BBVA quiere convertir Blue en un asistente financiero con IA para una banca hiperpersonalizada
BBVA prepara una nueva etapa de su transformación tecnológica en la que la inteligencia artificial dejará de ser únicamente una herramienta de productividad para integrarse progresivamente en la relación con el cliente. El banco quiere evolucionar Blue hacia un asistente financiero capaz de comprender mejor las necesidades del usuario y avanzar hacia una experiencia bancaria más personalizada y conversacional.
La transformación digital permitió que gran parte de la actividad bancaria pasara de las oficinas al teléfono móvil.
La siguiente transformación puede ser menos visible, pero potencialmente igual de profunda.
La inteligencia artificial empieza a situarse entre el cliente y una cantidad cada vez mayor de procesos bancarios.
BBVA considera que esta tecnología puede convertirse en el próximo gran cambio estructural del sector y quiere adoptar una estrategia similar a la utilizada durante su proceso de digitalización: comenzar pronto, escalar rápidamente las soluciones que funcionan y reorganizar progresivamente la actividad alrededor de las nuevas capacidades.
Onur Genç, consejero delegado de BBVA, ha defendido esta visión durante una conferencia de consejeros delegados organizada por Bank of America en Londres.
Genç sostiene que BBVA está adoptando la inteligencia artificial mejor que sus competidores, una valoración realizada por el propio ejecutivo que refleja la importancia que el banco concede actualmente a esta tecnología dentro de su estrategia.
BBVA quiere repetir con la IA la transformación que realizó con la banca digital
La comparación con la digitalización resulta relevante.
Durante la primera gran transformación tecnológica de la banca, el objetivo principal fue trasladar operaciones desde canales tradicionales hacia aplicaciones y servicios online.
Consultar movimientos, realizar transferencias, contratar determinados productos o gestionar tarjetas dejaron progresivamente de requerir una visita física a una oficina.
La inteligencia artificial plantea ahora una transformación diferente.
La interfaz puede seguir siendo la misma aplicación móvil, pero lo que cambia es la forma en la que el sistema entiende al cliente y organiza los servicios que aparecen detrás.
El usuario puede dejar de navegar exclusivamente mediante menús para comenzar a expresar directamente lo que necesita mediante lenguaje natural.
Blue evoluciona hacia un asistente financiero
Uno de los elementos centrales de esta estrategia será Blue, el asistente digital de BBVA.
El objetivo del banco es que evolucione progresivamente desde una interfaz de ayuda hacia un asistente financiero capaz de comprender y anticipar mejor las necesidades de cada cliente.
La diferencia puede parecer pequeña, pero implica un cambio importante en la experiencia.
Un asistente tradicional responde a preguntas concretas.
Un asistente financiero más avanzado puede utilizar información contextual para ayudar al cliente a comprender su situación, localizar operaciones, encontrar funcionalidades o recibir orientación sobre determinadas necesidades.
La banca conversacional reduce la dependencia de los menús
Las aplicaciones bancarias actuales pueden contener decenas de funcionalidades.
Cuentas.
Tarjetas.
Transferencias.
Recibos.
Préstamos.
Ahorro.
Inversión.
Seguros.
La dificultad no siempre está en que una función no exista, sino en encontrarla.
Una interfaz conversacional puede modificar esta dinámica.
En lugar de buscar manualmente una opción entre diferentes menús, el cliente puede expresar directamente una intención.
La inteligencia artificial interpreta esa petición y dirige al usuario hacia el proceso correspondiente.
De la personalización por segmentos a la personalización individual
El sector financiero lleva décadas utilizando segmentación.
Edad, ingresos, patrimonio, productos contratados o comportamiento permiten agrupar clientes y adaptar determinadas ofertas.
La inteligencia artificial puede aumentar considerablemente la granularidad de ese modelo.
BBVA habla de avanzar hacia una experiencia hiperpersonalizada.
Eso implica intentar adaptar la interacción a cada cliente de una forma mucho más específica, utilizando información disponible sobre su relación financiera y su comportamiento.
La IA puede entender mejor el contexto financiero
Una aplicación bancaria convencional muestra información.
Una aplicación equipada con una capa de inteligencia artificial puede intentar interpretarla.
Por ejemplo, reconocer que determinados gastos han aumentado.
Detectar una variación en los ingresos.
Identificar que existe un recibo poco habitual.
O ayudar al cliente a localizar información relevante para una decisión.
La diferencia entre mostrar datos y proporcionar contexto puede convertirse en una de las principales áreas de competencia entre bancos digitales.
