Bankinter ha decidido formalizar su aproximación a la inteligencia artificial generativa con el lanzamiento de IA First, un modelo de gobernanza diseñado para ordenar, priorizar y escalar el uso de esta tecnología en toda la organización. El movimiento llega en un momento en el que el sector financiero europeo acelera la adopción de herramientas basadas en grandes modelos de lenguaje, aunque todavía con estrategias dispares y, en muchos casos, fragmentadas. La pregunta de fondo no es ya si la IA generativa debe incorporarse al negocio bancario, sino cómo hacerlo sin diluir el retorno de la inversión ni tensionar el marco regulatorio.
El programa, que estará liderado directamente por la consejera delegada del banco, introduce una estructura de decisión centralizada que busca alinear la implantación de la IA con los objetivos empresariales, evitando la proliferación de proyectos aislados o puramente experimentales. En la práctica, IA First pretende convertirse en el marco bajo el cual se evalúan, priorizan y gobiernan todas las iniciativas de inteligencia artificial del grupo, desde los casos de uso orientados al cliente hasta las aplicaciones internas de eficiencia operativa.
Al frente de esta estrategia se sitúa Gloria Ortiz, una señal relevante en términos de gobernanza. La implicación directa de la primera ejecutiva traslada la IA desde el perímetro tecnológico al núcleo de la agenda corporativa, un gesto que no es habitual en todas las entidades financieras y que sugiere una voluntad de acelerar decisiones y reducir fricciones internas.
De la experimentación al modelo industrial
En los últimos años, Bankinter había desarrollado distintos proyectos de analítica avanzada y automatización, algunos de ellos apoyados ya en técnicas de aprendizaje automático. Sin embargo, la irrupción de la IA generativa ha alterado el equilibrio tradicional entre coste, impacto y riesgo. Herramientas capaces de generar texto, código o análisis en lenguaje natural abren nuevas posibilidades, pero también introducen interrogantes sobre trazabilidad, sesgos, uso de datos sensibles y dependencia de proveedores tecnológicos externos.
IA First nace precisamente para responder a esa complejidad creciente. El modelo plantea un enfoque dual. Por un lado, busca optimizar la selección y ejecución de proyectos con impacto directo en clientes y procesos críticos, donde el retorno económico y la mejora de la experiencia son más evidentes. Por otro, persigue extender el uso cotidiano de la IA entre los empleados, no como un sistema cerrado, sino como una herramienta transversal de apoyo a la productividad individual.
Este segundo eje no es menor. En contraste con iniciativas centradas exclusivamente en grandes plataformas o productos de cara al cliente, Bankinter incorpora la dimensión cultural como un elemento estratégico. La adopción masiva de la IA generativa en tareas diarias, desde la redacción de informes hasta el análisis preliminar de datos, puede generar ganancias incrementales difíciles de medir proyecto a proyecto, pero relevantes en conjunto. Al mismo tiempo, plantea desafíos de formación, control de usos y homogeneidad de criterios.
Una nueva figura ejecutiva para coordinar la IA
Para desplegar este marco, el banco ha creado la figura de Chief Artificial Intelligence Transformation Officer (CAITO), un rol que asumirá Miguel Durán, hasta ahora director de Transformación Digital. La creación de este puesto responde a una tendencia incipiente en grandes organizaciones, que buscan un perfil híbrido capaz de conectar la estrategia de negocio con las capacidades tecnológicas, sin quedar diluido en estructuras puramente IT.
El CAITO tendrá una doble dependencia. En su gestión cotidiana seguirá reportando a Jacobo Díaz, director del Área de Banca Digital, mientras que en todo lo relativo a la agenda de transformación en IA lo hará directamente a la consejera delegada. Esta estructura refleja un intento de equilibrar la ejecución operativa con la supervisión estratégica, aunque también introduce una complejidad adicional en la toma de decisiones.
