ECONOMIA
AI-first: los detalles de la estrategia de Inteligencia Artificial del banco Santander
“Santander avanza en la ejecución de su estrategia de inteligencia artificial. Un año después de anunciar nuestra ambición de convertirnos en un banco data & AI-first, la IA ya nos está ayudando a mejorar la forma en que trabajamos, atendemos a los clientes, gestionamos el riesgo y operamos el banco. Para mí, ser AI-first significa aplicar la inteligencia artificial allí donde puede generar un impacto tangible”, señaló Ricardo Martín Manjón, Responsable de Datos e IA de la entidad a nivel global.
El objetivo, precisó el ejecutivo, es generar más de 1.000 millones de euros de valor de negocio con IA entre 2026 y 2028, combinando nuevas fuentes de ingresos y reducción de costos.
El nuevo periodo de medición comenzó en 2026 y solo en el primer trimestre del año la entidad alcanzó 35 millones de euros de valor de negocio. “Esperamos que esta cifra siga creciendo en el segundo trimestre y vamos camino de superar los 200 millones de euros al cierre del año, a medida que se van implantando en todo el grupo determinadas soluciones”, señaló Manjón.
Para lograr su objetivo, el Santander se centró en tres prioridades:
- Hacer que el banco sea más rápido, seguro y eficiente (por ejemplo, automatizando procesos)
- Utilizar la IA para abrir nuevas fuentes de crecimiento.
- Ayudar a los equipos de la entidad a incorporar la IA a su trabajo diario.
“La lógica es sencilla: concentrarnos en menos iniciativas, pero con capacidad real de mover la aguja, medir su impacto y escalar en todo el grupo aquello que funciona”, dijo Manjón, y enumeró algunos datos que describen el avance de la aplicación de la IA en las operaciones del banco. Por caso:
- 185.000 empleados con acceso a herramientas de IA en todo el mundo.
- 35 millones de euros de valor de negocio en el primer trimestre; en camino para superar 200 millones de euros al cierre del año.
- Más de 1.000 millones de euros de valor objetivo generado por IA entre 2026 y 2028.
- 17.000 personas utilizando IA en desarrollo de software y el 40% del código desarrollado con IA en junio.
- Los modelos de IA de Openbank procesan 100.000 alertas de prevención de blanqueo de capitales al año.
- Más de 280 agentes de automatización de procesos en producción.
En sus operaciones en la Argentina la entidad cuenta con más de 3.500 colaboradores que ya utilizan asistentes internos basados en IA. Además, el 80% de los equipos de desarrollo de software trabajan con estas herramientas. Actualmente se continúa profundizando la incorporación de la IA en operaciones, procesos y canales de atención, con más de 250 agentes de IA desplegados y 60 casos de uso en producción orientados a mejorar la experiencia de clientes y empleados.
Cerca del 75% de las consultas digitales de Santander en la Argentina se resuelven en el primer contacto y alrededor del 90% de las operaciones ya se realizan a través de canales digitales, precisaron desde la entidad bancaria.
El objetivo es un modelo de atención “cada vez más personalizado y proactivo, donde la tecnología permite anticipar necesidades y simplificar la experiencia de los clientes”.
A su vez, la adopción de IA está transformando la forma de trabajar: cerca del 80% de los equipos de desarrollo de software utilizan herramientas de IA para acelerar la construcción de nuevas funcionalidades y reducir los tiempos de lanzamiento de mejoras en productos y servicios, en busca de acceder a información y responder con mayor rapidez y precisión a las necesidades de los clientes.
“Recientemente, Santander extendió el acceso a herramientas de IA a toda la organización mediante el despliegue de Copilot Chat, complementando otras soluciones ya utilizadas por equipos especializados”, dice un documento interno. En ese proceso de transformación, el banco cuenta con una red de más de 100 AI Champions distribuidos en distintas áreas de negocio. La estrategia, explicaron, “combina innovación, productividad y experiencia de cliente bajo estrictos estándares de seguridad, gobernanza y protección de datos. Como parte del Grupo Santander, la entidad aplica marcos globales de control para garantizar un uso responsable, transparente y seguro de la IA”.
Manjón explicó que las aplicaciones “nacen en un país, negocio o función, pero se diseñan desde el principio para poder reutilizarse en otras partes del grupo cuando generan valor; esa es una de las grandes ventajas de Santander: ejecución local, capacidades globales e impacto a escala”.
