NTT DATA ha publicado un informe titulado «El horizonte digital: el paso de los bancos de las unidades centrales a las infraestructuras en la nube impulsadas por la IA», basado en una encuesta a 650 directivos de banca de todo el mundo, con presencia de España. El dato central: el 63 % de los bancos sigue operando sobre mainframe, pero la irrupción de la IA generativa está acelerando la migración hacia la nube a un ritmo que no se había visto en la última década.
El mainframe resiste, pero cada vez con menos apoyo interno
El 89 % de los directivos encuestados se define como innovador, aunque el 63 % admite que su banco todavía depende de sistemas de unidades centrales para operaciones críticas. La contradicción resume bien el momento del sector: hay voluntad de cambio, pero migrar un núcleo bancario construido sobre mainframe sigue siendo caro y arriesgado, así que las entidades avanzan por fases en lugar de dar el salto de golpe.
La IA generativa, motor de la migración
El 63 % de los encuestados dice que la IA generativa está facilitando de forma directa el paso de sus aplicaciones a la nube, sobre todo porque permite reinterpretar y documentar código heredado que llevaba décadas sin tocarse, uno de los mayores frenos históricos a este tipo de migraciones. El respaldo no se queda en los equipos técnicos: el 91 % afirma que sus iniciativas de IA y nube cuentan con el apoyo explícito de la junta directiva, y un 45 % de los bancos ya tiene la IA generativa integrada en su stack tecnológico, mientras que otro 30 % la está evaluando.
La flexibilidad y la capacidad de escalar pesan más que el ahorro de costes a la hora de justificar el cambio: el 36 % de los responsables señala estos dos factores como la razón principal para migrar, por delante de argumentos puramente económicos. El punto débil está en la falta de método: el 80 % de los bancos reconoce que no tiene todavía un marco estratégico formal para adoptar la IA generativa, lo que deja la puerta abierta a despliegues descoordinados entre departamentos.
Qué dice NTT DATA sobre el cambio
Kaz Nishihata, vicepresidente ejecutivo senior de NTT DATA Group Corporation, resume el momento así: «los bancos no solo están evolucionando tecnológicamente, sino también a nivel cultural», y apunta a que la adopción de IA y nube está cambiando cómo los bancos entienden a sus clientes, con servicios más rápidos y personalizados como consecuencia directa.
Un movimiento que no es exclusivo de la banca
El mainframe lleva décadas siendo el corazón de sectores con cargas críticas, y la banca no es el único que se mueve. IBM, el fabricante que sostiene buena parte de esos sistemas, ha reforzado la seguridad de sus mainframes Z de cara a la era de la IA agéntica, señal de que el propio fabricante ve el mainframe conviviendo con la nube durante años, no desapareciendo de golpe. En paralelo, otras entidades financieras ya usan IA para tareas más específicas, como la detección de delitos financieros con sistemas híbridos o la automatización del cumplimiento regulatorio con agentes basados en Amazon Bedrock, lo que confirma que la IA en banca no se limita a mover cargas de un sitio a otro, sino que ya opera dentro del día a día del negocio.
El informe completo, con la metodología de la encuesta y el desglose por región, está disponible en la web de NTT DATA.
Preguntas frecuentes
¿Qué porcentaje de bancos sigue usando mainframe según NTT DATA?
El 63 % de los 650 directivos de banca encuestados a nivel global, a pesar de que el 89 % se considera innovador.
¿Cómo está ayudando la IA generativa a migrar a la nube?
Sobre todo reinterpretando y documentando código heredado del mainframe, un trabajo manual que antes ralentizaba y encarecía cualquier migración.
¿Qué porcentaje de bancos ya usa IA generativa en producción?
El 45 % ya la tiene integrada en su stack tecnológico, y otro 30 % se encuentra en fase de evaluación, según el informe.
¿Qué frena a los bancos que todavía no adoptan IA generativa?
Principalmente la falta de un marco estratégico formal: el 80 % de los encuestados reconoce que no lo tiene, lo que dificulta coordinar los despliegues entre departamentos.
