Santander recibe 3.401 ideas de empleados para innovar con IA

El reto interno que recogió 3.401 ideas de empleados

Banco Santander cerró una nueva edición de su Santander Innovation Challenge, la iniciativa global con la que la entidad canaliza propuestas internas apoyadas en inteligencia artificial, datos y automatización. La edición recibió 3.401 ideas de empleados; 2.370 se convirtieron en propuestas completas, 141 pasaron a semifinales y 48 llegaron a la fase final. Tras las evaluaciones, 12 proyectos fueron seleccionados para una etapa de definición y desarrollo.

Los proyectos finalistas proceden de equipos de México, Brasil, España, Chile, Estados Unidos y otras sedes globales, y nacen dentro de áreas como Openbank, Santander Corporate & Investment Banking (SCIB), Getnet, Banca Comercial, Global Cards, Retail y Wealth Management & Insurance. En conjunto cubren frentes muy distintos: gestión de riesgos, pagos, conectividad de datos, flujos de caja para pymes y asistentes basados en IA.

Qué proyectos llegan a la siguiente fase

Los doce seleccionados son AI Squad, ALEX (SCIB CRM AI Agent), CashFlow Autopilot for SMEs, CD Advisor, Ecosystem Risk Manager, Fynn by Santander, GetElevate, Proprietary Data Connectivity, Santander ePay, Santander Start, Super Santander BaaS y Wealth AI Assistant. Dos llaman la atención por su enfoque directo al cliente:

🤖 La IA no es solo para leer sobre ella

En la comunidad la aplicamos: automatización, agentes IA y herramientas reales para emprender, no solo para informarte.

👥 Aplicarla en la comunidad

Fynn by Santander. Un asistente virtual para pymes que analiza datos financieros, anticipa necesidades de liquidez y emite recomendaciones para apoyar la gestión del negocio.
AI Squad. Un equipo de agentes de IA especializados que colaborarían en el diseño de nuevos productos y servicios, cubriendo análisis de negocio, experiencia de cliente, riesgos y cumplimiento normativo.

Los 12 equipos trabajarán ahora con áreas globales y patrocinadores de negocio para cerrar el alcance, los usuarios objetivo, las necesidades de datos y control, las métricas de éxito y los hitos de desarrollo.

Por qué importa: el contexto de la estrategia IA del banco

La convocatoria no es un ejercicio aislado. Encaja en la hoja de ruta «data & AI-first» que el banco presentó como propia de un «AI-native bank». Según la información publicada por el propio Santander, en 2024 las iniciativas de IA ya generaron más de €200 millones de ahorros; los copilots de IA respaldan más del 40% de las interacciones del contact center, y la herramienta Speech Analytics procesa 10 millones de llamadas de voz al año solo en España, liberando más de 100.000 horas de trabajo.

La palanca de adopción es el despliegue masivo de ChatGPT Enterprise en colaboración con OpenAI: en dos meses se había distribuido a cerca de 15.000 empleados del grupo en Europa y América, con el objetivo de llegar a 30.000 usuarios a fin de año, alrededor del 15% de la plantilla. Más de 6.000 desarrolladores ya utilizan herramientas de IA, con incrementos de productividad del 20-30% en algunas tareas. A partir de 2026 se lanzará, además, un plan de formación obligatoria en IA para todos los empleados, con un módulo específico de Responsible AI.

El roadmap a 2026-27 pasa por escalar la agentic AI, transformar procesos de front y back office y habilitar una banca completamente conversacional.

Qué significa esto para tu startup

El caso de Santander es un manual replicable, a menor escala, para cualquier empresa que esté empujando su transformación con IA. Tres lecturas útiles para founders:

La innovación abierta empieza por dentro. Antes de mirar hacia fuera, el banco exprimió a su propia plantilla: 3.401 ideas implican un embudo generoso (cualquier empleado propone) y filtros estrictos (de 3.401 a 12). En tu startup puedes replicar el modelo con un hackathon interno trimestral ligado a un problema de negocio concreto, con jurado mixto (producto + ingeniería + un cliente).
El foco manda. De los 12 finalistas, los más mediáticos (Fynn, AI Squad) son los que resuelven un dolor claro: pymes sin tesorería optimizada y equipos de producto saturados. Cualquier IA corporativa que no se ata a un KPI de negocio muere en piloto.
Adopción + formación, no solo tooling. El banco no se limitó a comprar licencias: desplegó 15.000 cuentas de ChatGPT Enterprise, pero también lanzó formación obligatoria desde 2026. Si vas a meter IA en tu equipo, asume que el coste de cambio (capacitación, rediseño de procesos) es mayor que el coste del software.

Acciones concretas esta semana:

Convoca un Innovation Challenge interno con tres reglas: solo ideas aplicables a un problema del roadmap actual, evaluación por un jurado externo a tu equipo y prototipado rápido en 72 horas.
Mide la productividad, no solo el uso. Si despliegas herramientas de IA a tu equipo, registra outcomes (tiempo de entrega, NPS, errores) y no te quedes en «usuarios activos».
Planifica la formación antes que la herramienta. Define un mini currículo interno (4-6 horas) sobre prompting,Responsible AI y casos de uso del propio negocio antes de dar acceso a modelos avanzados.