El sector bancario global generó beneficios de alrededor de 1,2 billones de dólares en 2024, el mayor registrado jamás por cualquier industria. Sin embargo, los mercados de capitales siguen siendo escépticos: las valoraciones se sitúan casi un 70% por debajo de la media del resto de industrias. ¿Por qué?

Según explica McKinsey & Company en su informe McKinsey Global Annual Banking Review 2025: Why precision, not heft, defines the future of banking, los mercados dudan de que los máximos recientes de la banca sean sostenibles y los consideran impulsados por vientos de cola. “Para complicar aún más el panorama, intervienen fuerzas macroeconómicas, como la bajada de los tipos de interés, los cambios en la tecnología y en el comportamiento del consumidor, y el drenaje constante de atractivos nichos de rentabilidad por parte de las fintech, el crédito privado y los gestores de patrimonios. Esta confluencia de factores podría situar el ROE de los bancos por debajo del coste del capital propio en muchos mercados”, explica el documento.

Para hacer frente a este contexto, la firma considera que los bancos necesitan nuevas soluciones, y advierte de que las estrategias centradas en lo macro y apoyadas en la escala, que en su día prometían resiliencia, ya no son suficientes. “La precisión es el factor diferencial decisivo: separa a los bancos líderes de los más lentos y está reconfigurando la curva de rendimiento del sector”, matiza.

Cuatro dimensiones

Según su informe, esa “caja de herramientas de precisión” que se puede aplicar a bancos de cualquier tamaño, replantea la estrategia en cuatro dimensiones clave:

• Tecnología: centrarse de forma quirúrgica en las tecnologías con mayor impacto —incluso dentro de la IA agéntica y la IA generativa— y, al mismo tiempo, reducir las inversiones que no mejoren los flujos de trabajo, la relación con el cliente o los modelos de negocio.
• El nuevo consumidor: ir más allá de la segmentación amplia hacia la individualización (un segmento de cliente de uno), ofreciendo un acceso hiperpersonalizado y basado en datos a productos y servicios que generen confianza en una era de lealtad menguante.
• Eficiencia de capital: pasar de grandes reasignaciones a una disciplina del balance a nivel micro —producto por producto, cliente por cliente, hasta llegar a activos individuales ponderados por riesgo— para liberar capital inmovilizado con precisión y destinarlo a donde genere mayores retornos.
• Fusiones y adquisiciones selectivas: evolucionar desde la escala por la escala hacia la precisión, buscando operaciones que amplíen el alcance en micromercados o geografías concretas, o que aporten capacidades diferenciadas en un área especializada.

Aprovechar y orientar la IA

Una de las puntualizaciones que hacen desde McKinsey & Company es que la “precisión”, no el tamaño de la entidad, es el gran igualador. “En la era de la IA, incluso los bancos más pequeños pueden obtener beneficios desproporcionados al incorporar la precisión en todas las dimensiones de su estrategia”, defiende en su informe. 

Según su visión, la IA, en particular la IA agéntica, ofrece un potencial significativo para la banca, y considera que los primeros adoptantes están asegurando una ventaja duradera frente a quienes se mueven más despacio. “Dado que aún estamos en las primeras etapas de la IA agéntica y la IA generativa, es imprescindible aplicar una precisión quirúrgica para identificar dónde estas tecnologías pueden generar un impacto real en los beneficios, en lugar de lanzarse a ellas por miedo a quedarse fuera”, indican. 

Su estimación es que, a medida que la IA se implante en el sector bancario, podría aportar reducciones brutas de hasta un 70% en determinadas categorías de costes.Y matiza que como parte de esos ahorros se verá compensada por el aumento de los costes tecnológicos, se espera que el efecto neto sobre la base de costes agregada de los bancos sea una disminución del 15% al 20%. “El impacto de estos ahorros, aunque bienvenido, no durará. Como ocurrió con innovaciones anteriores, es probable que la competencia erosione las ganancias para los bancos y que, con el tiempo, la mayor parte de los beneficios se traslade a los clientes”, matizan. 

El impacto en la rentabilidad

Otra de las reflexión que lanza el informe es que, a más largo plazo, es probable que la IA erosione la rentabilidad bancaria a medida que los consumidores empiecen a utilizar de forma habitual agentes de IA para optimizar sus finanzas (por ejemplo, trasladando automáticamente los depósitos a cuentas con mayor remuneración), lo que reduciría la inercia del cliente y reconfiguraría la economía del sector. Según reconocen, en particular, la IA agéntica podría trastocar los depósitos y el crédito con tarjeta al romper esa inercia.

En este contexto, indica que la amenaza de agentes de terceros podría ser relevante. “Si los bancos no reposicionan sus modelos de negocio para adaptarse, en la próxima década aproximadamente los profit pools (bolsas de beneficios) bancarios a nivel global podrían disminuir en 170.000 millones de dólares, o un 9%. Esto podría reducir la rentabilidad media sobre el capital tangible (ROTE) entre uno y dos puntos porcentuales y situar a muchos bancos por debajo de su coste de capital”, advierte el informe. Ahora bien, matizan que los efectos no se sentirán por igual y que los pioneros en IA podrían ver aumentar el ROTE hasta en cuatro puntos porcentuales, aprovechando su ventaja para reinventar modelos y capturar valor. En cambio, ven probable que los rezagados registren menores beneficios a largo plazo.

Por último, será clave “ganar con el consumidor también”. El informe plantea que la IA está transformando la forma en que clientes y bancos interactúan, elevando las expectativas de experiencias fluidas e hiperpersonalizadas, especialmente entre las generaciones más jóvenes.

Según defienden, los consumidores son más digitales, menos leales y más deliberados al elegir proveedores financieros. “En Estados Unidos, por ejemplo, solo el 4% de quienes solicitan una nueva cuenta corriente eligen su banco actual sin explorar antes alternativas, frente al 25% en 2018. En su lugar, los clientes otorgan más importancia a los primeros bancos que consideran en su proceso de compra. Los bancos que logran estar presentes en ese conjunto inicial de consideración están mejor posicionados para tener éxito”, apuntan. 

En esta relación, hasta ahora la transformación ha estado impulsada por la IA y el móvil. “La mayoría de los consumidores ya utilizan IA generativa y esperan que sus bancos también les ofrezcan estas herramientas, mientras que el móvil es ahora el canal bancario más utilizado. Los bancos que integren insights impulsados por IA con experiencias personalizadas “mobile-first”, combinando la facilidad digital con la conexión humana, definirán la próxima era de la relación con el cliente”, concluyen.