Cajamar ficha a IBM para desplegar IA entre sus 4M clientes

Qué hay detrás del acuerdo entre Cajamar e IBM

Grupo Cooperativo Cajamar, una de las diez entidades financieras significativas de España con 67.582 millones de euros en activos y 118.527 millones de euros en volumen de negocio gestionado a 30 de junio de 2026, anunció un acuerdo de colaboración con IBM para desplegar una nueva plataforma de datos e inteligencia artificial. Lo hace a través de su entidad cabecera, Banco de Crédito Social Cooperativo (BCC), según recoge el comunicado difundido por ambas compañías.

El objetivo declarado es directo: integrar modelos y agentes de IA en los procesos empresariales fundamentales del banco, empezando por automatizar tareas repetitivas para liberar a sus profesionales y reforzar el servicio a más de 4 millones de clientes. No es una prueba piloto aislada: el grupo lo presenta como una transformación estratégica de toda su actividad financiera.

Según Horacio Morell, presidente de IBM España, Portugal, Grecia e Israel, el proyecto de Cajamar es un "referente mundial" de cómo una entidad financiera puede abordar una transformación profunda con IA. Para Mercedes Aranda, directora general de Personas y Tecnología de BCC-Grupo Cajamar, la nueva plataforma permite "optimizar los procesos internos, aumentar la productividad" y que el equipo se centre en diseñar productos adaptados a cada perfil de cliente.

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Qué tecnología concreta desplegará Cajamar

La alianza no se queda en un eslogan: define un stack específico con piezas de IBM que ya están en producción en otros grandes clientes.

Infraestructura híbrida: combina sistemas IBM Fusion HCI instalados en los propios centros de datos de Cajamar con capacidad de nube, lo que permite procesar datos sin sacarlos necesariamente de las instalaciones del banco.
Capa de orquestación abierta: la plataforma se apoya en Red Hat OpenShift, una tecnología de código abierto que evita el vendor lock-in (dependencia de un único proveedor) y da flexibilidad para mover cargas entre entornos.
Unificación de datos: Cajamar centraliza toda su información en un único entorno con IBM watsonx.data, reforzando la gobernanza y el control de los datos.
Modelos y agentes: el desarrollo se realiza sobre IBM watsonx, la plataforma de IA de IBM que incluye modelos fundacionales y herramientas para entrenar y desplegar aplicaciones.
Gobernanza y cumplimiento: la estrategia incorpora IBM watsonx.governance para gestionar la IA de forma trazable y responder a marcos como el AI Act europeo o el marco del NIST.
Desarrollo de software: los equipos ya trabajan con IBM Bob, un asistente de programación basado en agentes que cubre el ciclo completo de vida del software.

Como prueba de la velocidad que permite esta combinación, un equipo conjunto de IBM y Cajamar construyó una nueva aplicación interna en apenas 120 días, duplicando la funcionalidad prevista en el plan original.

El piloto contra el fraude: el caso de uso estrella

Cajamar ya está explorando el potencial de la tecnología en proyectos piloto. El más visible es el desarrollo de agentes conversacionales para mejorar la agilidad en la gestión del fraude, un área donde la banca española está invirtiendo con fuerza porque cada año el fraude digital crece tanto en volumen como en sofisticación.

Los agentes de IA en fraude funcionan en dos capas: detección (analizan patrones de transacción, geolocalización y comportamiento del cliente para marcar operaciones sospechosas en milisegundos) y atención (conversan con el cliente cuando se detecta una operación anómala, verifican identidad y desbloquean o cancelan la operación). El valor no es solo técnico, también regulatorio: cualquier decisión automatizada necesita trazabilidad, y aquí entra watsonx.governance como capa de auditoría.

El anuncio coincide con una tendencia sectorial clara: el 17 de septiembre de 2026, IBM firmó también una colaboración con CUBE para integrar inteligencia regulatoria global dentro de watsonx.governance, una señal de que la gobernanza de IA se está convirtiendo en una capa tan estratégica como los propios modelos.

Por qué IBM y no otra: el contexto competitivo

IBM ha pasado de competir con sus propios modelos a posicionarse como integrador multi-modelo. En agosto de 2026, la compañía anunció una alianza con OpenAI para distribuir sus modelos —incluidos GPT-5.6, Codex y ChatGPT Work— a través de IBM Consulting Advantage, y apenas un año antes había firmado un acuerdo similar con Anthropic. La estrategia es deliberadamente agnóstica: IBM combina su familia Granite con modelos de terceros y los ofrece a grandes clientes corporativos.

Para un banco como Cajamar, esta estrategia abierta resuelve un problema real: combinar la flexibilidad de elegir modelos según el caso de uso (fraude, atención al cliente, riesgo crediticio) con la garantía de que la infraestructura, la gobernanza y el soporte corren por cuenta de un solo proveedor. El CEO de IBM, Arvind Krishna, ha defendido en sus últimas comparecencias que la IA está complementando, y no sustituyendo, la demanda de sus negocios tradicionales como los mainframes.

Qué significa esto para tu startup

Que un grupo financiero con 5.297 empleados, 944 oficinas y más de 4 millones de clientes se apunte a una arquitectura abierta con agentes de IA marca varias señales prácticas para founders del ecosistema hispano:

La banca tradicional ya no compra demos, compra plataformas. Si tu startup vende IA al sector financiero, el listón ha subido: necesitas una propuesta que cubra modelo + datos + gobernanza + cumplimiento normativo, no solo un chatbot bonito.
El fraude es la puerta de entrada. Es el caso de uso donde el ROI (retorno de inversión) es más claro, la regulación empuja y el cliente está dispuesto a pagar. Si tienes tecnología aplicable a detección de fraude conversacional, scoring de transacciones o verificación de identidad, este es el momento de presentar propuestas a equipos de riesgo de bancos medianos como Cajamar, Kutxabank o las cajas rurales.
Abre el mercado a integradores y consultoras. Cajamar llegó a IBM también por su red de consultores; startups con capacidad de implementación sobre watsonx, OpenShift o modelos de OpenAI pueden posicionarse como socios de entrega de estas grandes alianzas.
La velocidad importa. Construir una app interna en 120 días duplicando el alcance inicial es el nuevo benchmark. Los ciclos de implementación largos en banca están desapareciendo para casos de IA aplicada, lo que reduce la ventaja de los incumbentes y abre puerta a equipos pequeños.

En resumen: la banca cooperativa española acaba de enviar una señal al mercado de que el despliegue de IA agéntica ya no esexperimental, sino infraestructura. Las startups que sepan vender soluciones empaquetadas para fraude, compliance y desarrollo con IA tienen una ventana abierta.