“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:

1. Hacer que el banco sea más rápido, seguro y eficiente (por ejemplo, automatizando procesos)
2. Utilizar la IA para abrir nuevas fuentes de crecimiento.
3. 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.

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”.

El mercado laboral de la República Argentina muestra una marcada tendencia de moderación en las pretensiones económicas de los postulantes que buscan ingresar a un nuevo empleo. De acuerdo con el último Index del Mercado Laboral presentado por la plataforma de empleo Bumeran, las remuneraciones solicitadas por los trabajadores continuaron registrando ajustes reales que se posicionaron por debajo de los índices inflacionarios del período.

Durante el mes de mayo de 2026, las exigencias de remuneración promedio de los argentinos se mantuvieron en una trayectoria de desaceleración general, consolidando una brecha frente a la suba generalizada de precios, a pesar de que el sueldo pretendido medio cruzó la barrera de los 1,8 millones de pesos mensuales.

Desaceleración frente a la inflación y evolución anual

Los datos estadísticos del informe indicaron que los salarios pretendidos por los postulantes registraron un aumento mensual de tan solo 1.18% en mayo, alcanzando un promedio exacto de 1.805.897 pesos por mes. Esta variación se ubicó 0.92 puntos porcentuales por debajo de la inflación oficial registrada en el mismo período, la cual se posicionó en un 2.1%. La pérdida de terreno de las expectativas salariales frente al costo de vida es un fenómeno persistente a lo largo del año 2026 de acuerdo a este relevamiento mensual que lleva a cabo Bumeran.

Al analizar el comportamiento en términos anuales, las remuneraciones pretendidas acumularon un crecimiento del 4,25% en 2026, una cifra que expone un retraso considerable frente a la inflación acumulada para el mismo intervalo, medida en un 14,7%.

Por su parte, la variación interanual del indicador Bumeran Index arrojó una suba del 13,65% en los últimos doce meses, quedando también por detrás de la tasa de inflación interanual que alcanzó el 32,40%.

En el plano comparativo institucional, el promedio del índice se posicionó por encima del último registro disponible de la Remuneración Imponible Promedio de los Trabajadores Estables (RIPTE), que en su medición de marzo (la última disponible) se ubicó en 1.775.664 pesos mensuales.

Salario pretendido según la categoría laboral

La segmentación del requerimiento salarial promedio varía de manera significativa de acuerdo con el nivel de experiencia y la jerarquía de las posiciones a las que aplican los talentos.

En las categorías correspondientes a supervisores y jefes, el sueldo medio requerido se ubicó en 2.574.573 pesos por mes, marcando un incremento mensual del 6,96% en comparación con el período previo. Fue la que tuvo un repunte intermensual más notorio en el Bumeran Index de junio 2026. 

Para el segmento compuesto por los niveles senior y semi senior, la remuneración promedio pretendida se fijó en 1.826.889 pesos mensuales, lo cual representó un leve avance del 0,71% respecto al mes anterior.

En contraposición, los puestos del escalafón junior manifestaron un retroceso nominal en sus expectativas: el sueldo solicitado promedio fue de 1.318.211 pesos por mes, exhibiendo una disminución del 2,69% en comparación con la medición del mes previo. Esto deja aún más en evidencia desde el plano salarial las dificultades que los talentos más jóvenes perciben para entrar al mercado de trabajo en Argentina. 

Las áreas con mayores subas y las más rezagadas en 2026

Al evaluar la dinámica por sectores económicos en lo que va del año, las áreas vinculadas a la tecnología y la administración corporativa lideraron la carrera de actualización salarial en el país.

• En las posiciones de nivel junior, el sector de Tecnología y Sistemas acumuló el mayor incremento de las pretensiones en el transcurso de 2026, con una suba del 13,87%.
• En las categorías senior y semi senior, el liderazgo sectorial correspondió al segmento de Administración y Finanzas, que acumuló un crecimiento del 13,52%.

Empleos mejor y peor pagos por categoría, Bumeran Index Junio 2026

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Por el contrario, los rubros comerciales y operativos sufrieron las mayores contracciones en las expectativas de los postulantes. Dentro del nivel junior, la categoría clasificada como Otros registró un decrecimiento acumulado del -1,51% en sus aspiraciones salariales.

La situación se profundizó en las posiciones de mayor experiencia del área Comercial, donde los salarios senior y semi senior pretendidos sufrieron una caída acumulada del -5,37% durante el año.

Roles mejor y peor pagos del mercado

El relevamiento mensual permitió identificar las brechas existentes entre las distintas especialidades profesionales del mercado laboral técnico y de servicios.

El rol con el salario pretendido más elevado de toda la muestra se localizó en la categoría de jefes y supervisores del sector de Finanzas, donde los candidatos solicitaron un promedio de 4.250.000 pesos por mes.

Para el nivel senior y semi senior, la mayor remuneración pretendida correspondió a los profesionales de Ingeniería en Petróleo y Petroquímica, con una aspiración de 3.875.000 pesos mensuales.

Finalmente, en el segmento junior, la posición mejor remunerada fue Ingeniería Civil, cuyos postulantes demandaron un haber inicial de 2.975.000 pesos por mes.

En la vereda opuesta, las tareas vinculadas a los servicios generales y la gastronomía básica registraron los niveles más bajos de aspiración económica. El puesto de Camareros anotó las remuneraciones promedio mínimas del mercado, con exigencias de 850.000 pesos mensuales en el segmento junior y de 950.000 pesos para las categorías senior y semi senior. En el nivel de supervisores y jefes, las menores pretensiones se concentraron en el área de Servicios, con un sueldo solicitado de 1.150.000 pesos por mes.

Brecha salarial de género

El informe de Bumeran incluyó un análisis pormenorizado sobre las diferencias en las solicitudes económicas de acuerdo con el género de los aspirantes, evidenciando que la brecha salarial experimentó una disminución general en el período.

Durante mayo la brecha salarial se ubicó en un 6,38% a favor de los postulantes varones. El salario promedio requerido por los hombres se fijó en 1.847.842 pesos por mes, mientras que las mujeres solicitaron una remuneración media de 1.736.998 pesos mensuales.

La evolución intermensual arrojó que el sueldo promedio solicitado por el público masculino avanzó un 1,37%, en tanto que la pretensión de las mujeres registró una aceleración más pronunciada, con una suba del 4.22% frente al mes anterior. Al evaluar la diferencia según el seniority de las búsquedas, la brecha de género se estructuró de la siguiente manera:

• En las posiciones de nivel junior, la diferencia se estableció en el 4,63%, con requerimientos salariales promedio de 1.346.166 pesos para los hombres y de 1.286.570 pesos para las mujeres.
• En las categorías senior y semi senior, la disparidad subió al 6,88%, registrando remuneraciones pretendidas de 1.876.889 pesos por mes para el segmento masculino y de 1.756.026 pesos para el femenino.
• En las jefaturas y puestos de supervisor, la brecha alcanzó el 6,17%, con sueldos solicitados de 2.599.813 pesos mensuales por parte de los varones y de 2.448.824 pesos por mes de las postulantes mujeres.

Es decir, si bien se sigue cumpliendo la premisa de que la brecha salarial de género es mayor a mayor jerarquía de la posición laboral, el Bumeran Index de junio 2026 muestra cierto achatamiento de esas diferencias en cuanto a los pedidos salariales para aceptar un nuevo empleo. La tendencia acompaña la reducción general de las pretensiones de sueldo en relación al avance de la inflación en Argentina a nivel macroeconómico.