GFT Technologies cumple 25 años en España con un mensaje que apunta a dos frentes a la vez: consolidación local y ambición global. La compañía, especializada en servicios tecnológicos para banca, seguros e industria, presenta este aniversario como la confirmación de un giro estratégico que lleva tiempo en marcha, el paso desde un rol de proveedor de TI hacia una firma que se define como AI-Centric, con la inteligencia artificial integrada en su oferta de modernización y en su forma de ejecutar proyectos.
La lectura corporativa del hito llega acompañada de cifras y reconocimientos recientes. Según la nota de prensa difundida por la propia compañía, GFT cerró 2025 con 888 millones de euros de ingresos globales, un EBIT ajustado de 67 millones y una mejora del margen EBT hasta el 5,2%. Para 2026, la previsión que traslada es alcanzar aproximadamente 930 millones de euros, un 5% más que el año anterior. En paralelo, sitúa a España como uno de los hubs tecnológicos del grupo, tanto por volumen de plantilla como por participación en proyectos internacionales.
El relato de “AI-Centric” no se apoya solo en marketing, al menos en la forma en que GFT lo articula. Manuel Lavín, director ejecutivo del grupo para Europa en 2026 y CEO de GFT en España, vincula la apuesta por IA a una trayectoria que, según afirma, arranca en 2015 y se acelera con el impulso a Wynxx, una plataforma agéntica de IA generativa orientada a industrializar el desarrollo de software de extremo a extremo.
En su formulación, la clave está en la modernización con IA aplicada a negocio y en la capacidad de ejecutar proyectos de “AI Modernization”, un término que en el sector se está usando para describir la actualización de sistemas heredados con técnicas de automatización, análisis de código y refactorización asistida.
En la práctica, el problema que GFT describe es conocido por cualquier CIO de banca o seguros: portfolios de aplicaciones legacy que siguen sosteniendo procesos críticos, pero que fueron diseñados para un mundo anterior a la nube, al dato en tiempo real y a los requisitos actuales de ciberseguridad. La compañía enumera un paisaje habitual en grandes organizaciones, mainframes, cliente-servidor, aplicaciones de escritorio, monolitos Java y capas de integración envejecidas. El matiz relevante es que, en muchos casos, no se trata de “apagar y encender” un sistema nuevo, sino de convivir durante años con arquitecturas híbridas, dependencias internas y restricciones regulatorias que limitan la velocidad de cambio.
Ahí es donde GFT coloca su propuesta: combinar experiencia de ingeniería con análisis asistido por IA para modernizar “todas las categorías” de sistemas heredados. El enfoque, tal como lo presenta, se apoya en dos piezas. Por un lado, una red de partners tecnológicos (AWS, Google Cloud y Microsoft Azure aparecen como referencias), que en proyectos de modernización suele ser determinante por disponibilidad de servicios gestionados, herramientas de migración y marcos de seguridad. Por otro, activos propios como Wynxx, que la compañía describe como una plataforma de IA generativa capaz de optimizar el ciclo completo de desarrollo, desde documentación y pruebas hasta tareas de modernización.
Los datos que aporta sobre Wynxx buscan cuantificar el impacto: incrementos de eficiencia superiores al 40% y reducciones de hasta el 90% en tareas como documentación, pruebas o modernización de sistemas heredados. También añade métricas de adopción: presencia en ocho países, 92 clientes y más de 70 millones de euros en contratos “influenciados”. Esta última categoría suele introducir un área gris en la medición comercial, porque no equivale necesariamente a ingresos atribuibles de forma directa al producto, aunque sí indica que la plataforma ha intervenido en decisiones de compra o en el alcance de proyectos. En cualquier caso, el énfasis en productividad conecta con una tensión que atraviesa el mercado: la presión por reducir plazos y costes en modernización, sin asumir riesgos operativos en sistemas que no pueden fallar.
La compañía también sitúa su estrategia en el terreno de la validación externa. Cita a Whitelane Research, que en 2025 la habría colocado como primera consultora tecnológica en España en satisfacción de clientes en proyectos de inteligencia artificial e IA generativa, con una valoración del 83% basada en la opinión de más de 300 CIOs en Europa. Añade, además, un reconocimiento como líder en un informe IDC MarketScape para servicios de core banking cloud-native y una mención de QKS Group, que la sitúa como líder en el QKS Spark Matrix 2026 para transformación digital en seguros y como “Industry Pioneer” en banca. Este tipo de rankings y matrices se han convertido en una moneda habitual en el sector, aunque su utilidad real depende de la metodología y del encaje con el tipo de proyecto que busca cada organización. Aun así, para un proveedor con foco en entornos regulados, la acumulación de referencias puede funcionar como señal de solvencia, especialmente cuando el comprador necesita justificar decisiones ante comités internos.