En operaciones y riesgos, la automatización de procesos es uno de los ejemplos más claros de cómo la IA puede generar valor a escala. Santander ya cuenta con más de 280 agentes de automatización de procesos en producción, que ayudan a automatizar tareas manuales y flujos de trabajo de principio a fin en ámbitos como crédito, fraude, conocimiento del cliente (KYC) y operaciones.
Santander ya cuenta con más de 280 agentes de automatización de procesos en producción
En atención al cliente, por ejemplo, afirmó el Responsable de Datos e IA del Santander, “la IA está haciendo que las interacciones sean más sencillas y naturales. En Reino Unido, el banco está empezando a desplegar IA en sus canales de voz para consultas relacionadas con tarjetas. El objetivo es que alrededor de 240.000 llamadas, un 40% del volumen anual, se resuelvan mediante autoservicio, lo que ahorra a los clientes unas 26.000 horas y permite a los equipos de atención dedicar unas 45.000 horas a necesidades más complejas. Esta capacidad también se está aplicando en Santander y Openbank en España, con interacciones diseñadas para ser naturales y sencillas para el cliente”.
Además, la IA ayuda al banco a incorporar más información en una fase más temprana de la relación con el cliente.
“En España, el aprendizaje automático y los datos en tiempo real se están utilizando en el proceso de alta para evaluar si un nuevo cliente puede ser elegible para una tarjeta de crédito desde el primer día. El objetivo es ofrecer a los clientes la respuesta adecuada en el momento oportuno”, apuntó como ejemplo Manjón.
“En ámbitos como prevención del delito financiero, tecnología, finanzas y actividad comercial se observa el mismo patrón: la IA ayuda a acelerar el análisis y a facilitar interacciones más relevantes. Los modelos de IA de Openbank procesan aproximadamente 100.000 alertas de prevención de blanqueo de capitales al año. Investigaciones que antes podían llevar horas ahora pueden completarse en minutos. En mayo de 2026, más de 17.000 personas ya trabajaban con IA agéntica en desarrollo de software, y en junio el 40% de todo el código fue desarrollado con IA”.
Pero además de ganar eficiencia, la IA es un motor de crecimiento, dijo Manjón. “En pagos, Getnet está utilizando IA para mejorar la experiencia de clientes en comercios internacionales; por ejemplo, cuando un cliente paga con tarjeta en el extranjero y prefiere hacerlo en su moneda local. Esto puede mejorar la experiencia del cliente, ayudar a los comercios a aumentar la conversión y permitir servicios de pago más avanzados para el comercio transfronterizo”, ejemplificó.
Se trata del vector de un cambio más amplio: “el pago en compras asistidas por agentes de IA. A medida que los agentes de IA empiecen a ayudar a los clientes a buscar, comparar y comprar, los pagos tendrán que adaptarse a recorridos cada vez más asistidos, y en el futuro iniciados, por inteligencia artificial. Santander fue el primer banco en Europa en probar pagos con agentes de IA junto a Mastercard, y el primero en Latinoamérica en hacerlo con Visa”, destacó Manjón.
La IA, agregó, es “para todos los empleados”. De hecho, cerca de 40.000 empleados de los 185.000 empleados de Santander en el mundo ya utilizaban activamente herramientas de IA
Pero el acceso es solo el inicio. “Convertirse en un banco AI-first significa ayudar a las personas a integrar la IA en su forma habitual de trabajar: entender qué puede hacer, dónde están sus límites, cómo comprobar sus respuestas y cómo utilizarla de forma responsable. Por medio de formación, orientación práctica y comunidades de aprendizaje, los empleados pueden compartir ejemplos, ganar confianza y acelerar la adopción en mercados y funciones”, enfatizó Manjón.
La estrategia AI-first de Santander, concluyó, “no depende de una sola herramienta. Microsoft Copilot ayuda a los empleados en tareas habituales de productividad, incluidas experiencias avanzadas de Microsoft 365 Copilot impulsadas por los principales modelos de IA. Para capacidades más especializadas, Santander trabaja con un enfoque multiproveedor, que combina soluciones como ChatGPT de OpenAI, Claude de Anthropic, Gemini de Google, startups y otros socios tecnológicos, además de G42 en el desarrollo de soluciones bancarias con IA”.
