JPMorgan, Citi y BofA fichan agentes de IA en Wall Street

¿Qué están haciendo los grandes bancos con los agentes de IA?

La banca global lleva dos años acelerando la implantación de modelos generativos y, en 2026, el foco se ha desplazado del «copiloto» al «agente»: software capaz de ejecutar tareas de varios pasos sin pedir permiso en cada clic. Expansión recoge cómo JPMorgan Chase, Citi, Bank of America y Goldman Sachs ya los tienen «en plantilla», con números que hace cinco años habrían sonado a ciencia ficción.

La plataforma de seguimiento Eviden Insights cifra en un 45% el aumento de uso de IA en la gran banca global, una cifra que se ha triplicado en banca comercial y gestión patrimonial. Pero los bancos no se conforman con probar: ya reportan eficiencias medibles en código, atención al cliente y tesorería, y eso cambia el manual de juego para cualquier fintech o startup que preste servicios al sector.

Los casos que están marcando el ritmo

JPMorgan Chase es, según el Evident AI Index 2026, el banco más avanzado en IA por quinto año consecutivo, según datos publicados por The Globe and Mail. La entidad ha presupuestado cerca de 19.800 millones de dólares en tecnología para 2026, una parte creciente dedicada a IA, datos e infraestructura. Su modelo interno, LLM Suite, lo utilizan unas 150.000 personas a la semana, que reportan un ahorro cercano a 4 horas semanales de trabajo. Más del 90% de los ingenieros de banca corporativa y de inversión ya escriben código con asistentes de IA, y el screening transaccional impulsado por IA ha duplicado el volumen de procesamiento. En gestión patrimonial, 25 agentes virtuales atienden a 12.000 clientes de banca privada, según Expansión. Su CIO, Lori Beer, ha explicado a American Banker que el mayor caso de uso hoy está en el back-end, escribiendo código y construyendo software: las herramientas agentic han recortado entre un 10% y un 20% la parte de codificación del ciclo de desarrollo.

Citi presume de ser, en palabras de su CEO Jane Fraser, «la institución financiera más avanzada en IA del mundo», según Expansión. En abril lanzó Arc, su plataforma para crear agentes de IA por línea de negocio, capaces de comunicarse entre sí. El alta de nuevos clientes, que antes llevaba una hora, ahora se cierra en 15 minutos. El sistema Citi Sky, apoyado en Google, ofrece asesoramiento financiero con avatares que conversan en inglés o español 24/7. En septiembre de 2026, Fraser cuantificó en 100.000 horas semanales la capacidad liberada solo por IA en su plantilla.

Bank of America ha puesto a su asistente virtual Erica a escuchar las llamadas de 18.000 empleados con clientes para sugerir soluciones en tiempo real, y cada llamada se ha acortado en un minuto, según Expansión. Su CEO Brian Moynihan, en un foro de Barclays, cifró en 140 los casos de uso de IA ya desplegados, con un coste de 400 millones de dólares y un beneficio cercano a 800 millones, según Banking Dive. La entidad, que cerró 2025 con unos 213.000 empleados, ha bajado a 209.000 a mitad de 2026 sin despidos explícitos, gestionando solo la contratación, y ya anuncia que doblará el presupuesto de IA el próximo año. Su copresidente Jim DeMare estima que los 20.000 desarrolladores que usan coding agents están ganando entre un 15% y un 20% de productividad, y que Erica hace el trabajo de unas 11.000 personas.

Goldman Sachs ha ido un paso más allá: en lugar de construir todo internamente, se ha aliado con Anthropic para desarrollar agentes que ejecuten operaciones bursátiles. Anthropic, además, prepara su salida a bolsa para octubre de 2026, según The Motley Fool, con Goldman Sachs y Morgan Stanley como coordinadores principales y una valoración proyectada de hasta 2 billones de dólares: una señal de que la banca de inversión está metida de lleno en la camada de empresas de IA que están redefiniendo el sector.

¿Cuánto ahorra (de verdad) un agente de IA en un banco?

El discurso oficial alterna entusiasmo y prudencia. Jamie Dimon, CEO de JPMorgan, declaró a Expansión: «Habrá todo tipo de empleos, y creo que contrataremos más personas en inteligencia artificial y menos banqueros», admitiendo que a la larga la plantilla se reducirá. Un estudio de la Reserva Federal de San Francisco sobre más de un millar de entidades —que representan el 87% de los activos bancarios estadounidenses— muestra que las ofertas de empleo del sector ligadas a la IA han pasado de menos del 1% en 2015 a rozar el 7% a finales de 2025, y casi el 9% en los grandes bancos. En cifras absolutas, la banca comercial estadounidense ha perdido unos 56.700 empleos en los últimos tres años (-4%) y más de 23.000 solo en lo que va de 2026, según Expansión.

