Una previsión que sacude al sector financiero europeo
La inteligencia artificial podría ser responsable de la desaparición de más de 200.000 puestos de trabajo en la banca europea antes de 2030. Así lo estima un análisis de Morgan Stanley, que sitúa esa cifra en torno al 10% de los 2,12 millones de trabajadores que emplea actualmente el sector en el continente. La razón principal: la apuesta decidida de las entidades por la automatización para mejorar su rentabilidad.
Datos clave del informe:
- Más de 200.000 empleos en riesgo en la banca europea hasta 2030
- Impacto estimado sobre los 35 grandes bancos europeos analizados
- Francia y Alemania, entre los países con mayor exposición por sus elevadas ratios de costes
- Las áreas más afectadas: middle-office, back-office, cumplimiento normativo y gestión de riesgos
Las funciones de soporte, las más amenazadas por la IA
El estudio señala que los llamados "servicios centrales" son los más vulnerables a la automatización. Se trata de áreas con una característica común: tareas repetitivas, reglas bien definidas y grandes volúmenes de datos como documentos, formularios, transacciones e informes.
En ese entorno, la IA encuentra terreno abonado para tareas como la revisión documental, extracción de datos, conciliaciones contables, redacción de borradores o apoyo a auditorías. Sin embargo, el riesgo no siempre se materializa como una sustitución directa. En muchos casos, las reducciones se producen por no cubrir bajas naturales —jubilaciones o rotación— y por reorganizaciones de equipos, no necesariamente por despidos masivos.
El crédito hipotecario aprobado en un solo día
Niccolò Ubertalli, consejero delegado de CCF (anteriormente HSBC France), declaró que "la IA ya ha eliminado empleos en las áreas sin contacto directo con clientes". Puso como ejemplo el crédito hipotecario, que ahora puede aprobarse en un único día cuando antes requería varias semanas. Este tipo de agilización funciona bien cuando los datos ya están estructurados; en los casos complejos, la revisión humana sigue siendo determinante.
La presión de los inversores acelera la automatización
Detrás de la carrera hacia la automatización hay un objetivo claro: mejorar los márgenes y la eficiencia operativa. Morgan Stanley subraya que los bancos europeos siguen por detrás de sus homólogos estadounidenses en rentabilidad, y que países como Francia y Alemania presentan una exposición especialmente elevada debido a sus altos costes estructurales.
Con los inversores exigiendo mejoras en la ratio coste/ingreso, la IA aparece como una palanca de reducción de gastos. No obstante, su implementación no es gratuita ni inmediata: integrar estas tecnologías con sistemas heredados, garantizar la seguridad, gestionar los modelos y cumplir con los requisitos de auditoría supone una inversión considerable. Áreas como AML/KYC, protección de datos y reporting regulatorio exigen controles adicionales que pueden limitar los beneficios a corto plazo.
Aun así, los analistas de Morgan Stanley afirman que "muchos bancos hablan de ganancias de eficiencia de hasta un 30% gracias a la IA". En la práctica, esos beneficios suelen aparecer primero en tareas de primera versión: borradores, búsqueda interna, resúmenes y clasificación de contenidos.
Recortes que ya son una realidad: ABN Amro y Société Générale
La reestructuración ya no es solo una proyección futura. El banco neerlandés ABN Amro ha anunciado su intención de reducir casi el 20% de su plantilla antes de 2028. Una señal contundente de que la transformación está en marcha.
En Francia, el director general de Société Générale, Slawomir Krupa, advirtió que "nada es sagrado" en su plan de reducción de costes, una declaración interpretada como apertura a recortes en distintas áreas y niveles jerárquicos.
Un matiz importante que suele pasarse por alto: cuando se automatizan funciones de soporte, los ajustes tienden a concentrarse en tareas de alto volumen y reglas estables —operaciones, reporting, validaciones rutinarias—. Las funciones más cercanas a decisiones relevantes, como el crédito complejo o el cumplimiento de alto impacto, tienden a migrar hacia perfiles con mayor capacidad de supervisión y de cuestionar los resultados de la IA.
UBS y JPMorgan piden prudencia y apuestan por los fundamentos
No todos los analistas comparten el mismo optimismo sobre el impacto inmediato de la IA. Jason Napier, responsable de análisis de banca europea en UBS, señala que "los bancos aún no reportan mejoras tangibles en eficiencia" y que "estas potentes herramientas todavía no han sido desplegadas plenamente".
Sin embargo, UBS considera que 2026 podría marcar un punto de inflexión si la IA demuestra un impacto real. El propio banco envió a 250 altos directivos a una cumbre sobre inteligencia artificial celebrada en Oxford, tratando el tema como una prioridad estratégica.
También se escuchan advertencias sobre los riesgos de una adopción precipitada. Conor Hillery, codirector general de JPMorgan Chase para Europa, defiende que "en la carrera hacia la IA, no podemos perder de vista los fundamentos". En banca, eso implica saber evaluar el riesgo, comprender los productos, detectar fallos de control y cumplir la normativa. Sin esa base sólida, la supervisión se convierte en mera validación automática, con todos los riesgos que eso conlleva.
Una tendencia global: Goldman Sachs y el proyecto "Mercury" de OpenAI
La presión sobre el empleo bancario no se limita a Europa. En Estados Unidos, Goldman Sachs alertó a sus trabajadores en octubre sobre posibles recortes y anunció una congelación de contrataciones hasta finales de 2025, dentro del programa "OneGS 3.0", centrado en la integración de clientes y el reporting regulatorio.
Al mismo tiempo, Bloomberg informó de que OpenAI ha puesto en marcha un proyecto denominado "Mercury", orientado a desarrollar una IA capaz de reemplazar a analistas júnior en tareas de modelación financiera. Para ello, habrían sido contratados más de 100 ex-banqueros.
Incluso cuando la IA automatiza partes del análisis, los bancos y reguladores tienden a exigir la intervención humana en decisiones relevantes: validación de supuestos, coherencia de modelos, trazabilidad y control de versiones, especialmente cuando hay impacto en clientes, capital regulatorio o riesgo operacional.
Por qué esta noticia importa
De confirmarse las estimaciones de Morgan Stanley, estaríamos ante una de las mayores transformaciones del empleo bancario en Europa en décadas. El impacto sería especialmente intenso en funciones críticas aunque poco visibles, como el riesgo y el cumplimiento normativo. En países con bancos sometidos a fuerte presión regulatoria y de eficiencia, el efecto podría traducirse menos en despidos inmediatos y más en recualificación profesional, centralización de funciones y reducción de nuevas contrataciones en áreas de procesamiento.
Al mismo tiempo, la brecha entre la promesa de ganancias —hasta un 30% en eficiencia según Morgan Stanley— y la prudencia de analistas como los de UBS sugiere que el impacto real dependerá de cómo se implemente la tecnología: calidad de los datos, integración en los procesos, controles internos, privacidad y seguridad. En un sector tan regulado, avanzar rápido sin una gobernanza adecuada puede salir muy caro, en forma de fallos operativos, incidentes de datos y decisiones difíciles de justificar ante los supervisores.
