El directivo mencionó que la meta es generar más de 1.000 millones de euros en valor comercial a través de la IA entre 2026 y 2028, buscando la combinación de nuevas fuentes de ingresos y reducción de costos. La nueva fase de medición comenzó en 2026, y en el primer trimestre, el banco logró alcanzar 35 millones de euros en valor comercial. “Prevemos que esta cifra continúe creciendo en el segundo trimestre, con expectativas de superar los 200 millones de euros para finales de año, a medida que se implementan soluciones en todo el grupo”, agregó Manjón.
Para cumplir con estas metas, Santander ha establecido tres prioridades. Según Manjón, “la lógica es sencilla: enfocar nuestros esfuerzos en menos iniciativas que realmente puedan generar un impacto, medir su efectividad y escalar hacia todo el grupo lo que funcione”. A modo de ejemplo, en Argentina, ya hay más de 3.500 colaboradores utilizando asistentes internos basados en IA, con el 80% de los equipos de desarrollo de software integrando estas herramientas. Se está avanzando en la adopción de la IA en procesos, operaciones y canales de atención, contando con más de 250 agentes de IA y 60 casos de uso enfocados en mejorar la experiencia del cliente y del empleado.
Cerca del 75% de las consultas digitales en Argentina se resuelven en el primer contacto, y aproximadamente el 90% de las transacciones se llevan a cabo a través de canales digitales. La meta es ofrecer un modelo de atención cada vez más personalizado y proactivo que permita anticipar las necesidades del cliente y facilitar su experiencia.
La adopción de IA también está transformando la dinámica laboral: un 80% de los equipos de desarrollo utiliza herramientas de IA para acelerar la creación de nuevas funcionalidades y reducir el tiempo en la implementación de mejoras, de modo que puedan responder más rápidamente a las necesidades de sus clientes.
Recientemente, Santander ha ampliado el acceso a herramientas de IA en toda la organización, lanzando Copilot Chat y complementando otras soluciones ya disponibles para equipos especializados. En este proceso transformador, el banco cuenta con una red de más de 100 AI Champions en diversas áreas del negocio. La estrategia se basa en la innovación, la productividad y la experiencia del cliente, cumpliendo con altos estándares de seguridad, gobernanza y protección de datos. Dentro del Grupo Santander, se aplican marcos globales de control que garantizan un uso responsable y seguro de la IA.
Manjón explicó que las aplicaciones de IA “nacen en un país, negocio o función, pero están diseñadas desde el inicio para que sean reutilizables en otras áreas del grupo cuando generan valor; esa es una de las grandes ventajas de Santander: ejecutar localmente, contar con capacidades globales e impactar a gran escala”.
En áreas de operaciones y riesgo, la automatización de procesos es un claro ejemplo de cómo la IA puede generar valor a gran escala. Santander ya cuenta con más de 280 agentes de automatización en producción, que simplifican tareas manuales y flujos de trabajo en áreas como crédito, prevención de fraude, conocimiento del cliente (KYC) y operaciones.
En la atención al cliente, la IA está facilitando interacciones más sencillas y naturales. En el Reino Unido, el banco ha comenzado a implementar IA en sus canales de voz para consultas sobre tarjetas. La intención es que alrededor de 240.000 llamadas, equivalentes al 40% del volumen anual, sean resueltas mediante autoservicio, ahorrando a los clientes aproximadamente 26.000 horas y permitiendo que los equipos de atención dediquen unas 45.000 horas a situaciones más complejas. Esta capacidad también se está implementando en Santander y Openbank en España con interacciones diseñadas para ser más naturales y simples para el cliente.
Además, la IA permite al banco incorporar información antes en la relación con el cliente. En España, por ejemplo, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático y datos en tiempo real en el proceso de alta para determinar si un nuevo cliente puede ser elegible para una tarjeta de crédito desde el inicio de su relación. “El objetivo es proporcionar la respuesta adecuada en el momento correcto”, señaló Manjón.
En áreas de prevención de delitos financieros, tecnología y 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 alrededor de 100.000 alertas de blanqueo de capitales al año, haciendo investigaciones que antes podían tardar horas en completarse en minutos. En mayo de 2026, más de 17.000 personas ya utilizaban IA en el desarrollo de software, y en junio, el 40% del código generado fue creado con esta tecnología.
Además de mejorar la eficiencia, la IA también se presenta como un motor de crecimiento. En el área de pagos, Getnet está implementando IA para enriquecer la experiencia de los clientes en comercios internacionales, facilitando transacciones en monedas locales y potenciando la conversión en los comercios.
Se trata de un cambio más amplio hacia pagos asistidos por IA. A medida que estos agentes comiencen a ayudar a los usuarios en la búsqueda, comparación y compra, los sistemas de pago deberán adaptarse a recorridos cada vez más guiados por inteligencia artificial. Santander fue pionero en Europa al probar pagos con IA junto a Mastercard, y el primero en América Latina en hacerlo con Visa.
La IA es accesible para todos los empleados de Santander. Actualmente, casi 40.000 de los 185.000 empleados de la entidad en el mundo usan activamente herramientas de IA.
Sin embargo, el acceso es solo el primer paso. “Convertirse en un banco AI-first implica ayudar a las personas a integrar la IA en su rutina de trabajo: entender qué puede hacer, reconocer sus limitaciones, validar respuestas y usarla responsablemente. A través de capacitación, orientación práctica y comunidades de aprendizaje, los trabajadores pueden intercambiar ejemplos, ganar confianza y acelerar la adopción en diversos mercados y funciones”, concluyó Manjón.
Finalmente, la estrategia AI-first de Santander no se basa en una única herramienta. Microsoft Copilot asiste a los empleados en tareas de productividad, incluyendo experiencias avanzadas impulsadas por modelos de IA. Además, se adopta un enfoque multiproveedor que integra soluciones como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, Gemini de Google, startups y socios tecnológicos en el desarrollo de soluciones bancarias con IA.
