José Miguel Durán, director de Transformación e Inteligencia Artificial de Bankinter.
José M. Durán, director de IA en Bankinter: "La automatización total es una frontera que todavía no se ha cruzado"
Bankinter extiende la IA generativa a más de 5.500 empleados en España y afronta el reto de integrarla en el día a día de toda la organización.
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El encuentro con José Miguel Durán, director de Transformación e Inteligencia Artificial de Bankinter, tiene lugar en la sede de esta entidad financiera en Madrid. El punto de partida es el anuncio del despliegue de la IA generativa a toda su plantilla en España, que suma unos 5.500 empleados, dentro de una organización que alcanza cerca de 7.000 a nivel global.
Cúpula directiva, puestos intermedios, empleados en oficinas y sucursales… Todos ellos trabajan ya con una herramienta, adaptada a su uso y funciones, con el objetivo de ganar en eficiencia y productividad. Detrás, la tecnología de Microsoft y su Copilot.
La conversación, como cabía esperar, empieza y gira en torno a este acuerdo, aunque también aborda la trayectoria con la IA tradicional, que llevan implementando desde hace más de 20 años. “¿Sólo vamos a hablar de inteligencia artificial?”, inquiere Durán tras varios minutos de entrevista.
Es probable que el tema que está copando las conversaciones del sector TIC empiece a generar cansancio informativo, pero se merece esa atención. En este caso, porque Bankinter presume de ser el primer banco español que extiende la IA generativa a todos sus empleados.
Un movimiento que poco tiene que ver con el de otras empresas -de su sector y de otros-, que siguen experimentando, pero sin terminar de escalar sus pilotos. “Comprar tecnología es fácil. El verdadero reto está en la transformación cultural y organizativa, en cómo aprovecharla en el día a día”, resume Durán.
IA para todos
Este paso adelante forma parte de una estrategia bautizada como ‘IA First’ que, según indica el directivo, está auspiciada directamente por la consejera delegada, Gloria Ortiz. Un apoyo que no es casual. Antes de ocupar su actual posición, una de las responsabilidades de Ortiz fue supervisar los servicios de tecnología y operaciones del grupo en España y Portugal, así como los proyectos de transformación digital.
Ese apoyo directo de la CEO refuerza, sin lugar a dudas, la iniciativa. La tecnología, como sostienen cada vez más CIOs, ha dejado de ser un soporte para convertirse en parte del negocio, y en este caso actúa en dos direcciones: “desde arriba, con grandes proyectos corporativos, y desde abajo, impulsando su uso cotidiano entre los empleados”. El propósito es que cale en toda la organización.
Noelia Hernández Nieto (DISRUPTORES) y José Miguel Durán (Bankinter) en un momento de la entrevista.
En un entorno donde la regulación y el riesgo suelen frenar este tipo de implantaciones, y especialmente en un sector como el financiero, Bankinter ha optado por un enfoque en el que “el riesgo real de la inteligencia artificial es no impartir la formación adecuada para utilizarla”, afirma Durán. Un planteamiento que se apoya en tres pilares: “cultura, herramientas y habilidades”.
“Escalar la inteligencia artificial en un banco no es lo mismo que hacerlo en un equipo de 20 personas. En nuestro caso, implica cambiar la forma de trabajar de entre 6.000 y 7.000 empleados localizados en distintas geografías”, apunta Durán. De momento, el despliegue se concentra en España; y avanza en sus sedes de Portugal, Irlanda y Luxemburgo.
3.000 agentes
Como en cualquier transformación de esta magnitud, el camino no ha sido fácil. La entidad comenzó sus pilotos con IA generativa hace unos tres años y medio, cuando las primeras herramientas empezaron a consolidarse. Primero, en entornos controlados; después, con un grupo de 250 personas; y más adelante, con sucesivas ampliaciones.
“Esta tecnología era incipiente y había que probarla antes de tomar una decisión de esta envergadura”, explica Durán. “Cada fase servía para validar tres elementos: madurez tecnológica, seguridad y productividad”.
"El riesgo real de la inteligencia artificial es no impartir la formación adecuada para utilizarla”
El punto de inflexión llega cuando esos indicadores empiezan a ser consistentes. Y ahí es donde Bankinter decide ampliar su modelo y extender el uso de soluciones como Copilot a toda la organización, desde servicios centrales hasta la red comercial o los equipos de desarrollo, que utilizan GitHub Copilot.
Desde ahí, han construido una capa propia de agentes (pequeñas aplicaciones internas) que hoy superan los 3.000. Estos agentes, en palabras de Durán, automatizan, y en muchos casos aceleran, tareas como el análisis de propuestas comerciales, el estudio de información financiera, la comparación de ofertas entre distintas entidades, la revisión de normativas o la preparación de reuniones con clientes. También se utilizan en áreas como marketing, donde ayudan a generar propuestas personalizadas de forma más ágil.
Industrialización de la IA
El modelo, explica el directivo, permite a cualquier empleado construir sus propios agentes para resolver necesidades concretas. Cuando alguno de ellos demuestra su potencial, se somete a un proceso de validación interna: “Pasan por una unidad que se encarga de homologarlos para que tengan un comportamiento mucho más robusto y predecible”.
“Sobre esa base, estos desarrollos se estandarizan y se ponen a disposición del resto de la organización, acompañados de métricas, formación y capacidad de escalado”, añade. De esta forma se crea un ecosistema común.