Desde el punto de vista organizativo, la figura del CAITO pretende evitar uno de los riesgos habituales en la adopción de la IA generativa: la desconexión entre los equipos que desarrollan soluciones técnicas y las áreas de negocio que deben integrarlas en procesos reales. La coordinación transversal se convierte así en un elemento clave para que la tecnología no se quede en pruebas de concepto de alto impacto mediático pero bajo valor operativo.
Gobernanza, retorno y cumplimiento normativo
Uno de los pilares explícitos de IA First es la maximización del retorno de las inversiones realizadas. En un contexto de presión sobre los márgenes y de creciente escrutinio regulatorio, la banca no puede permitirse desplegar tecnologías costosas sin una justificación clara. La estrategia de Bankinter introduce criterios de priorización que buscan concentrar recursos en proyectos con impacto medible, tanto en términos de eficiencia como de generación de nuevos ingresos.
Sin embargo, el retorno económico no es el único vector. El modelo de gobernanza incorpora de forma explícita el cumplimiento normativo y las prácticas éticas en el uso de la IA. Este énfasis no es casual. La entrada en vigor progresiva del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial obliga a las entidades financieras a reforzar sus mecanismos de control, especialmente en aplicaciones que puedan afectar a decisiones de crédito, gestión de riesgos o atención al cliente.
En este sentido, Bankinter se sitúa en una posición prudente, aunque no exenta de tensiones. Acelerar la innovación y, al mismo tiempo, garantizar la trazabilidad y explicabilidad de los sistemas de IA generativa exige inversiones adicionales en control, auditoría y gobierno del dato. El equilibrio entre velocidad y rigor será uno de los principales desafíos del modelo.
Impacto en clientes y procesos internos
Desde la perspectiva del cliente, la entidad apunta a casos de uso orientados a mejorar la personalización, la calidad de la interacción y la eficiencia en la resolución de consultas. La IA generativa permite avanzar hacia interfaces más conversacionales y adaptativas, aunque su despliegue en entornos regulados sigue siendo gradual. La promesa de una atención más ágil convive con la necesidad de evitar errores, respuestas imprecisas o decisiones automatizadas difíciles de justificar.
En el ámbito interno, el impacto puede ser más inmediato. La incorporación de herramientas de IA en el trabajo diario de los empleados tiene potencial para reducir tiempos de preparación, mejorar el acceso a la información y liberar recursos para tareas de mayor valor añadido. No obstante, también introduce interrogantes sobre dependencia tecnológica, homogeneización de criterios y gestión del conocimiento.
La estrategia de Bankinter reconoce implícitamente que la IA generativa no es solo una cuestión tecnológica, sino organizativa. Fomentar su uso responsable requiere políticas claras, formación continua y mecanismos de supervisión que eviten desviaciones o usos no alineados con los objetivos del banco.
Una señal para el sector financiero español
El lanzamiento de IA First se produce en un momento en el que el sector bancario español observa con atención los movimientos de sus principales actores. Algunas entidades han optado por enfoques más descentralizados, mientras que otras avanzan con cautela, priorizando proyectos muy concretos. La apuesta de Bankinter por un modelo de gobernanza explícito y liderado desde la alta dirección introduce un elemento de contraste.
Queda por ver hasta qué punto este enfoque permitirá acelerar la adopción sin sacrificar control. La creación de nuevas figuras ejecutivas y la centralización de decisiones pueden ganar coherencia estratégica, aunque también corren el riesgo de ralentizar iniciativas si los procesos no se diseñan con suficiente agilidad. La eficacia del modelo dependerá, en última instancia, de su capacidad para traducir la ambición tecnológica en resultados tangibles.
A medio plazo, la incógnita se desplaza hacia el ecosistema. La gobernanza de la IA no se limita al perímetro del banco, sino que afecta a proveedores, socios tecnológicos y posibles colaboraciones externas. Detectar oportunidades en ese entorno, sin comprometer la seguridad ni la autonomía estratégica, será uno de los siguientes capítulos de una transformación que apenas empieza a definirse.
