Los agentes de inteligencia artificial (IA) podrían costarle a los principales bancos de los Estados Unidos hasta u$s500.000 millones en valor bursátil si logran mover depósitos tradicionalmente inactivos hacia cuentas o productos con rendimientos más altos.
El cálculo surge de un análisis publicado por el Financial Times, que estima el impacto de una eventual migración de ahorros impulsada por asistentes autónomos capaces de comparar tasas y administrar dinero en nombre de los usuarios.
La estimación se basa en el concepto de "core deposit intangible", un intangible contable que refleja el valor que obtiene un banco de los depósitos estables y de bajo costo que sus clientes dejan en cuentas corrientes o de ahorro.
Según Mercer Capital, ese intangible suele equivaler a entre 2% y 3% de los saldos relevantes. Los bancos estadounidenses acumulan alrededor de u$s20 billones en depósitos, de los cuales aproximadamente 80% corresponde a depósitos nucleares.
Aplicando ese ratio, el análisis concluye que, si esos fondos pasaran a recibir rendimientos similares a los del mercado, la banca perdería cerca de u$s500.000 millones de valor patrimonial.
La rentabilidad bancaria depende, en parte, de la diferencia entre lo que los bancos pagan por los depósitos y lo que obtienen al colocarlos en créditos, bonos u otros activos. Cuando un cliente deja dinero ocioso en una cuenta que rinde poco, la entidad conserva un margen amplio para invertir esos fondos a tasas mayores.
Cuál es el problema de fondo para las entidades financieras
El problema para los bancos es que los agentes de IA podrán automatizar decisiones que hoy requieren atención, tiempo o conocimiento financiero.
Un asistente conectado a las cuentas de un usuario podría detectar:
- saldos excedentes
- comparar rendimientos de fintech
- fondos del mercado monetario
- bonos del Tesoro
- cuentas de alto rendimiento
- y mover el dinero hacia la alternativa más conveniente
Torsten Slok, economista jefe de Apollo, advirtió que agentes como Muse, de Meta, podrían acelerar la salida de depósitos desde bancos que pagan alrededor de 0,1% hacia fintech que ofrecen hasta 5%. En ese escenario, el ahorrista ganaría rendimiento, pero la banca perdería parte de su fuente de financiamiento más barata.
El cálculo del Financial Times ilustra la magnitud del problema. Si los bancos tuvieran que pagar una tasa de 3% sobre los depósitos nucleares, el costo anual alcanzaría unos u$s47.000 millones, equivalente a casi la mitad de las ganancias colectivas anuales del sistema bancario estadounidense.
La cifra de u$s500.000 millones es una estimación del valor que podrían perder si los depósitos dejan de ser estables y de bajo costo. El impacto dependería de la velocidad de migración, de la regulación aplicable, de la confianza de los usuarios y de la capacidad de los bancos para retener saldos con mejores productos.
McKinsey estima que, si entre el 5% y el 10% de los saldos de cuentas corrientes se moviera hacia alternativas de mayor rendimiento, las ganancias bancarias asociadas con depósitos podrían caer 20% o más. El efecto sería especialmente relevante para entidades que dependen de una base amplia de depósitos minoristas.
Por qué la IA también puede benefeciar a los bancos
McKinsey calcula que una mejora de entre 20% y 25% en costos operativos equivale a entre u$s250 millones y u$s500 millones adicionales de resultado para cada u$s100.000 millones en activos.
La tecnología puede:
- reducir gastos en atención
- prevención de fraude
- procesamiento de créditos
- onboarding
- y tareas administrativas
La consultora analítica Token Terminal coincidió en que los agentes capaces de optimizar automáticamente las finanzas de los usuarios podrían provocar una mayor movilidad de los depósitos bancarios, trasladando dinero desde cuentas de bajo rendimiento hacia productos con mejores retornos.
Maksym Sakharov, cofundador y CEO de WeFi, proveedor de infraestructura para la desbancarización, consideró que este proceso implica la transformación de los modelos operativos de la banca tradicional y no necesariamente su desplazamiento.
"No creo que la IA reduzca la importancia de los bancos o de las instituciones financieras tradicionales. Creo que cambia aquello que las hará competitivas", resaltó Sakharov.
Los agentes autónomos también introducen riesgos propios. Deloitte identificó más de 350 riesgos asociados con comportamientos autónomos o agénticos, entre ellos errores en pagos y transacciones, fallas técnicas, violaciones de privacidad de datos, incumplimientos regulatorios y daños a clientes.
Los casos de uso de agentes de IA entre bancos argentinos
Otro reporte del World Cloud Report in Financial Services 2026 de Capgemini, basado en una encuesta a ejecutivos del sector, ubicó a 80% de las firmas financieras en etapas de ideación o piloto y apenas a 10% en despliegues a escala en lo que respecta a agentes de IA. Entre los bancos, encabeza los procesos elegidos para escalar las siguientes áreas:
- atención al cliente (75%)
- detección de fraude (64%)
- procesamiento de préstamos (61%)
"Cuando una conversación pasa de responder una pregunta a ejecutar una operación, cada acción debe realizarse con los permisos, reglas y sistemas definidos por la organización", destacó Matías Gaffoglio, Chief Revenue Officer, International de Engageware.
A medida que los agentes interactúen entre sí, podrían convertirse en contrapartes por derecho propio y generar nuevas formas de riesgo de contraparte.
Incluso fallas pequeñas de un agente defectuoso podrían propagarse por sistemas bancarios, líneas de negocio y redes financieras, ampliando el impacto operativo y reputacional.
