En el sector bancario, la confianza no es opcional: lo es todo. A pesar de que los bancos han invertido en IA antes que otros sectores, la mayoría está implementando la inteligencia artificial sin la supervisión y la infraestructura necesarias para ganarse esa confianza. Esa es la preocupación principal que revelan las nuevas perspectivas bancarias del Data and AI Impact Report: The Trust Imperative de SAS, con investigaciones de IDC. Entre los cuatro sectores examinados en el estudio, la banca supera a la administración pública, los seguros y las ciencias de la vida tanto en gasto en IA como en la adopción de prácticas de IA confiables. De hecho, aproximadamente una cuarta parte (23 %) de los bancos opera en el nivel más alto del ‘Índice de IA Confiable’ de IDC. Pero, incluso con estas ventajas, la mayoría de las instituciones bancarias se quedan muy por debajo del "índice ideal" del documento, que combina una alta confianza con un alto nivel de fiabilidad.
Según el informe, solo el 11 % de los bancos tiene sistemas verdaderamente fiables y confía en ellos. Por otro lado, casi la mitad (47 %) cae en lo que IDC llama el "dilema de la confianza": infrautilizan la IA porque no confían lo suficiente en ella, o dependen en exceso de sistemas de IA que no han sido validados de forma adecuada.
"En materia de IA confiable, la banca lidera a todos los sectores en este estudio, y, aun así, la preparación fundamental de la mayoría de los bancos no está ni cerca de donde debería estar", afirmó Stu Bradley, vicepresidente senior de Soluciones de Riesgo, Fraude y Cumplimiento de SAS. “Aproximadamente nueve de cada diez bancos aún tienen que alinear completamente la confianza con la evidencia, y cerca de uno de cada cinco sigue operando con datos en silos. Cerrar la brecha entre la ambición en IA y la preparación para la IA debería ser una prioridad del más alto nivel para todos los bancos”.
La inversión aumenta, pero los cimientos siguen siendo frágiles
El informe, basado en una encuesta global e intersectorial realizada a 2.375 líderes de TI y de negocios, revela una tendencia preocupante: la inversión en capacidades de IA no se iguala con la inversión en los pilares de innovación responsable que hacen que la IA sea de fiar. En una industria donde el fallo de un solo modelo puede desencadenar sanciones regulatorias o erosionar la confianza del consumidor de la noche a la mañana, esta desconexión es muy peligrosa.
Y el problema no es la falta de inversión: la trayectoria de gasto en IA de los bancos supera a todos los demás sectores del estudio. La mayoría de los bancos (60%) espera un crecimiento de entre el 4 % y el 20 %, mientras que un grupo más reducido (12%) anticipa aumentos aún más pronunciados. A pesar de este impulso, el estudio descubrió que persisten importantes debilidades fundamentales, entre ellas:
Para abordar estos problemas, más de la mitad (52%) de los bancos planea expandir su arquitectura de IA; otro 43% planea formar o ampliar equipos dedicados a la IA. Sin embargo, menos de un tercio (31%) planea enfocarse en desarrollar y ajustar los modelos de IA por sí mismos. En conclusión: estas barreras no son ni abstractas ni teóricas; son estructurales.
"El sector bancario comprende claramente el potencial de la IA, pero la comprensión y la ejecución no son lo mismo", señaló Kathy Lange, directora de investigación de la Práctica de IA y Automatización de IDC. "Sin una arquitectura de datos sólida, marcos de gobernanza y cantera de talento, los bancos corren el riesgo de invertir dinero en iniciativas de IA que no pueden ofrecer un retorno de la inversión (ROI) o, peor aún, que socavan la misma confianza de la que dependen".
La innovación responsable, y no el ahorro de costes, impulsa el ROI de la IA
El informe también desafía la suposición de que el valor principal de la IA en la banca es la reducción de costes. Al contrario: la banca es la única que clasifica la innovación de productos y servicios por encima de la eficiencia de los procesos como la principal fuente de valor impulsado por la IA.
Las cifras de ROI intersectoriales muestran que los bancos van por buen camino.
Las empresas que utilizan la IA para mejorar la experiencia del cliente registraron el mayor retorno: 1,83 dólares por cada dólar invertido, seguidas de cerca por las compañías centradas en expandir la cuota de mercado (1,74 dólares). Aquellas centradas en el ahorro de costes registraron cifras más bajas: 1,54 dólares por dólar. Además, las empresas que priorizaron una IA confiable tenían un 60% más de probabilidad de duplicar el retorno general de sus iniciativas de IA. Esa es una prueba sólida de que la innovación responsable es un acelerador del crecimiento que se amortiza con creces.
Los bancos también avanzan de forma más decidida que otros sectores hacia el Agentic AI, y casi un tercio planea aumentar la inversión en IA confiable para respaldar sistemas más autónomos. Pero a medida que los sistemas de IA adquieren mayor autoridad en la toma de decisiones, las consecuencias de una gobernanza débil adquieren mayor gravedad.
"Los reguladores están observando. Los clientes están observando. Y en este momento, casi la mitad de los bancos están utilizando IA no probada, o dudan en aprovechar la IA que ya han validado", comenta Mónica Gutiérrez, directora de ventas para Financial Services de SAS para España y Portugal. “Ningún banco quiere quedar rezagado en esta carrera altamente competitiva, y los ahorros de costes por sí solos no los mantendrán en ella. Los bancos que ganen serán aquellos que inviertan en gobernanza, explicabilidad, transparencia y cimientos de datos sólidos antes de escalar, no después de que algo se rompa".
Para obtener más información y acceder al informe completo Data and AI Impact Report, publicado en septiembre de 2025, visita SAS.com/ai-impact.