Santander y Nvidia refuerzan su alianza para impulsar la IA bancaria

Banco Santander y Nvidia han reforzado su colaboración con un acuerdo de tres años destinado a extender el uso de la inteligencia artificial por distintas áreas del grupo financiero. El pacto va bastante más allá de colocar un asistente conversacional en una aplicación: incluye modelos especializados para banca, agentes de IA, prevención del fraude y del blanqueo de capitales, decisiones en tiempo real y sistemas avanzados de simulación.

El movimiento llega después de las pruebas realizadas en el Santander AI Lab, donde el banco está experimentando con una idea que empieza a ganar terreno en la industria: para muchas tareas no hace falta recurrir siempre al modelo de inteligencia artificial más grande y costoso. En determinados ensayos, Santander asegura haber reducido el coste de ejecución desde unos 5 euros por interacción hasta alrededor de 0,03 euros, manteniendo buenos resultados. La diferencia no es precisamente calderilla cuando el sistema debe funcionar millones de veces.

Santander apuesta por una IA más pequeña y especializada

La parte más interesante del acuerdo con Nvidia está precisamente ahí. Santander está desplazando parte de su estrategia desde los grandes modelos generalistas, capaces de responder prácticamente sobre cualquier asunto, hacia modelos más pequeños y especializados, entrenados o ajustados para funciones bancarias concretas.

No es una cuestión estética ni una competición por tener el algoritmo más brillante. Un banco necesita sistemas que respondan bien a trabajos muy determinados, de forma rápida, controlable y a un coste razonable. Clasificar determinadas operaciones, analizar patrones de riesgo o asistir en un proceso de atención al cliente son problemas distintos. Utilizar siempre una enorme máquina generalista para todos ellos puede ser algo parecido a arrancar un camión para ir a comprar el pan.

Para decidir qué tecnología encaja mejor en cada caso, Santander ha desarrollado Model Arena, una plataforma que compara modelos de pesos abiertos frente a tareas bancarias específicas. El sistema permite medir su comportamiento antes de llevarlos a entornos reales y elegir la alternativa que resulte más apropiada para cada carga de trabajo.

Del modelo experimental al banco real

Santander también está empleando Nvidia NeMo Customizer para adaptar modelos a tareas concretas. En paralelo, trabaja con Nvidia Kumo, una familia tecnológica orientada a extraer predicciones de datos estructurados, precisamente el tipo de información que abunda en una entidad financiera: tablas de transacciones, relaciones entre productos, historiales y multitud de variables ordenadas.

Kumo puede utilizarse para problemas como la predicción de resultados, la evaluación de riesgos, la detección de anomalías o la generación de recomendaciones. Santander está desarrollando con esta tecnología capacidades para procesos de core bancario, el corazón operativo sobre el que descansan buena parte de las actividades de una entidad financiera.

La infraestructura se está integrando mediante Nvidia Dynamo-Triton, con el objetivo de ejecutar los modelos de forma eficiente cuando dejan el laboratorio y empiezan a trabajar a gran escala. Ahí está una de las fronteras menos vistosas de la inteligencia artificial, pero quizá más decisiva: hacer que algo que funciona en una demostración siga funcionando cuando recibe una avalancha de peticiones reales.

De cinco euros a tres céntimos por interacción

Las cifras divulgadas por Santander explican buena parte del interés económico del proyecto. En determinados experimentos con modelos especializados, el coste de ejecución habría pasado de aproximadamente 5 euros a 0,03 euros por interacción.

No significa que toda la inteligencia artificial del banco vaya a abaratarse automáticamente en esa proporción. Se trata de casos experimentales seleccionados, una diferencia importante. En otra prueba vinculada a atención al cliente, la entidad señala una reducción de costes superior al 50%, acompañada de una mejora en la calidad de las conversaciones.

Aun con esa cautela, el razonamiento es sencillo. En un banco global, una tecnología puede ser excelente y resultar comercialmente inútil si cada consulta cuesta demasiado. El coste por resultado empieza así a convertirse en una métrica tan relevante como el tamaño del modelo o su puntuación en una prueba técnica.