La oportunidad no está únicamente en reducir costes
Buena parte de la conversación empresarial sobre inteligencia artificial se ha concentrado en productividad.
Automatizar tareas.
Procesar documentación.
Reducir tiempos.
Responder consultas.
Generar código.
Para BBVA, sin embargo, el potencial económico de la IA puede ir más allá de estas eficiencias.
Genç considera que existe también una oportunidad relevante por el lado de los ingresos.
Mejor asesoramiento puede convertirse en mayor actividad comercial
La lógica es sencilla.
Si el banco comprende mejor las necesidades del cliente, puede mejorar la relevancia de las soluciones que ofrece.
Esto podría traducirse en una mayor productividad comercial y en recomendaciones más adaptadas al contexto del usuario.
El reto estará en conseguir que esa personalización sea realmente útil y no se convierta simplemente en una capa adicional de venta automatizada.
En servicios financieros, la confianza del cliente resulta especialmente importante.
La IA bancaria necesita distinguir entre ayudar y vender
Un asistente financiero puede encontrarse en una posición especialmente sensible.
El usuario puede interpretar sus respuestas como orientación personalizada.
Al mismo tiempo, la entidad que proporciona el asistente comercializa productos financieros.
La separación entre asistencia, información y actividad comercial deberá resultar comprensible.
Cuanto mayor sea la capacidad de personalización, más importante será gestionar correctamente esta frontera.
Los bancos pueden pasar de reaccionar a anticiparse
La banca digital actual funciona todavía en gran medida de forma reactiva.
El cliente abre la aplicación porque quiere realizar una acción.
La inteligencia artificial permite avanzar hacia modelos potencialmente más proactivos.
Un sistema puede detectar determinados patrones y presentar información antes de que el usuario la solicite explícitamente.
Por ejemplo, ayudar a identificar cambios relevantes en determinadas categorías de gasto o facilitar información relacionada con próximos compromisos financieros.
Esta capacidad de anticipación es una de las piezas que BBVA quiere desarrollar alrededor de Blue.
La gran ventaja de los bancos está en sus propios datos
Los grandes modelos de inteligencia artificial pueden estar disponibles para numerosas empresas.
La verdadera diferenciación aparece cuando esos modelos se conectan con información y procesos propios.
Un banco mantiene una relación recurrente con sus clientes y dispone de información estructurada sobre productos, operaciones y comportamiento financiero.
Utilizar estos datos de manera segura y autorizada puede proporcionar una capa de contexto que un asistente generalista no tiene por defecto.
La IA generalista y la IA bancaria no compiten exactamente en el mismo terreno
Un modelo generalista puede explicar qué es una hipoteca o cómo funciona una transferencia.
El valor diferencial de un asistente bancario aparece cuando puede interactuar con el contexto específico de un cliente y con los sistemas de la entidad.
Ahí comienza una nueva fase de la competición.
No se trata únicamente de disponer del modelo de inteligencia artificial más potente, sino de integrarlo correctamente con los datos, procesos, controles y productos propios.
La IA agéntica puede ampliar todavía más esta transformación
La evolución hacia sistemas capaces de ejecutar acciones añade una nueva dimensión.
Un asistente puede responder a una consulta.
Un agente puede, dentro de los permisos establecidos, utilizar herramientas y completar determinados pasos en nombre del usuario.
En TerritorioFintech hemos analizado cómo la banca está empezando a experimentar con inteligencia artificial generalista y agéntica en procesos relacionados con clientes.
La evolución de los asistentes financieros puede terminar acercándose progresivamente a ese modelo.
La autonomía exige controles mucho más estrictos
Sin embargo, existe una diferencia fundamental entre recomendar una acción y ejecutarla.
Cuanto mayor sea la capacidad de actuación de un sistema, mayor debe ser también el control sobre permisos, identidad, trazabilidad y supervisión.
Un asistente capaz de explicar un movimiento plantea un riesgo limitado.
Un sistema capaz de mover dinero, modificar datos o contratar productos exige una arquitectura de seguridad considerablemente más estricta.
La evolución hacia una banca cada vez más conversacional tendrá que avanzar paralelamente a sus mecanismos de control.
La confianza será tan importante como la precisión
Un error dentro de una conversación generalista puede resultar molesto.
Un error sobre una cuestión financiera puede afectar directamente a las decisiones del cliente.
Por ello, la banca tendrá que exigir niveles elevados de precisión y trazabilidad a sus asistentes.
También deberá facilitar que el usuario comprenda cuándo está interactuando con un sistema automatizado y qué limitaciones tiene.
