La adopción de la IA parece ser un must en organizaciones y entidades de muchos sectores: ¿por qué es algo imprescindible en el sector financiero, y en concreto en BBVA? ¿Cómo puede ayudar la IA -y en concreto la IA generativa- a mejorar los procesos?

En el sector financiero, la capacidad para anticiparse, procesar grandes volúmenes de datos e información y personalizar los servicios es fundamental. La IA, y en particular la generativa, permite transformar tareas complejas y repetitivas en procesos más rápidos, eficientes y creativos. En BBVA la estamos utilizando como palanca de transformación para rediseñar cómo trabajamos. No se trata solo de hacer lo mismo más rápido, sino de cambiar la manera en que pensamos, creamos y colaboramos. La IA generativa ayuda a nuestros equipos a tomar mejores decisiones, generar contenido de valor, automatizar el proceso y la generación de documentación, preparar reuniones y mucho más. Hemos visto cómo puede mejorar la calidad del trabajo, aumentar la productividad y liberar tiempo para dedicarlo a tareas de mayor impacto. Y todo esto, sin perder de vista que el centro del cambio no es la tecnología, sino las personas.

¿Qué áreas del banco habéis priorizado para la implantación? ¿Es igual de útil a la hora de analizar a clientes para conceder créditos, por ejemplo, o para ayudar en la gestión de carteras de inversión (gestora de activos) o para conectar mejor con los clientes de banca privada?

Desde el inicio apostamos por un enfoque transversal. Esto significa que la IA no se limita a áreas técnicas o analíticas, sino que está llegando a prácticamente todos los equipos: desde Talento y Finanzas hasta Banca Comercial, Gestión de Activos o Riesgos. Priorizamos juntos aquellos ámbitos donde veíamos una mayor oportunidad de impacto y escalabilidad, pero siempre desde una lógica de acompañamiento a las áreas, escuchando sus necesidades y casos de uso reales. En ese sentido, la IA generativa es tan útil para quien necesita redactar una nota compleja como para quien analiza riesgos crediticios, ayuda a elaborar propuestas para clientes de banca privada o genera ideas de inversión. Su capacidad de adaptarse a distintos contextos hace que tenga un enorme potencial en todas las líneas de negocio.

Especialmente en las áreas de gestión de activos y banca privada/asesoramiento… ¿cómo puede ayudar la IA tanto a mejorar la eficiencia en los procesos (gestión de carteras, reducción de riesgos, gestión sistemática, etc) como a mejorar la experiencia con los clientes?

En estas áreas la IA puede marcar la diferencia en dos frentes clave: eficiencia operativa y personalización del servicio. Por un lado, permite automatizar tareas como la redacción de informes de mercado, el análisis de carteras, la actualización de contenidos para clientes o la preparación de reuniones, lo que libera mucho tiempo y reduce errores. Por otro, permite adaptar el mensaje y el producto al perfil específico del cliente, lo que mejora la experiencia y fortalece la relación de confianza.

Un ejemplo concreto: algunos equipos ya están utilizando asistentes generativos para sintetizar documentación técnica compleja y transformarla en una comunicación entendible y personalizada para cada cliente. Esta combinación de velocidad, claridad y relevancia aporta un valor diferencial muy potente en un entorno tan competitivo como el de la gestión patrimonial.

¿Está alineada vuestra estrategia de IA con los objetivos globales del banco, por ejemplo, en términos de sostenibilidad? Y en esta línea: ¿apostáis por un uso ético de la IA, y qué significa esto exactamente a la hora de implantarlo en vuestro caso (eliminación de sesgos, transparencia, etc)?

La IA no puede avanzar desconectada de los compromisos estratégicos del banco, y uno de los más importantes es la sostenibilidad. Estamos ya aplicando modelos de IA para analizar nuestra propia huella de carbono y la de nuestros clientes, apoyar decisiones de inversión sostenible o mejorar la eficiencia energética de nuestras operaciones.

Pero además, trabajamos con un enfoque ético desde el diseño: nos preocupa cómo se toman las decisiones, qué datos se usan, cómo garantizamos la equidad y cómo explicamos los resultados a nuestros clientes. Esto se traduce en marcos de gobernanza que aseguran la auditabilidad, la eliminación de sesgos y la transparencia por supuesto alineados con la regulación pero tratando de ir más allá. No es solo un tema de cumplimiento normativo: la confianza del cliente en los sistemas inteligentes es clave para que esta tecnología sea sostenible a largo plazo.

¿Cuáles han sido los principales retos al implantar la IA en una organización tan regulada como un banco? Y, en este sentido, ¿qué riesgos ves a la hora de su implantación (reducción de plantilla, riesgos operativos…)?

