SAS prevé que la banca en 2026 medirá la IA por resultados y reforzará la confianza digital

En un escenario de incertidumbre económica y cambios tecnológicos, la banca se mueve para mantenerse competitiva en un entorno marcado por el dominio de la IA. Sin embargo, el pasado año ha demostrado a las entidades que experimentar con la IA ya no es suficiente.

El inicio de 2026 marca también el comienzo de una etapa en la que el sector exige impactos reales, responsables y medibles. Y es que solo convirtiendo las inversiones en inteligencia artificial en resultados tangibles se podrá afianzar la confianza frente a clientes y reguladores y demostrar que la innovación puede convivir con la responsabilidad.

De cara a este nuevo año, SAS, prevé que las organizaciones que integren soluciones avanzadas y las combinen con el talento humano obtendrán una ventaja competitiva decisiva. Además, con la necesidad de un marco de gobernanza sólido, se intensificará una prioridad que ya es parte del día a día del sector: reforzar la autenticación no solo de las personas, sino también de los agentes digitales que actúan en su nombre.

En esta línea, Mónica Gutiérrez, directora de ventas para sector privado de SAS para España y Portugal, afirma: “El sector bancario dejará atrás la fase experimental para centrarse en resultados. La IA solo generará ventaja si es verificable, tiene un marco de gobernanza claro y protege los datos críticos frente a la contaminación. Igual de importante será usar agentes de IA para convertir datos no estructurados en decisiones rápidas y aplicar modelos cuantitativos para ganar eficiencia y controlar mejor el riesgo, manteniendo la confianza de clientes y reguladores”.

La compañía anticipa que la eficiencia operativa, la experiencia de cliente y el control del riesgo se decidirán por la capacidad de las entidades para desplegar IA responsable, proteger datos críticos y autenticar identidades humanas y digitales

• La confianza se medirá con inteligencia verificada

La IA ya ha optimizado procesos críticos, pero también ha alimentado una confianza excesiva en decisiones automáticas. En 2026, la nueva referencia será la transparencia verificable: auditoría de modelos, explicabilidad de decisiones y trazabilidad entre el resultado analítico y métricas de negocio. La confianza dejará de ser una percepción para basarse en evidencias como el impacto en satisfacción del cliente, cumplimiento regulatorio y rentabilidad ajustada al riesgo.

• Bóvedas de datos para protegerse de la contaminación

La expansión de la IA generativa y de los datos sintéticos introduce un riesgo de contaminación de repositorios críticos (por sesgos, manipulaciones o mezclas de procedencias no controladas). Las entidades avanzarán hacia “bóvedas” digitales gobernadas para datos clave, con accesos restringidos, separación de entornos y controles automatizados capaces de detectar degradación de calidad antes de que afecte a modelos de riesgo, fraude o cumplimiento.

• GenAI para convertir lo no estructurado en decisiones

Según un estudio de SAS y FT Longitude, más del 80% de la información empresarial permanece en formatos no estructurados y sigue creciendo con rapidez. En 2026, agentes de conocimiento basados en grandes modelos de lenguaje y en generación aumentada por recuperación (RAG) acelerarán el acceso a ese contenido y lo transformarán en respuestas accionables. El objetivo será acelerar la toma de decisiones, lograr una gestión del riesgo más proactiva y una relación con la cliente más personalizada, con contexto y consistencia en todos los canales.

• IA y crédito cuantitativo para ganar eficiencia en renta fija

Las entidades usarán cada vez más la IA para decidir mejor dónde colocar el dinero. Estos sistemas combinarán indicadores que cambian a gran velocidad, como datos económicos, noticias o la evolución de los mercados, para ajustar presupuestos casi en tiempo real y buscar más rentabilidad con el menor riesgo posible.

Si se quiere alcanzar el doble objetivo de anticiparse a posibles imprevistos o detectar nuevas oportunidades, las entidades necesitarán buenos datos, controles estrictos sobre su uso y modelos que puedan revisarse y actualizarse con rapidez.

• El salto cuántico: de la prueba a la producción

La computación cuántica empezará a salir del terreno experimental para entrar en producción en casos de uso donde los métodos tradicionales se quedan cortos. La optimización o la detección de anomalías, fraude y riesgo serán las principales áreas donde esta tecnología emergente puede ser diferencial. Las entidades que adopten antes estas herramientas, acompañadas de equipos especializados y procesos de validación rigurosos, podrán lograr ventajas competitivas medibles a medida que madure el ecosistema.

Concluyendo

Si bien es cierto que 2026 se perfila como un punto de inflexión para la banca, la innovación solo contará si es verificable, operativa y tiene un marco de gobernanza bien estructurado. Las entidades que midan la IA por resultados, protejan sus datos esenciales, combinen equipos humanos y agentes inteligentes y refuercen su control del riesgo y la identidad digital serán las que conviertan las predicciones en valor real.