TerritorioFintech ha analizado por qué la transparencia se está convirtiendo en una cuestión estructural para la adopción de inteligencia artificial.
La transformación también ocurre dentro del banco
La estrategia de BBVA no se limita a la interacción con clientes.
Genç considera que la inteligencia artificial cambiará también la forma en que opera la organización.
Los empleados pueden utilizarla para analizar información, desarrollar software, preparar documentación o reducir determinadas tareas repetitivas.
Esto puede elevar la productividad sin necesidad de modificar inmediatamente la interfaz que observa el cliente.
La productividad comercial es una de las áreas con mayor potencial
Un gestor bancario dedica parte de su tiempo a buscar información, preparar reuniones y revisar diferentes sistemas.
La IA puede ayudar a sintetizar parte de ese trabajo.
El profesional puede disponer de información más estructurada antes de hablar con un cliente y dedicar una mayor proporción del tiempo a la interacción.
Desde la perspectiva del banco, esta mejora puede traducirse en más capacidad comercial con la misma infraestructura.
La transformación digital previa proporciona una base para la IA
La estrategia actual de BBVA parte de un activo acumulado durante años.
La digitalización previa ha trasladado una gran cantidad de operaciones hacia sistemas digitales.
Eso genera datos estructurados, procesos digitales e interfaces que ahora pueden servir como base para introducir inteligencia artificial.
Una organización cuyos procesos continúan siendo principalmente manuales tiene muchas más dificultades para desplegar sistemas automatizados a gran escala.
Digitalizar primero facilita automatizar después
Este orden resulta importante.
La IA no elimina automáticamente procesos ineficientes.
Si una actividad está fragmentada entre documentos, correos y diferentes sistemas desconectados, introducir un modelo inteligente no resuelve necesariamente el problema.
La transformación digital crea la infraestructura sobre la que después puede construirse automatización más avanzada.
BBVA considera que su inversión histórica en digitalización le proporciona una posición favorable para esta nueva fase.
Genç vincula tecnología con crecimiento rentable
La presentación del consejero delegado no se concentró exclusivamente en inteligencia artificial.
También situó la tecnología dentro de una estrategia más amplia de crecimiento rentable y asignación de capital.
BBVA afirma que su cartera crediticia creció un 62% en euros corrientes entre diciembre de 2020 y junio de 2026, frente al 13% que atribuye a la media de su grupo de bancos comparables europeos.
Son cifras comunicadas por la propia entidad y utilizadas por su consejero delegado para defender la combinación de crecimiento y rentabilidad del grupo.
BBVA alcanzó un ROTE del 22,2% en el primer semestre
El banco sitúa además su ROTE en el 22,2% durante el primer semestre de 2026.
Según la comparación presentada por Genç, la media de su grupo de competidores europeos se encontraba alrededor del 15%.
El ROTE, o rentabilidad sobre el patrimonio tangible, es una de las métricas utilizadas para analizar la rentabilidad bancaria.
La entidad vincula estas cifras con su escala en los mercados donde opera, su capacidad de innovación y una asignación disciplinada del capital.
El crédito a empresas es otra de las áreas donde BBVA está creciendo
La expansión del balance puede observarse también en el negocio corporativo.
TerritorioFintech ha analizado recientemente cómo BBVA ha superado los 300.000 millones de euros de financiación a empresas tras aumentar esta cartera un 13,3% durante el primer semestre de 2026.
La tecnología puede convertirse ahora en una herramienta adicional para intentar mantener ese crecimiento mejorando procesos internos y la relación comercial.
España sigue siendo un mercado relevante para el crecimiento
Genç también ha destacado la evolución del negocio de BBVA en España.
Según las cifras presentadas por la entidad, durante los cinco años transcurridos hasta julio de 2026 el banco aumentó alrededor de 260 puntos básicos su cuota de mercado en crédito al consumo y unos 250 puntos básicos en empresas.
BBVA atribuye parte de su posición a la fortaleza de su marca, la relación recurrente con sus clientes y su estrategia tecnológica.
La inteligencia artificial puede intensificar la competencia con las fintech
Durante años, las fintech encontraron oportunidades precisamente en procesos bancarios con elevada fricción.
Pagos.
Onboarding.
Transferencias internacionales.
Crédito.
Inversión.
La inteligencia artificial proporciona ahora tanto a bancos como a fintech una nueva capa tecnológica sobre la que competir.
La diferencia estará menos en quién dispone de acceso al modelo y más en quién consigue integrarlo mejor en una experiencia financiera fiable.