Corporate Events,South America / Central America,North America
ECONOMIA
Dos obstáculos a la principal exportación pesquera de la Argentina y el intento en París para superarlos
- Buena parte de las ventas no llega al mercado internacional desde la Argentina, sino desde países como Perú e, incipientemente, Paraguay, que agregan valor a las colas de langostino mediante el proceso de “pelado y desvenado”.
- El explosivo crecimiento mundial de “vannamei”, un langostino de cultivo impulsado por la producción y el consumo de China, cuya marea de volumen inundó los mercados internacionales y tiende a deprimir el precio recibido por el producto salvaje, de mejor calidad y textura, más aún cuando en canales minoristas, como las cadenas de supermercados, ambos se exhiben en una misma góndola.
La primera es que buena parte de las ventas no llega al mercado internacional desde la Argentina, sino desde países como Perú e, incipientemente, Paraguay
Apuntamos a la consolidación de un producto premium en mercados que exigen calidad, trazabilidad y sustentabilidad (Boiero)
Un operario en Perú cobra USD 400 al mes, en el sur argentino por menos de USD 2.000 por mes no tenés a nadie, y con USD 400 no se puede vivir (Boiero)
El problema es menor en el mercado “Horeca”, de Hoteles, Restaurantes y Catering, que distinguen mucho mejor por calidad de productos (Pettigrew)
Hasta 2024 el langostino entraba a Estados Unidos con arancel cero para todos los orígenes. En 2025 aparecieron gravámenes, en 2026 escalaron y la competencia se reordenó a favor de Argentina, que paga hoy 10%, el piso del esquema
Karina Milei,Francia,Argentina,diplomacia,delegación oficial
Mientras muchos analistas ven un avance de las nuevas marcas por sobre las tradicionales, el contraste de performance en ventas de algunos autos contra otros similares es probablemente la más clara muestra de lo cambiante e indescifrable que está el mercado automotor argentino actual.
Septiembre volvió a acercarse a las 50.000 unidades y marcó un muy buen resultado. Solo enero tuvo mejores cifras, pero “juega en otra liga”, porque siempre suma los vehículos propios más los de diciembre que se posdataron para convertirse en un auto modelo/año más nuevo.
Sin embargo, al analizar los números de un buen mes general para el sector, hay vehículos que sorprenden por sus números buenos, y otros por sus resultados inesperadamente bajos.
1. La suba de Amarok
La primera sorpresa del mercado es la pickup Volkswagen Amarok, que está despidiéndose del mercado con un nivel de patentamientos muy por encima de lo que ese mismo vehículo marcó un año atrás.
Al solo efecto de tomar un par de referencias, en septiembre de 2025 habían vendido 2.006 unidades, pero tenían el 3,8% del mercado. En junio de este año, ya con el anuncio de fin de ciclo para fines de 2026, Amarok había patentado 1.229 unidades y tenía el 2,4% del mercado.
De hecho, sus dos rivales de un año atrás, Toyota Hilux y Ford Ranger, marcaban 3.000 y 1.786 patentamientos respectivamente. En septiembre de 2026, Amarok quedó a solo 5 unidades del tercer lugar, que mantuvo la Ford Territory, con 1.970 matriculaciones, que ahora representan un 4,2% del total del mercado.
2. La baja del Tera
La segunda es una sorpresa inversa, la del Volkswagen Tera, que cayó al noveno lugar en el mes con 1.120 autos vendidos y un 2,4% del mercado. Un año atrás, en su primer mes completo en Argentina, el Tera vendió 1.025, al mes siguiente subió a 1.347 unidades y en enero de este año llegó a tener el 3,5% del mercado.
Aún así, sigue siendo el B-SUV más vendido en el acumulado del año con 11.791 unidades, ganándole al Chevrolet Tracker por 1.100 autos de diferencia, pero ya “ve por el espejo retrovisor” al gran rival del año: el Toyota Yaris Cross.
3. El sprint del Yaris Cross
Esta es la tercera sorpresa, que ya no es del mes, sino de los últimos tres meses, pero que se confirma con cada cierre de patentamientos. El Toyota Yaris Cross llegó al mercado a fines de febrero, lo que le impidió aprovechar el “Súper enero” que en algunos casos duplica las ventas de la mayoría de los modelos, y llegó también en medio de la ola de autos chinos híbridos y eléctricos, lo que podría haberle complicado la vida en su arranque en Argentina.