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Sin embargo, hay una cuestión incómoda que Durán no evita: el sistema todavía no es perfecto y tardará en serlo, debido a la propia naturaleza probabilística de la IA. “El 90% de la funcionalidad de un agente se consigue, pero el último 10%, relacionado con que siempre responda en un mismo formato y con la misma precisión, nos está costando un poco más”, admite.
Ese margen de error no es menor y marca cómo se usan hoy estas herramientas. “Si le preguntamos a un agente diez veces lo mismo en momentos diferentes, la respuesta no siempre va a ser igual”. Por eso, el banco ha tenido que crear equipos especializados que trabajan en ese último tramo, “reforzando la robustez de los agentes y estandarizando su comportamiento”.
"El sistema no es perfecto debido a la naturaleza probabilística de la IA"
La inteligencia artificial, por ahora, no decide de forma autónoma. Es decir, asiste, acelera y propone, pero no ejecuta directamente. Los agentes no se conectan automáticamente a los sistemas corporativos, por lo que sigue habiendo supervisión humana.
“Hay casos donde el nivel de fiabilidad es muy alto, pero incluso ahí la automatización total sigue siendo una frontera que todavía no se ha cruzado, al menos en los ámbitos más sensibles”, apunta.
La arquitectura
Por debajo de todo este despliegue, se ha diseñado una infraestructura para soportar toda esta carga, combinando entornos en la nube (principalmente sobre Azure y Google Cloud) con sistemas propios, en una arquitectura híbrida que permite mantener control, seguridad y flexibilidad.
“En nuestra actividad diaria, trabajamos sobre nuestro propio entorno corporativo en la nube”, explica Durán, lo que facilita un escalado rápido y controlado del servicio.
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Una base que se apoya en un trabajo previo del banco en analítica avanzada y machine learning, con el que ya operaban antes de la llegada de la IA generativa. “Tenemos modelos que trabajan en tiempo real y generan recomendaciones en tiempo real”, señala, lo que ha permitido acelerar la incorporación de estas nuevas capacidades sin partir de cero.
A partir de ahí, la entidad ha construido una arquitectura que combina servicios externos, como los modelos de inteligencia artificial o la capacidad de cómputo en la nube, con desarrollos propios conectados a sus sistemas internos. “Esto permite mantener el control sobre los datos y los procesos críticos, al tiempo que se incorporan nuevas capacidades tecnológicas”.
El cambio de la organización
Pero incluso aquí el foco vuelve a ser el mismo: la tecnología no es el obstáculo. Hoy, unas 150 personas trabajan directamente en proyectos de inteligencia artificial, lo que representa cerca de un 25% del área tecnológica, y la inversión “se ha multiplicado aproximadamente por diez respecto al año pasado”, en una tendencia que se repite en ejercicios anteriores.
Sin embargo, desde fuera el impacto no siempre es evidente, porque no se materializa en un único producto visible y tangible, sino en un cambio progresivo de la operativa interna.
"La automatización total es una frontera que todavía no se ha cruzado"
La cuestión es cómo se traduce todo esto para el cliente: “Debería notar más agilidad en la respuesta, más precisión y mucha más personalización”, señala Durán, poniendo como ejemplo soluciones que ayudan a los gestores a preparar reuniones con una visión completa del cliente a partir del histórico de interacciones o sistemas que permiten adaptar propuestas comerciales de forma más rápida.
Pero la inteligencia artificial no es lo único a lo que prestan atención. “Ahora mismo el gran foco son datos e inteligencia artificial, pero también invertimos mucho en el contacto directo con el cliente, en la web y la app, en la usabilidad”, concreta Durán.
A ello añade el trabajo en la trastienda, donde la automatización sigue ganando peso con “herramientas de BPM (Business Process Management), integración con nuestras aplicaciones bancarias…”; y reforzando su nube, “invirtiendo en resiliencia y escalabilidad”.
Ahora la pregunta que Durán lanzó en mitad de la conversación (“¿Sólo vamos a hablar de inteligencia artificial?”) cobra todo el sentido. Porque la transformación tecnológica no depende únicamente de la IA, afecta a toda la organización, y esto incluye desde la experiencia del cliente hasta la capacitación de sus empleados, pasando por toda la infraestructura que la sostiene.
Estrategia 'IA First'
La estrategia de inteligencia artificial de Bankinter se ha acelerado especialmente entre 2025 y 2026, aunque la entidad ya llevaba años trabajando con modelos de machine learning, analítica avanzada y recomendaciones en tiempo real.
Una de las primeras aplicaciones fueron las herramientas de IA generativa en Banca Patrimonial durante 2025, con el asistente Dahlia para apoyar a los banqueros privados en la preparación de reuniones, análisis de información y gestión comercial. Ese mismo año, la entidad también comenzó a aplicar IA en su buscador de fondos y desplegó Copilot en distintas áreas internas del banco.
El gran punto de inflexión llegó con el lanzamiento de ‘IA First' en enero de 2026, el programa estratégico impulsado directamente por la consejera delegada, Gloria Ortiz, para acelerar la adopción de IA generativa en toda la organización. Los resultados no se han hecho esperar.
En marzo de este año ya estaba operativo el asistente de WhatsApp, tanto para clientes como para no clientes; y ‘MemorIA’, un agente para consultar la Memoria Anual de la entidad mediante lenguaje natural. Un mes después, en abril de 2026, se anunció el despliegue de Microsoft 365 Copilot para toda su plantilla en España.
