El objetivo establecido es generar más de 1.000 millones de euros de valor comercial a través de la IA entre 2026 y 2028, combinando el desarrollo de nuevas fuentes de ingresos con la reducción de costos.
El nuevo ciclo de medición comenzó en 2026 y en el primer trimestre la entidad ya había generado 35 millones de euros en valor comercial. Manjón optimista, comentó: “Esperamos que esta cifra continúe en aumento durante el segundo trimestre y que superemos los 200 millones de euros al finalizar el año, a medida que se implementen soluciones en todo el grupo”.
Para alcanzar estos objetivos, el banco ha definido tres prioridades estratégicas: “La lógica es sencilla: concentrarnos en menos iniciativas, pero con capacidad real de mover la aguja, medir su impacto y escalar lo que funciona en todo el grupo”, destacó Manjón. Entre los avances, mencionó que en Argentina, más de 3.500 colaboradores ya utilizan asistentes internos basados en IA, y el 80% de los equipos de desarrollo de software emplean estas herramientas. La entidad está trabajando para incorporar aún más IA en sus operaciones, procesos y canales de atención, con más de 250 agentes de IA y 60 casos de uso en producción, todos enfocados en mejorar la experiencia tanto de clientes como de empleados.
Cerca del 75% de las consultas digitales en Argentina se resuelven en el primer contacto y el 90% de las operaciones ya se efectúan a través de canales digitales. El objetivo es establecer un modelo de atención cada vez más personalizado y proactivo, donde la tecnología anticipe necesidades y simplifique la experiencia.
La adopción de IA también está transformando la manera de trabajar, con aproximadamente el 80% de los equipos de desarrollo utilizando herramientas de IA para acelerar la creación de nuevas funcionalidades y reducir los plazos de lanzamiento de mejoras en productos y servicios. Recientemente, Santander extendió el acceso a herramientas de IA dentro de la organización a través de Copilot Chat, complementando otras soluciones previamente utilizadas por equipos especializados. Además, el banco cuenta con más de 100 AI Champions en diversas áreas de negocio. Esta estrategia busca combinar innovación, productividad y experiencia del cliente, manteniendo rigurosos estándares de seguridad y protección de datos. Como parte de su estructura global, Santander aplica marcos de control para asegurar un uso responsable, transparente y seguro de la IA.
Manjón señaló que las aplicaciones “nacen en un país, negocio o función, pero se diseñan para reutilizarse en otras partes del grupo cuando generan valor; esa es una de nuestras grandes ventajas: ejecución local y capacidades globales con impacto a escala”.
En cuanto a operaciones y gestión de riesgos, la automatización de procesos representa un ejemplo claro de cómo la IA puede crear valor a gran escala. Santander ya cuenta con más de 280 agentes de automatización en producción, facilitando la automatización de tareas manuales en áreas como créditos, detección de fraudes y conocimiento del cliente (KYC).
En el ámbito de atención al cliente, Manjón afirma que “la IA está simplificando y naturalizando las interacciones”. En el Reino Unido, el banco ha comenzado a implementar IA en canales de voz para consultas relacionadas con tarjetas, con una meta de que 240.000 llamadas, unas 26.000 horas ahorradas para los clientes, se gestionen mediante autoservicio, permitiendo que los equipos de atención se concentren en necesidades más complejas. Este enfoque también se está aplicando en España, buscando interacciones que resulten sencillas para el cliente.
A su vez, la IA está permitiendo al banco recopilar información de manera más temprana en la relación con el cliente. En España, se están utilizando modelos de aprendizaje automático y datos en tiempo real durante el proceso de alta para evaluar la elegibilidad de nuevos clientes para tarjetas de crédito desde su primer día. Este enfoque busca ofrecer respuestas adecuadas en momentos oportunos.
En áreas como la prevención del delito financiero y la actividad comercial, se observa un patrón similar: la IA acelera el análisis y mejora la relevancia de las interacciones. Los modelos de IA de Openbank procesan aproximadamente 100.000 alertas anuales por blanqueo de capitales, reduciendo investigaciones que anteriormente podían llevar horas a minutos. En mayo de 2026, más de 17.000 personas ya utilizaban IA en desarrollo de software, y en junio, el 40% de todo el código fue creado con IA.
Además de la eficiencia, la IA actúa como un motor de crecimiento. En el sector de pagos, Getnet está aplicando IA para optimizar la experiencia de clientes en transacciones internacionales. Esta tecnología permite que, al pagar con tarjeta en el extranjero, los clientes opten por utilizar su moneda local, mejorando la experiencia y aumentando la tasa de conversión de los comercios, además de facilitar servicios de pago más avanzados para el comercio transfronterizo.
Este desarrollo forma parte de un cambio más amplio hacia pagos asistidos por IA. Según Manjón, “a medida que los agentes de IA comiencen a asistir a los clientes en la búsqueda, comparación y compra, los pagos deberán adaptarse, con recorridos cada vez más guiados por la inteligencia artificial”. Santander fue pionero en Europa al probar pagos con IA junto a Mastercard, así como el primero en Latinoamérica en hacerlo con Visa.
La IA está disponible “para todos los empleados”. De hecho, cerca de 40.000 de los 185.000 empleados de Santander en todo el mundo ya utilizan activamente herramientas de IA. Sin embargo, el simple acceso a estas herramientas es solo el comienzo. “Convertirse en un banco AI-first significa ayudar a las personas a integrar la IA en su trabajo diario: entender qué puede hacer, dónde están sus limitaciones, cómo validar sus respuestas y cómo usarla de manera responsable”. Mediante capacitaciones, orientación práctica y comunidades de aprendizaje, los empleados pueden compartir ejemplos, ganar confianza y facilitar la adopción en diferentes mercados y funciones. La estrategia AI-first del banco, concluyó Manjón, “no depende de una sola herramienta. Microsoft Copilot asiste en tareas diarias de productividad, incluidas las experiencias avanzadas de Microsoft 365 Copilot, mientras que para capacidades especializadas, Santander aborda un enfoque multiproveedor, combinando soluciones de distintos actores tecnológicos como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Gemini de Google.”