Uno de los mayores retos es gestionar el equilibrio entre la velocidad de la innovación y la necesidad de cumplir con un entorno regulatorio muy estricto. A diferencia de otras industrias, en banca todo debe estar perfectamente controlado y documentado, lo que complica el despliegue de nuevas herramientas si no se tiene una estrategia clara de gobernanza. Otro gran desafío ha sido gestionar la percepción: explicar que la IA no viene a sustituir, sino a potenciar. Por supuesto, existen riesgos asociados, como el mal uso de los modelos, la dependencia tecnológica o el posible impacto sobre determinadas funciones. Por eso ponemos el foco en una adopción responsable, acompañada por formación, control y una transformación de los roles que garantice que el talento humano siga siendo el protagonista.

¿Estáis desarrollando herramientas de IA de forma interna o con proveedores externos? ¿Hay riesgos en ese último sentido? ¿Cómo garantizáis la calidad y la gobernanza de los datos que alimentan los modelos, y la seguridad y protección de datos?

Estamos adoptando un modelo mixto. Por un lado, colaboramos con líderes tecnológicos como OpenAI o Google para ofrecer a nuestros empleados las mejores herramientas disponibles en el mercado. Por otro, desarrollamos internamente asistentes especializados, adaptados a nuestras necesidades, bajo un marco de seguridad y privacidad muy exigente.

La clave está en la gobernanza: contamos con un modelo centralizado que establece los criterios de calidad, uso de datos, seguridad y control de versiones. Esto nos permite escalar con confianza y trazabilidad, sin poner en riesgo los estándares del banco. Además, trabajamos de forma muy estrecha con áreas como Riesgos No Financieros, Legal o Ciberseguridad para asegurar que cada nuevo avance se alinea con nuestros valores y con la normativa vigente.

¿Hay algún tipo de resistencia, interna o externa a la implantación de la IA en las organizaciones y en concreto en la vuestra?

Más que resistencias explícitas, lo que encontramos es incertidumbre o cautela, especialmente en los primeros momentos. Es natural: hablamos de una tecnología muy nueva, que cambia la forma de trabajar y puede  generar dudas sobre su impacto a medio plazo. Por eso desde el inicio apostamos por una estrategia de comunicación clara, formación continua y acompañamiento cercano. Hemos creado comunidades internas, formamos a miles de empleados y generamos espacios para experimentar. Lo que hemos visto es que, cuando las personas entienden el potencial de la IA y ven cómo mejora su trabajo, se convierten en sus mejores promotores. La clave está en generar confianza, escuchar mucho y demostrar que el cambio no viene impuesto, sino que se construye de forma compartida.

¿Qué tendencias en IA tendrán mayor impacto en los bancos en los próximos años? ¿Y cuál crees que será el papel del humano en toda esta revolución, es decir, cómo convivirán IA y talento humano?

Vemos una evolución clara hacia agentes cada vez más autónomos que podrán ejecutar tareas de forma proactiva, conectando datos, herramientas y decisiones en un solo flujo. Esto va a cambiar radicalmente los modelos operativos. También será clave la integración de IA con datos internos para ofrecer soluciones verdaderamente inteligentes, personalizadas y contextuales. Pero frente a esta automatización creciente, el rol humano será más importante que nunca: supervisar, dar sentido, contextualizar, aportar empatía. En lugar de reemplazar, la IA obliga a redefinir los talentos necesarios. Aquellos profesionales que sepan trabajar en colaboración con estas herramientas tendrán un valor diferencial muy alto. Nuestro enfoque está en preparar a las personas para convivir con la IA y sacar lo mejor de esa colaboración.

Para terminar, y como reflexión profunda, me gustaría que nos dieras una visión genérica sobre oportunidades y riesgos de la IA, de su implantación en la sociedad en todo tipo de industrias y los retos que puede plantear.

La IA es probablemente la tecnología con mayor potencial transformador de las próximas décadas. Puede ayudar a democratizar el conocimiento, mejorar la productividad global, acelerar la innovación científica, personalizar servicios esenciales como salud o educación… Pero también conlleva riesgos importantes: una mala implantación puede aumentar las desigualdades, generar dependencia tecnológica, eliminar empleos sin alternativa o consolidar sesgos invisibles. Por eso es clave avanzar con ambición, pero también con humildad. No se trata solo de innovar más rápido, sino de innovar mejor. La regulación, la ética, la inclusión y la transparencia deben estar en el centro. Las organizaciones que consigan integrar IA con propósito y valores serán las que lideren de forma sostenible este nuevo ciclo.