El pasado mes de septiembre, Meta lanzó Muse, su agente de inteligencia artificial personal. Entre sus capacidades financieras está la de conectarse a más de 12 mil instituciones financieras estadounidenses a través de Plaid, analizar los saldos y transacciones del usuario, detectar suscripciones innecesarias e, inevitablemente, identificar que el dinero aparcado en una cuenta corriente al 0.1% podría estar generando un 4% o un 5% en un fondo monetario o en una cuenta de mayor rentabilidad.
La reacción de Wall Street fue inmediata. Bank of America publicó una nota para clientes calificando a Muse como “un riesgo evolutivo a varios años” para el modelo de negocio bancario.
Torsten Sløk, economista jefe de Apollo, fue más gráfico aún y se preguntó si estamos ante el inicio de una “corrida bancaria agéntica”: agentes de IA que barren automáticamente el efectivo de las cuentas corrientes hacia destinos de mayor rendimiento.
Un producto que podría cambiar el juego en la captación de pasivos. Según datos de la Reserva Federal, unos 5.4 billones de dólares permanecen en cuentas corrientes estadounidenses con rentabilidades cercanas a cero.
En Europa, la Comisión Europea estima que aproximadamente 10 billones de euros de los hogares de la zona euro están depositados en cuentas bancarias con remuneraciones por debajo del 1% anual.
Diez billones de euros de ahorradores que no comparan, no cambian de entidad y no gestionan activamente su efectivo. Si un agente de IA empieza a hacerlo por ellos —comparando rendimientos, identificando depósitos mejor remunerados o bonos soberanos igualmente seguros, y ejecutando el traspaso—, el costo de captación de depósitos para la banca se dispararía.
Los márgenes de intermediación, columna vertebral del negocio bancario tradicional, podrían sufrir una presión sin precedentes.
No es ciencia ficción. JPMorgan ya ha elevado su precio objetivo de Meta argumentando que Muse puede convertirse en la aplicación de IA de consumo más utilizada desde ChatGPT.
Y aunque hoy Muse aún no puede mover dinero entre cuentas de forma autónoma, la infraestructura está ahí: Plaid ya conecta las credenciales de pago y la brecha tecnológica es cuestión de meses, no de años.
La otra cara: la ciberseguridad como talón de Aquiles
Pero la IA no solo amenaza el modelo comercial de la banca: también su infraestructura tecnológica. En septiembre de 2026, Anthropic —la empresa detrás del modelo Claude— publicó su informe de inteligencia de amenazas más exhaustivo hasta la fecha.
Entre diciembre de 2025 y agosto de 2026, el equipo de Anthropic identificó y desarticuló operaciones en las que grupos patrocinados por Estados, ciberdelincuentes con motivación financiera y hacktivistas solitarios utilizaron modelos de IA para automatizar cadenas completas de ciberataques: desde el reconocimiento y la explotación de vulnerabilidades hasta la exfiltración de datos, pasando por la reescritura automática de malware para evadir las detecciones de seguridad.
Para un sector como el bancario, que ha digitalizado completamente su operativa y que gestiona datos de millones de clientes en infraestructuras críticas, este escenario es especialmente preocupante.
Si un atacante solitario puede hoy sostener campañas que antes requerían equipos de especialistas —como documentó Anthropic con un grupo chino que descubrió más de una docena de posibles vulnerabilidades de día cero en un solo mes usando “enjambres de agentes” de IA—, la inversión en ciberseguridad bancaria tendrá que escalar proporcionalmente. Un costo adicional que se suma a la presión sobre los márgenes.
La paradoja del empleo: eficiencia al precio de las persona
Al mismo tiempo, los propios bancos están apostando fuerte por la IA para mejorar su eficiencia operativa. El ejemplo más reciente es Barclays, que anunció hace apenas unos días el recorte de 5 mil empleos —un 5% de su plantilla global— como resultado directo de la adopción de inteligencia artificial en sus procesos internos.
Su consejero delegado, CS Venkatakrishnan, fue claro: “Emplearemos la IA a escala”. No es un caso aislado: HSBC, Standard Chartered y Danske Bank también han anunciado recortes de empleo vinculados a la automatización inteligente en lo que va del año.
La estrategia tiene lógica financiera: Barclays espera que sus medidas de eficiencia generen mil 100 millones de libras en ahorros adicionales en 2027. Pero, como advirtió Will Howlett, analista de Quilter Cheviot, estos recortes “ilustran lo significativamente que la IA y la automatización podrían remodelar la industria bancaria en los próximos años”.
Los bancos llevan años invirtiendo en tecnología, pero estamos alcanzando el punto donde esa inversión se traduce en que se necesitan menos personas para operar el negocio.
Un periodo de transformación con un final aún por definir
El sector bancario se enfrenta simultáneamente a tres fuerzas de la IA que convergen desde direcciones distintas. Primera: agentes inteligentes como Muse, que negocian en nombre de los clientes, buscan la mejor rentabilidad para sus ahorros y amenazan con drenar los depósitos baratos que han sido el combustible histórico de la banca.
Segunda: una ciberseguridad cada vez más desafiante, donde agentes de IA autónomos generan vulnerabilidades y ataques a una velocidad que desborda las defensas tradicionales, obligando a las entidades a inversiones crecientes para proteger un servicio que es infraestructura crítica de cualquier economía.
Tercera: la propia adopción interna de la IA como herramienta de productividad, que mejora márgenes y eficiencia, pero transforma profundamente —y reduce— la fuerza laboral del sector.
Cada una de estas fuerzas es, por sí sola, transformadora. Combinadas, configuran lo que puede ser la mayor disrupción que la banca haya experimentado desde la digitalización.
Los bancos que logren integrar sus propios asistentes de IA para retener depósitos dentro de su ecosistema, invertir en ciberdefensa de última generación y gestionar la transición laboral con responsabilidad estarán mejor posicionados.
Pero, como casi todo en este campo, el desenlace está por escribirse. La IA avanza más rápido que la regulación, más rápido que la adaptación organizativa y, posiblemente, más rápido que nuestra capacidad para anticipar todas sus consecuencias.
Los bancos han sobrevivido a crisis financieras, guerras y pandemias. La pregunta ahora es si están preparados para una revolución que no viene de fuera del sistema, sino que se instala en el corazón mismo de su operativa, su seguridad y su relación con los clientes.
Fuente: El Financiero