Banco Santander y Nvidia prueban una IA que baja de 5 a 0,03 euros el coste por interacción

El Banco Santander ha sellado una colaboración de tres años con Nvidia para desplegar inteligencia artificial (IA) y así reducir costes y elevar ingresos.

El acuerdo, anunciado el 19 de octubre, se enmarca en el objetivo del banco de superar los 1.000 millones de euros de impacto de la IA entre 2026 y 2028. Dentro de ese horizonte, la dirección prevé superar los 200 millones de euros al cierre de 2026.

Qué abarca el acuerdo entre Santander y Nvidia

El marco de colaboración cubre los modelos fundacionales, sistemas de IA que aprenden con grandes volúmenes de datos para realizar múltiples tareas. También incluye agentes de IA y la prevención del fraude y del blanqueo de capitales.

Otro eje es la toma de decisiones en tiempo real, junto a las tecnologías avanzadas de simulación. Entre ellas están los gemelos digitales, réplicas virtuales de un producto o sistema que permiten anticipar problemas y experimentar sin correr riesgos.

Santander refuerza así los vínculos que ya tenía con la tecnológica dentro de su enfoque multiproveedor. El banco utiliza también soluciones de Microsoft, OpenAI, Google, G42 y Anthropic, además de capacidades de startups y de otros socios tecnológicos.

“El enfoque multiproveedor reduce la dependencia de una sola tecnológica y permite utilizar la herramienta más adecuada para cada problema. En un entorno que cambia tan rápido como la IA, mantener esa flexibilidad puede ser tan importante como la propia tecnología”, explica Pablo Vega, experto en finanzas de Roams.

Modelos especializados para tareas bancarias

Santander está evolucionando desde los grandes modelos generales hacia modelos especializados en tareas bancarias concretas. Los ajusta con Nvidia NeMo Customizer y ha desarrollado inteligencia especializada para procesos de core bancario sobre Nvidia Kumo, que convierte datos en información predictiva.

El banco incorpora estas capacidades a su infraestructura con Nvidia Dynamo-Triton, tecnología que está facilitando la reducción de costes. Además, desarrolla modelos para diseñar, simular, evaluar y supervisar agentes bancarios y somete la IA conversacional a pruebas de esfuerzo en entornos controlados.

En casos de uso experimentales, el coste ha bajado de unos 5 euros a unos 0,03 euros por interacción manteniendo buenos resultados. Se trata de pruebas, no de un ahorro medido en el conjunto del grupo.

“En una entidad del tamaño de Santander, la escala hace que mejoras aparentemente marginales tengan un impacto muy relevante en el resultado”, señala Vega.

Santander AI Lab, el banco de pruebas de la IA

Para articular el aterrizaje de la IA, el grupo ha creado el Santander AI Lab, donde explora y prueba tecnologías emergentes antes de implantarlas en todo el banco. Con el apoyo de Nvidia, el laboratorio desarrolla capacidades para evaluar modelos y agentes de IA destinados a aplicaciones bancarias.

Un caso experimental de atención al cliente lo ilustra: al aplicar un modelo más eficiente, Santander ha mejorado la calidad de las conversaciones y ha reducido los costes más de un 50%.

Dónde usa ya Santander la inteligencia artificial

El banco reparte la IA entre el ahorro de costes y la generación de ingresos, con estos frentes abiertos:

• Automatización: más de 280 agentes de automatización ayudan a mecanizar tareas manuales.
• Atención al cliente: ha empezado a desplegar IA en sus canales de voz para atender determinados tipos de consultas.
• Altas de clientes: usa aprendizaje automático y datos en tiempo real para evaluar si un cliente nuevo puede acceder a una tarjeta de crédito desde el primer día.
• Ingresos: Santander cree que analizar los datos de clientes con IA permitirá un salto sin precedentes en la personalización de productos y servicios, lo que elevará la venta cruzada entre negocios y la fidelización.

“La personalización puede ser una de las mayores palancas de ingresos. Si Santander utiliza mejor sus datos para anticipar necesidades y ofrecer el producto adecuado en el momento adecuado, la IA deja de ser solo una herramienta de ahorro y empieza a afectar directamente a las ventas”, apunta el experto de Roams.

El objetivo: más de 1.000 millones hasta 2028

Santander prevé que el impacto de la IA, medido como la combinación de nuevas fuentes de ingresos y reducción de costes, supere los 1.000 millones de euros entre 2026 y 2028. Del objetivo global prevé superar los 200 millones de euros al cierre de 2026.

La cifra del primer semestre incluye mayores ingresos, menores costes y menores provisiones, y se mide como run-rate anual (valor anualizado) frente a la base de 2025, según la documentación de resultados que el banco publicó el 22 de julio de 2026. Santander sitúa el valor generado en 84 millones a cierre de junio, frente a los 35 millones del primer trimestre.

Qué dicen Santander y Nvidia

Iñaki Bernal, responsable de Inteligencia Artificial de Santander, ha señalado con motivo del acuerdo: “Nvidia es clave en la infraestructura, el software y la investigación que impulsan los últimos avances en IA. Si a ello sumamos la escala de Santander en líneas de negocio, clientes y presencia geográfica, creemos que estamos en una posición única para convertir esos avances en capacidades bancarias útiles y concretas”.

Aser Blanco, responsable global de Banca en Nvidia, ha remarcado que el sector financiero es uno de los que más depende de los datos: “Convertir años de datos en inteligencia útil y propia no depende del tamaño del modelo, sino del entrenamiento y del ajuste fino. Santander está demostrando cómo llevar esto a producción”.