Santander avanza en la ejecución de su estrategia de inteligencia artificial. Un año después de anunciar nuestra ambición de convertirnos en un banco data & AI-first, la IA ya nos está ayudando a mejorar la forma en que trabajamos, atendemos a los clientes, gestionamos el riesgo y operamos el banco. Para mí, ser AI-first significa aplicar la inteligencia artificial allí donde puede generar un impacto tangible.
Por eso, Santander se ha marcado el objetivo de generar más de 1.000 millones de euros de valor de negocio con IA entre 2026 y 2028, combinando nuevas fuentes de ingresos y reducción de costes. El nuevo periodo de medición comenzó en 2026 y solo en el primer trimestre de 2026 hemos alcanzado 35 millones de euros de valor de negocio. Esperamos que esta cifra siga creciendo en el segundo trimestre y vamos camino de superar los 200 millones de euros al cierre del año, a medida que se van implantando en todo el grupo determinadas soluciones.
Para lograrlo, nos estamos centrando en tres prioridades: hacer que el banco sea más rápido, seguro y eficiente; por ejemplo, mediante la automatización de procesos; utilizar la IA para abrir nuevas fuentes de crecimiento; y ayudar a nuestros equipos a incorporar la inteligencia artificial a su trabajo diario. La lógica es sencilla: concentrarnos en menos iniciativas, pero con capacidad real de mover la aguja, medir su impacto y escalar en todo el grupo aquello que funciona.
La IA en Santander, en cifras
- 185.000 empleados con acceso a herramientas de IA en todo el mundo.
- 35 millones de euros de valor de negocio en el primer trimestre; en camino para superar 200 millones de euros al cierre del año.
- Más de 1.000 millones de euros de valor objetivo generado por IA entre 2026 y 2028.
- 17.000 personas utilizando IA en desarrollo de software y el 40% del código desarrollado con IA en junio.
- Los modelos de IA de Openbank procesan 100.000 alertas de prevención de blanqueo de capitales al año.
- Más de 280 agentes de automatización de procesos en producción.
Impacto real en el banco
La inteligencia artificial ya se está aplicando en procesos de negocio reales. Muchas soluciones nacen en un país, negocio o función, pero se diseñan desde el principio para poder reutilizarse en otras partes del grupo cuando generan valor. Esa es una de las grandes ventajas de Santander: ejecución local, capacidades globales e impacto a escala.
En operaciones y riesgos, la automatización de procesos es uno de los ejemplos más claros de cómo la IA puede generar valor a escala. Santander ya cuenta con más de 280 agentes de automatización de procesos en producción, que ayudan a automatizar tareas manuales y flujos de trabajo de principio a fin en ámbitos como crédito, fraude, conocimiento del cliente (KYC) y operaciones. En Brasil, la IA se está utilizando en reclamaciones por fraude con tarjetas, con un proceso alrededor de un 95% más rápido, hasta un 90% de automatización y una tasa de error inferior al 1%.
En atención al cliente, la IA está haciendo que las interacciones sean más sencillas y naturales. En Reino Unido, el banco está empezando a desplegar IA en sus canales de voz para consultas relacionadas con tarjetas. El objetivo es que alrededor de 240.000 llamadas, un 40% del volumen anual, se resuelvan mediante autoservicio, lo que ahorra a los clientes unas 26.000 horas y permite a los equipos de atención dedicar unas 45.000 horas a necesidades más complejas. Esta capacidad también se está aplicando en Santander y Openbank en España, con interacciones diseñadas para ser naturales y sencillas para el cliente.
La inteligencia artificial también ayuda a Santander a incorporar más información en una fase más temprana de la relación con el cliente. En España, el aprendizaje automático y los datos en tiempo real se están utilizando en el proceso de alta para evaluar si un nuevo cliente puede ser elegible para una tarjeta de crédito desde el primer día. El objetivo es ofrecer a los clientes la respuesta adecuada en el momento oportuno.