El concepto de “core banking cloud-native” que aparece en ese contexto merece una lectura operativa. En banca, el core es el corazón transaccional, cuentas, pagos, préstamos, contabilidad, y su modernización suele implicar migraciones complejas, rediseño de procesos y, a menudo, cambios en el modelo de datos. Que un core sea “cloud-native” implica, en términos prácticos, que está diseñado para desplegarse y escalar en infraestructura cloud con patrones modernos (microservicios, contenedores, automatización de despliegues), aunque en la realidad muchas entidades avanzan por fases y mantienen componentes críticos en entornos tradicionales durante años. En seguros, el reto suele desplazarse hacia la automatización de siniestros, tarificación y personalización, con un peso creciente de analítica avanzada y modelos de IA que deben convivir con sistemas de pólizas y back-office heredados.
GFT enmarca su actividad sectorial en tres verticales. En banca, que describe como la mayor parte de su negocio, menciona proyectos de modernización del core, migración a la nube e integración de IA en procesos críticos. En seguros, pone el foco en automatización, personalización y experiencia de cliente. En industria (incluyendo automoción, energía y telecomunicaciones), habla de IA, cloud e IoT para optimizar operaciones y habilitar modelos digitales. El patrón es coherente con la demanda actual, aunque el grado de madurez varía mucho entre compañías: en algunos casos la IA se aplica en capas de soporte (asistentes internos, automatización de pruebas, análisis de logs), mientras que en otros se intenta llevar a decisiones de negocio, con implicaciones directas en riesgo, cumplimiento y gobernanza del dato.
En cuanto a referencias concretas, la compañía cita proyectos de modernización para Deutsche Bank, aplicación de IA en desarrollo de software para Mapfre e implantación de Wynxx en Bradesco Seguros, donde afirma haber mejorado en torno a un 40% la productividad en desarrollo y acelerado procesos clave. Son ejemplos que apuntan a dos tipos de valor: el clásico, ligado a modernización y migración, y el emergente, asociado a productividad de ingeniería mediante IA generativa. Aunque a menudo se presenta como una capa “horizontal”, la IA aplicada al ciclo de vida del software suele depender de factores muy terrenales, calidad del repositorio, disciplina de pruebas, documentación previa, y de cómo se gobierna el acceso a código y datos en organizaciones con requisitos estrictos.
El aniversario también sirve para reforzar el papel de España dentro del grupo. GFT sitúa su llegada en 2001, a través de su colaboración con Deutsche Bank, y afirma que arrancó con un equipo inicial de 467 profesionales y sedes en Sant Cugat, Zaragoza, Valencia y Madrid. Hoy declara contar con más de 2.200 profesionales en España, y añade un dato que busca subrayar el carácter de hub: aproximadamente el 40% colaboran en iniciativas globales, con proyectos internacionales para clientes como JP Morgan, Ford o Google. En un mercado donde la competencia por talento tecnológico es estructural, ese tipo de distribución suele tener dos lecturas: por un lado, permite a la filial participar en proyectos de mayor escala y complejidad; por otro, exige mantener estándares homogéneos de ingeniería y coordinación en entornos multinacionales.
La compañía menciona además la creación de centros de excelencia, por ejemplo en core banking en la nube, y el impulso de un Digital Lab en Barcelona como espacio de co-creación con clientes y partners. Este tipo de laboratorios, cuando funcionan, suelen actuar como puente entre áreas de negocio y equipos técnicos, con prototipos rápidos y pruebas de concepto que luego deben aterrizar en entornos productivos. El salto entre demo y operación, especialmente en banca y seguros, es donde se concentran los costes ocultos: integración con sistemas existentes, trazabilidad, auditoría, controles de seguridad y cumplimiento.
En el plano laboral, GFT incorpora reconocimientos como Great Place to Work y su posición en el ranking Best Workplaces en España. Indica que en 2024 alcanzó el 5º puesto en la categoría de más de 1.000 empleados y el 1º en el sector tecnológico, y que en 2025 se situó en el 8º y 2º puesto, respectivamente. En un contexto de rotación elevada en perfiles de ingeniería, estos indicadores se utilizan a menudo como herramienta de atracción y retención, aunque conviven con una realidad menos visible: la presión por entregar proyectos complejos, la necesidad de formación continua y la competencia salarial en un mercado cada vez más internacionalizado.
El mensaje de fondo que deja la nota es que GFT quiere ser leída como una firma de ingeniería con IA integrada, no solo como consultora tradicional. Sin embargo, el mercado está en una fase en la que muchas organizaciones intentan convertir pilotos de IA en capacidades operativas, con gobernanza, seguridad y retorno medible. La modernización de legacy, además, sigue siendo un trabajo de largo recorrido, con dependencias técnicas y regulatorias que rara vez encajan en calendarios lineales.
Para España, el dato de 2.200 profesionales y el 40% en proyectos globales dibuja una posición relevante dentro del grupo, y sugiere que la filial compite internamente por iniciativas estratégicas. La incógnita, mirando a 2026 y más allá, es cómo se traducirá la promesa de productividad de plataformas como Wynxx en contratos recurrentes y en cambios sostenibles en la forma de construir y mantener software crítico, especialmente cuando la IA generativa empieza a ser un estándar esperado y deja de funcionar como elemento diferencial por sí mismo.