Fraude, blanqueo y decisiones en tiempo real

El acuerdo de tres años abre varias líneas de trabajo. Santander y Nvidia contemplan aplicaciones destinadas a reforzar la prevención del fraude y del blanqueo de capitales, así como sistemas capaces de apoyar decisiones prácticamente en tiempo real.

La IA tiene terreno fértil en esas áreas porque las entidades manejan enormes cantidades de datos y necesitan identificar patrones difíciles de detectar a simple vista. Una secuencia de movimientos aparentemente normales puede adquirir otro significado cuando se compara con miles de comportamientos anteriores.

El pacto también incluye el desarrollo de un gemelo digital bancario. La expresión suena a ciencia ficción corporativa, pero la idea es más terrenal: construir una representación virtual de procesos o sistemas para simular situaciones, analizar consecuencias y probar modificaciones antes de introducirlas en el entorno real.

Agentes de IA antes de soltarlos en producción

Model Arena no se limita a comparar modelos. Santander trabaja también en capacidades para diseñar, simular, evaluar y supervisar agentes bancarios, además de someter sistemas conversacionales a pruebas de esfuerzo dentro de entornos controlados.

Es especialmente relevante porque un agente de IA representa un paso distinto al de un simple chatbot. No solo genera texto: puede llegar a encadenar acciones, consultar herramientas o intervenir en procesos. En banca, donde un error puede tener consecuencias financieras, legales o reputacionales, el entusiasmo tecnológico tiene necesariamente que convivir con bastantes barandillas.

El planteamiento del laboratorio pasa precisamente por probar y medir esos sistemas antes de extenderlos al grupo, sometiéndolos a mecanismos de gobernanza, seguridad y control. Santander dispone además de un marco corporativo de datos e inteligencia artificial supervisado mediante distintas líneas de defensa según el nivel de riesgo.

La IA entra en las cuentas del Santander

La alianza con Nvidia forma parte de una estrategia mucho mayor. Santander ha situado los datos y la inteligencia artificial dentro de su transformación tecnológica y prevé que estas iniciativas generen más de 1.000 millones de euros anuales de valor de negocio en 2028, sumando reducción de costes e ingresos adicionales.

La tecnología ya aparece, de hecho, en sus resultados. Durante el primer semestre de 2026, el grupo atribuyó 84 millones de euros de valor de negocio a iniciativas de IA relacionadas con mejoras en atención al cliente, productividad, crecimiento comercial y otros efectos operativos.

El banco no está apostando por un único proveedor. Su estrategia tecnológica ha incluido también colaboraciones y herramientas de compañías como OpenAI, Microsoft, Amazon o G42, además de desarrollos propios. Nvidia ocupa ahora una posición especialmente relevante en la capa que hace posible entrenar, adaptar y ejecutar modelos con suficiente potencia y eficiencia.

Una carrera bancaria que se juega también en el coste

Durante los primeros años de la fiebre de la inteligencia artificial, buena parte de la conversación giró alrededor de quién tenía el modelo más grande. La siguiente batalla parece bastante menos cinematográfica: quién consigue que la IA resulte barata, específica y fiable para utilizarla miles o millones de veces cada día.

Ahí encaja la alianza entre Santander y Nvidia. El banco busca convertir experimentos tecnológicos en herramientas capaces de operar dentro de una entidad global, mientras Nvidia coloca su infraestructura y su software en uno de los sectores donde los datos, el riesgo y la capacidad de cálculo se cruzan constantemente.

La prueba definitiva no estará en Model Arena ni en una demostración de laboratorio. Estará en algo mucho más cotidiano: que una operación sospechosa se detecte antes, que una decisión pueda tomarse mejor o que una consulta bancaria se resuelva con menos fricción y menor coste. Santander quiere llevar la IA de la exhibición al balance. Y ahí, entre céntimos, riesgos y millones de interacciones, es donde el acuerdo con Nvidia empieza a tener verdadero peso.