Los bancos tienen escala, pero las fintech pueden moverse con rapidez
Las grandes entidades disponen de millones de clientes, datos históricos, licencias e infraestructuras consolidadas.
Las fintech pueden disponer de estructuras más ligeras y mayor facilidad para rediseñar procesos desde cero.
La inteligencia artificial no elimina esta tensión.
Puede intensificarla.
La ventaja competitiva dependerá de la velocidad con la que cada organización consiga convertir la tecnología en mejores procesos y servicios.
La afirmación de BBVA sobre sus competidores tendrá que demostrarse con resultados
Genç sostiene que BBVA está adoptando la IA mejor que sus competidores.
Es una valoración estratégica realizada por el propio consejero delegado y no una clasificación independiente del sector.
La prueba más relevante llegará cuando puedan medirse resultados concretos.
Mejor experiencia del cliente.
Mayor productividad.
Procesos más rápidos.
Menores costes.
Mayor capacidad comercial.
Y sistemas suficientemente seguros y fiables.
La próxima fase será pasar de los pilotos a la escala
Una de las grandes diferencias entre experimentar con inteligencia artificial y transformar una entidad consiste precisamente en la escala.
Construir un prototipo puede resultar relativamente sencillo.
Integrarlo en procesos utilizados por millones de clientes es mucho más complejo.
Hace falta conectarlo con sistemas existentes, establecer controles, gestionar información sensible y garantizar que el rendimiento sea consistente.
BBVA plantea la rapidez de escalado como una de las piezas centrales de su estrategia.
El banco quiere que la IA se convierta en infraestructura
Si la estrategia avanza como plantea BBVA, la inteligencia artificial terminará siendo menos visible.
No aparecerá necesariamente como una función independiente llamada “IA”.
Estará integrada en la forma en que el cliente conversa con el banco, recibe información o encuentra una solución.
También operará detrás de procesos internos que el usuario nunca verá.
La tecnología dejará de ser una funcionalidad para convertirse en infraestructura.
Blue puede convertirse en el punto de entrada a toda la relación bancaria
La evolución del asistente de BBVA resume bien esta transformación.
Actualmente, el cliente accede a diferentes apartados de una aplicación dependiendo de la acción que quiere realizar.
Una interfaz verdaderamente conversacional podría centralizar progresivamente parte de estas necesidades.
El usuario explica lo que quiere conseguir.
El asistente interpreta la intención.
Y la aplicación conecta esa conversación con los procesos correspondientes.
El resultado puede modificar profundamente la arquitectura de las aplicaciones bancarias.
El futuro de la banca digital puede ser menos aplicación y más conversación
Durante la última década, competir en banca digital significó en buena medida construir la mejor aplicación.
La siguiente década puede desplazar una parte de esa competencia hacia la calidad del asistente que funciona dentro de ella.
La capacidad para comprender correctamente al usuario, proporcionar información fiable y facilitar acciones relevantes puede resultar tan importante como el diseño tradicional de menús y pantallas.
La IA será útil cuando deje de ser una novedad
El desafío para BBVA y para el conjunto del sector no consiste simplemente en incorporar inteligencia artificial porque sea la tecnología dominante del momento.
El verdadero objetivo será conseguir que genere resultados suficientemente útiles como para que el cliente deje de percibirla como una novedad.
Una operación más rápida.
Una respuesta más clara.
Una recomendación más relevante.
Un proceso interno más eficiente.
O una conversación que evite tener que navegar por numerosas pantallas.
BBVA prepara su siguiente transformación tecnológica
La estrategia presentada por Onur Genç coloca a la inteligencia artificial en el centro de la próxima etapa de BBVA.
El banco quiere aplicar la misma lógica que utilizó durante la digitalización: adoptar pronto, escalar rápidamente y reorganizar progresivamente el negocio alrededor de la tecnología.
Blue representa una de las manifestaciones más visibles de este cambio.
Su evolución hacia un asistente financiero permitirá comprobar hasta qué punto la inteligencia artificial puede pasar de responder preguntas a convertirse en una interfaz habitual entre el cliente y su banco.
El potencial se extiende además más allá del ahorro de costes.
BBVA espera que una mayor personalización, mejor asesoramiento y mayor productividad comercial puedan contribuir también al crecimiento de los ingresos.
La cuestión decisiva será cómo convertir esta ambición en resultados medibles sin comprometer precisión, transparencia, privacidad y seguridad.
Si la digitalización transformó el lugar desde el que los clientes accedían a su banco, la inteligencia artificial puede transformar ahora la forma en la que el banco comprende qué necesita cada cliente y cómo interactúa con él.
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