Sin embargo, apenas un mes después vendió 1.165 unidades con el 2,5% del mercado, que mantuvo en mayo y junio, pero desde julio en adelante aumentó sus ventas a 1.339 autos y el 3,3% de cuota, en agosto fueron 1.619 con el 3,6%, y en septiembre volvió a 1.549 unidades y el 3,3%. En conclusión, tras 9 meses de ventas pero 7 de este modelo, en el acumulado del año suma 9.032 matriculaciones está a 200 de Tracker y a 300 de Tera, y ahora sí se sube a la pelea por ser el mejor B-SUV del año.
4. La recuperación de Kardian
La cuarta sorpresa es la performance del Renault Kardian, que por primera vez en muchos meses se acercó al nivel del modelo más accesible de la marca y que se mantiene como el mejor exponente de la marca en el mercado argentino, el Renault Kwid. Fue un buen mes para ambos modelos, que quedaron en los puestos 13 y 14 con 943y 864 unidades respectivamente.
De este modo, por primera vez desde que llegó al mercado argentino en agosto de 2024, mostró el potencial que se había proyectado para competir como un B-SUV de alta demanda.
Sin embargo, el Kardian tuvo una gran recuperación porque hoy representa el 1,8% del mercado y hasta hace poco tiempo esa cuota había bajado casi a la mitad. El último mes de este modelo con una proporción similar fue abril cuando patentó 814 con un mismo valor de representatividad.
5. Baja de los referentes chinos
Por último, la quinta novedad del mes no es de un auto sino de un grupo: los vehículos chinos, que tuvieron una caída generalizada de ventas que parece explicarse por la limitación de volumen que tienen con el cupo. Si bien entre enero y marzo entraron muchas unidades, las ventas también fueron altas y en los últimos dos meses se pudo ver un descenso de patentamientos.
El mejor sigue siendo el Baic BJ30, que vendió 599 unidades y tiene una cuota del mercado del 1,3%. Está ubicado en el puesto 18, siendo que medio año atrás era el primer auto chino en ventas superando un par de veces las 700 unidades mensuales.
El otro gran ausente en la parte alta de la tabla es el BYD Atto 2, otro modelo que padeció quedarse sin stock un par de meses atrás. En septiembre vendió solo 431 autos con una cuota del 0,9%, que llegó a su pico máximo en mayo, con 736 patentamientos y el 1,8% del mercado.
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La Ley de Modernización Laboral estableció que los empleadores privados deberán realizar una contribución mensual equivalente al 1% de las remuneraciones computables en el caso de las grandes empresas y del 2,5% para las micro, pequeñas y medianas empresas
La CNV habilitó dos grandes vehículos para administrar estos recursos: Fondos Comunes de Inversión Abiertos destinados al FAL y Fideicomisos Financieros FAL
- Cada empleador puede elegir la entidad habilitada y el vehículo en el que se administrarán sus recursos.
- El régimen contempla portabilidad entre vehículos y administradores y,
- cuando una empresa no realiza la elección correspondiente, existe un mecanismo de asignación de oficio.
La regulación establece criterios de seguridad, liquidez, diversificación, transparencia y preservación del capital
- empresas y proyectos que busquen financiamiento, y
- ahorro dispuesto a financiarlos.
- Financiarse a plazos mayores.
- Emitir más obligaciones negociables.
- Estructurar proyectos de infraestructura.
- Desarrollar crédito de largo plazo.
- Reducir progresivamente la dependencia del financiamiento bancario o del capital propio.
- Los aportes ingresan todos los meses.
- Los recursos se invierten.
- Las inversiones generan rendimiento.
- Ese rendimiento se reinvierte.
- Nuevos aportes vuelven a ingresar al mes siguiente.
El FAL alinea el crecimiento del mercado de capitales con el crecimiento del empleo registrado
- Uno que recibirá recursos todos los meses.
- Uno cuyo patrimonio podrá crecer junto con el empleo formal.
- Y uno que puede ayudar a transformar ahorro argentino en financiamiento para la economía argentina.
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