El sector bancario mundial alcanzó en 2024 un hito histórico: 1,2 billones de dólares en beneficios netos, la cifra más alta registrada en cualquier industria. Sin embargo, pese a este rendimiento excepcional, las valoraciones bursátiles de los bancos se mantienen un 70% por debajo del promedio de otras industrias, reflejo del escepticismo inversor sobre la sostenibilidad de estos resultados.
El nuevo informe de McKinsey & Company, «McKinsey Global Annual Banking Review 2025: Why precision, not heft, defines the future of banking», concluye que el tamaño y la escala ya no garantizan el éxito. Identifica una brecha significativa entre los sólidos resultados financieros y la percepción del mercado, impulsada por la falta de mejoras sostenidas en productividad y la dependencia excesiva de factores macroeconómicos externos favorables.
De la escala a la precisión: el nuevo paradigma bancario
Según McKinsey & Company, la inteligencia artificial tiene el potencial de redefinir totalmente los modelos operativos del sector. El tamaño dejó de ser un factor determinante: la ventaja competitiva se desplaza hacia un nuevo modelo, al que McKinsey denomina “banca de precisión”. Aunque en 2024 la banca alcanzó cifras récord con 1,2 billones de dólares en beneficios y 426 billones en fondos intermediados (cuatro veces el PIB mundial), las valoraciones permanecen históricamente bajas. Solo el 15 % de los bancos cotizados crea valor real, con múltiplos P/E muy por debajo del resto de sectores.
Esto se explica por un hecho clave: las estrategias tradicionales ya no funcionan, a pesar de que la banca invierte cada año cerca de 600.000 millones de dólares en tecnología sin mejoras consistentes en productividad.
Entre 2001 y 2024, los beneficios netos de la banca crecieron de media un 5% anual, alcanzando 1,2 billones de dólares. Más llamativo aún es que el capital distribuible casi se triplicó, pasando de unos 290.000 millones (periodo 2001–2020) a 840.000 millones (periodo 2021–2024). Solo en los últimos cuatro años, los bancos generaron 3,36 billones de dólares en capital distribuible, el mayor volumen registrado en cualquier industria.
Sin embargo, sin un cambio estructural, este capital no se traducirá en ventajas competitivas sostenibles. McKinsey & Company define este modelo como un enfoque que dirige datos, tecnología y analítica avanzada hacia las áreas de mayor impacto, dejando atrás las estrategias generalistas del pasado. La “banca de precisión” se sostiene en cuatro pilares:
Tecnología: inversión selectiva en IA para elevar la productividad y optimizar el retorno sobre el capital.
Cliente: migrar de la segmentación tradicional a la personalización total, adaptando productos y servicios a cada persona.
M&A: operaciones enfocadas en capacidades estratégicas y presencia local, no en la escala por sí misma.
Capital: gestionar el capital con una visión granular —por producto y por cliente— para liberar recursos y reasignarlos con precisión, habilitado por la IA.
La inteligencia artificial como catalizador del cambio
El informe destaca que la irrupción de la IA agéntica redefine los modelos operativos bancarios. A diferencia de la automatización tradicional, esta nueva generación de IA puede tomar decisiones autónomas y ejecutar tareas complejas, desde la gestión del riesgo hasta el servicio al cliente. La IA y, especialmente, la IA agéntica, podrían transformar áreas críticas como depósitos, pagos, riesgo, productividad comercial y automatización del servicio al cliente.
Según McKinsey, la IA tiene el potencial de reducir los costes unitarios del trabajo hasta un 20% en los próximos años, aunque advierte que los beneficios se erosionan si las entidades no actúan con rapidez. En paralelo, el estudio advierte que, si los bancos no actúan con rapidez, el impacto neto global podría suponer una oportunidad perdida de este potencial estimado en una reducción de hasta el 9% de los beneficios de 2024; es decir, cerca de 170.000 millones de dólares.
El informe apunta que los bancos pioneros, independientemente del tamaño, podrán ser los primeros en capturar un potencial de productividad del 15 a 20%, obteniendo mayor rentabilidad y una ventaja sostenible en cuota de mercado.
La capacidad del sector para generar valor sostenible dependerá de su habilidad para escalar la inteligencia artificial más allá de los proyectos piloto e impulsar transformaciones profundas. Según la previsión, en un plazo de tres a cinco años podrían emerger bancos nativos en IA capaces de ganar cuota de mercado con rapidez frente a las entidades tradicionales. Y, a largo plazo, la estructura misma de la industria estará determinada por factores como la disponibilidad de centros de datos, potencia de cómputo y acceso a energía.
En paralelo, la disrupción digital continúa acelerándose: fintechs nativas digitales como Revolut o Nubank han elevado las expectativas de los consumidores con experiencias ágiles, tecnologías cloud-native y modelos de desarrollo más rápidos. Estos actores están bien posicionados para aprovechar la IA agéntica para automatizar procesos, personalizar servicios y capturar clientes a gran velocidad, presionando a los bancos tradicionales a modernizarse.
La próxima curva de crecimiento en la banca no estará definida por la escala, sino por la precisión. En este escenario, la inteligencia artificial se consolida como el motor del próximo salto competitivo: los bancos que adopten la banca de precisión estarán mejor posicionados para liderar el futuro del sector.
Por Funds Society, Madrid