Goldman Sachs Research descarta un «apocalipsis laboral» masivo e inmediato, pero advierte de que el sector financiero será uno de los más golpeados: backoffice y cumplimiento normativo son las áreas más expuestas. En España, según El Mundo, los seis grandes bancos del Ibex 35 cerraron 440 sucursales entre junio de 2025 y junio de 2026 y rubricaron 6.811 salidas en el mismo periodo, mientras su beneficio acumulado en la primera mitad de 2026 alcanzó los 20.164 millones de euros, máximo histórico. La narrativa de las entidades es que las bajas responden a jubilaciones y planes de prejubilación; la de analistas y expertos, que se está adelantando el ajuste para digerir la inversión en IA.

Un informe paralelo de PYMNTS Intelligence y un consorcio de bancos (Bank of America, NatWest, ING, ASB Bank y Capital One) recuerda que el consumidor no tiene tan claro el reparto de responsabilidades: solo el 24% de los estadounidenses está dispuesto a dejar que un agente de IA compre y pague por ellos, aunque el 50% ya ha hecho una compra minorista con ayuda de IA y el 22% empieza su búsqueda de producto con una herramienta generativa. Es decir: el cliente delega la investigación pero todavía no la firma.

¿Qué significa esto para tu startup?

La banca es el sector con más datos, más regulación y más dinero para gastar en IA, así que verla acelera marca el suelo de lo que un competidor pequeño puede permitirse ignorar. Lo que se aprende de Wall Street se puede aplicar, con otra escala, a una fintech, una SaaS B2B o un vertical de insurtech:

• Automatiza el ciclo completo, no solo la consulta. El caso Citi —onboarding de 1 hora a 15 minutos— demuestra que el ROI aparece cuando el agente encadena tareas (validar identidad, cruzar listas, abrir cuenta, emitir tarjeta) en lugar de responder a una pregunta suelta. Para una startup, eso significa mapear primero los procesos de 3 a 10 pasos y elegir el más repetido antes de tocar un modelo.
• Mide en horas liberadas, no en licencias vendidas. Bank of America cuantifica su IA en «trabajo de 11.000 personas» y Citi en «100.000 horas semanales». Cualquier founder que venda IA a empresas debería poder responder a la pregunta del CFO: ¿cuántas horas de tu cliente vas a liberar, a qué coste y con qué riesgo regulatorio? Quien tenga ese número en la primera llamada cierra mucho más rápido.
• Diseña el «human in the loop» desde el día uno. Lori Beer, CIO de JPMorgan, es clara según American Banker: «Lo más importante al construir agentes es asegurarse de que tienes un marco de riesgo adecuado». Las áreas con dinero (tesorería, código, onboarding) están obligadas a tener guardarraíles finos; las startups que vendan a banca o salud sin ese control, no pasarán de la prueba de concepto.
• Cuidado con la narrativa de sustitución. Ningún gran banco está despidiendo por la IA: están dejando de contratar y recolocando. Esa es la versión prudente que un cliente corporativo y un regulador aceptan; vender IA como «te ahorra el 50% de la plantilla» cierra menos tratos y abre más riesgos legales.
• Piensa en el consumidor, no solo en el backoffice. El dato PYMNTS —solo el 24% deja comprar a un agente— es la mejor alerta: el cuello de botella ahora no es la tecnología, es la confianza. Las startups que resuelvan autenticación, trazabilidad y dispute resolution para agentes tendrán una ventana grande en pagos, identidad y antifraude.

En resumen: la banca de Wall Street ha dejado de experimentar con IA y ha pasado a operativizarla, con métricas públicas de ahorro, plantillas que se reconfiguran y presupuestos que crecen. Para una startup, la lección no es «comprar más GPUs», sino aprender a vender eficiencia medible, procesos completos y confianza al cliente. Quien aterrice los tres a la vez competirá, literalmente, con JPMorgan.

Fuentes

• Los bancos de Wall Street ponen en nómina a los agentes de IA – Expansión (fuente original)
• JPMorgan Tops AI Rankings Again – The Globe and Mail / Zacks
• The Most Powerful Women in Banking, Lori Beer, JPMorganChase – American Banker
• Bank of America plans to double AI budget next year – Yahoo Finance / Banking Dive
• Los bancos españoles aligeran plantilla y oficinas en pleno despliegue de la IA – El Mundo
• Banks Say Consumers Unsure AI Agents Are on Their Side – PYMNTS
• Anthropic Is Expected to Go Public in October – The Motley Fool

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