En ámbitos como prevención del delito financiero, tecnología, finanzas y actividad comercial se observa el mismo patrón: la IA ayuda a acelerar el análisis y a facilitar interacciones más relevantes. Los modelos de IA de Openbank procesan aproximadamente 100.000 alertas de prevención de blanqueo de capitales al año. Investigaciones que antes podían llevar horas ahora pueden completarse en minutos. En mayo de 2026, más de 17.000 personas ya trabajaban con IA agéntica en desarrollo de software, y en junio el 40% de todo el código fue desarrollado con IA.
La IA como motor de crecimiento
La inteligencia artificial no solo sirve para ganar eficiencia. También está abriendo nuevas oportunidades de crecimiento.
En pagos, Getnet está utilizando IA para mejorar la experiencia de clientes en comercios internacionales; por ejemplo, cuando un cliente paga con tarjeta en el extranjero y prefiere hacerlo en su moneda local. Esto puede mejorar la experiencia del cliente, ayudar a los comercios a aumentar la conversión y permitir servicios de pago más avanzados para el comercio transfronterizo.
Este avance apunta a un cambio más amplio: el pago en compras asistidas por agentes de IA. A medida que los agentes de IA empiecen a ayudar a los clientes a buscar, comparar y comprar, los pagos tendrán que adaptarse a recorridos cada vez más asistidos, y en el futuro iniciados, por inteligencia artificial. Santander fue el primer banco en Europa en probar pagos con agentes de IA junto a Mastercard, y el primero en Latinoamérica en hacerlo con Visa.
IA para todos los empleados
El siguiente paso era poner esta capacidad al alcance de todos. Hasta ahora, cerca de 40.000 empleados ya utilizaban herramientas de IA de forma activa en todo el grupo. Desde hoy, Santander da acceso a estas herramientas a sus 185.000 empleados en todo el mundo.
Para muchos equipos, esto significa utilizar la IA en herramientas de productividad del día a día para preparar análisis, encontrar información más rápido, resumir documentos, mejorar conversaciones con clientes o simplificar procesos internos.
Pero el acceso es solo el punto de partida. Convertirse en un banco AI-first significa ayudar a las personas a integrar la IA en su forma habitual de trabajar: entender qué puede hacer, dónde están sus límites, cómo comprobar sus respuestas y cómo utilizarla de forma responsable. Por medio de formación, orientación práctica y comunidades de aprendizaje, los empleados pueden compartir ejemplos, ganar confianza y acelerar la adopción en mercados y funciones.
Nuestra estrategia AI-first no depende de una sola herramienta. Microsoft Copilot ayuda a los empleados en tareas habituales de productividad, incluidas experiencias avanzadas de Microsoft 365 Copilot impulsadas por los principales modelos de IA. Para capacidades más especializadas, Santander trabaja con un enfoque multiproveedor, que combina soluciones como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, Gemini de Google, startups y otros socios tecnológicos, además de G42 en el desarrollo de soluciones bancarias con IA.
Escala, confianza y dirección estratégica
Santander tiene una estrategia clara de IA, resultados tangibles y la escala necesaria para convertir capacidades concretas en valor para todo el grupo. No partimos de la teoría: la IA ya está mejorando procesos, apoyando a nuestros equipos y abriendo nuevas oportunidades en el banco.
La inteligencia artificial despliega todo su potencial cuando se incorpora de forma natural a cómo atendemos a los clientes, analizamos información, aceleramos procesos y trabajamos cada día. Eso ya está ocurriendo en Santander, siempre dentro de marcos éticos, legales, de ciberseguridad y de gestión de riesgos claros. No compartimos datos de clientes externamente para entrenar modelos de terceros, y los procesos que utilizan IA operan en entornos seguros.
Ahora toca seguir avanzando con foco, disciplina y ambición. Sabemos dónde queremos competir, estamos demostrando el impacto y contamos con la escala necesaria para que la inteligencia artificial forme parte de cómo Santander genera valor para sus clientes cada día.
