibles. En su publicación señaló que el enfoque consiste en “medir su impacto y ampliar lo que funciona en todo el grupo”. En ese momento, Santander había extendido el acceso a herramientas de IA a 185.000 empleados y tenía más de 280 agentes de automatización en producción.
Uno de los casos presentados por el banco funciona en Brasil, donde la IA interviene en reclamos por fraude con tarjetas. Santander afirmó que el proceso se volvió cerca de un 95% más rápido, alcanzó hasta un 90% de automatización y mantuvo una tasa de error inferior al 1%.
Openbank, la filial digital del grupo, usa modelos para procesar unas 100.000 alertas anuales de prevención del lavado de dinero.
Modelos especializados y pruebas antes de ampliar su uso
Santander también creó con NVIDIA un entorno llamado Model Arena para comparar modelos con parámetros disponibles para su descarga y adaptación en tareas bancarias concretas. El laboratorio evalúa su rendimiento, simula el trabajo de agentes, prueba cómo responde el sistema ante intentos de provocar errores y supervisa los resultados antes de llevar una capacidad a más áreas del banco.
La entidad prueba modelos pequeños especializados, en lugar de usar siempre modelos generales de mayor tamaño. En un caso experimental de atención al cliente, informó una reducción de costos superior al 50%. En pruebas seleccionadas, el costo de servir una interacción bajó de unos 5 euros a cerca de 0,03 euros. Estos resultados correspondieron a casos experimentales específicos.
El acuerdo con NVIDIA establece un marco de tres años para desarrollar capacidades en fraude, prevención del lavado de dinero, decisiones en tiempo real y simulación. El trabajo forma parte del avance de los agentes en banca y seguros, con evaluaciones específicas para cada tarea y supervisión antes de ampliar su uso.
Fuentes
Santander, resultados de los primeros nueve meses de 2026
