La ola internacional de ajustes de plantilla vinculados a automatización e inteligencia artificial (IA) ha reactivado el debate sobre el futuro del trabajo, qué tareas se automatizan, qué funciones se redefinen y qué empleo cualificado gana peso. En sectores regulados como banca y seguros, el reto no es solo tecnológico, sino operativo y reputacional ¿Cómo incorporar IA en procesos críticos sin erosionar la confianza del cliente y garantizando control y trazabilidad?
En este contexto, Qaracter, consultora tecnológica española especializada en el sector financiero y asegurador, advierte de que el impacto real de la IA en el empleo no se mide únicamente en recortes, sino en la reconfiguración de funciones: menos ejecución repetitiva y más demanda de perfiles capaces de gobernar datos y modelos, supervisar decisiones y asegurar cumplimiento. Este cambio ya se refleja en iniciativas de eficiencia operativa y automatización inteligente en ambos sectores.
Banca: eficiencia medible y cambio del mix de empleo
La IA ya está impactando en métricas duras de productividad en banca. Según los ratios incluidos en la documentación aportada, el coste por transacción pasa de €1,00–€1,50 a €0,60–€1,00, lo que equivale a una reducción del 30% al 40% asociada a automatización con IA.
Este avance no implica “menos personas” de forma automática, sino una reasignación de la carga de trabajo: disminuye el volumen de tareas repetitivas (operativa, soporte y back-office) y gana peso el empleo cualificado en funciones críticas como calidad y gobierno del dato, supervisión de modelos, prevención del fraude, ciberseguridad, cumplimiento, gestión del cambio y atención experta en casos complejos.
Seguros: automatización con rendición de cuentas y reto de talento
En seguros, la IA se está desplegando precisamente en los procesos con mayor carga operativa: valoración automática de daños mediante análisis de imágenes, asistentes 24/7 para atención y triaje, y detección de fraude en tiempo real.
El resultado combina más velocidad y más capacidad, pero también un cambio directo en el empleo: no solo se automatiza parte de la ejecución, sino que se vuelve imprescindible definir con claridad el nuevo “mapa” de responsabilidades: quién valida decisiones, quién audita modelos, qué casos requieren escalado humano y quién asume la rendición de cuentas ante errores.
El reto principal ya no es técnico, sino organizativo. La documentación aportada apunta a escasez de talento especializado en IA y ciencia de datos y a la necesidad de transformación cultural, lo que obliga a priorizar upskilling y modelos de trabajo híbridos (personas + IA) para capturar productividad sin comprometer calidad, equidad y cumplimiento.
Más automatización, más control: el empleo cualificado que exige la IA
En banca y seguros, la IA está elevando el listón del trabajo cualificado: a medida que se automatiza la ejecución, crece la importancia de los equipos que garantizan control, confianza y cumplimiento. Para evitar que la productividad se traduzca en ajustes “ciegos” de plantilla, las entidades necesitan gestionar esta transición como un proyecto de organización, definir qué funciones se automatizan, cuáles se rediseñan y qué nuevos roles se consolidan alrededor del dato y de la supervisión de decisiones. Y medirlo con indicadores simples, tiempo liberado, reubicación real de tareas, calidad/errores y capacitación, para demostrar que la eficiencia se convierte en mejor servicio y empleo sostenible. En sectores regulados, no basta con que la IA funcione, tiene que ser auditable y confiable.
Enrique Galván, CEO de Qaracter, afirma que “La inteligencia artificial está cambiando la forma en que operan banca y seguros y, con ello, el empleo. Procesos que antes llevaban días hoy se resuelven en minutos y eso se traduce en mejoras. Por eso insistimos en que la innovación no consiste en reemplazar personas, sino en potenciarlas: en sectores regulados, la IA debe implantarse con gobernanza y capacitación”.
