¿Puede un banco —precisamente un banco, con todo lo que se juega en cada operación— dejar parte de su trabajo diario en manos de sistemas que deciden solos? JPMorgan Chase, el mayor de Estados Unidos y uno de los más grandes del mundo, acaba de responder que sí: 2026 será el año en que despliegue agentes de IA capaces de trabajar durante horas sin intervención humana. No hablamos de un chatbot que responde preguntas. Hablamos de sistemas que analizan, deciden y ejecutan tareas completas. Cuando la entidad más vigilada del sector más regulado confía tareas a agentes autónomos, el mensaje para el resto de las empresas es difícil de ignorar.
Qué está haciendo exactamente JPMorgan con los agentes de IA
El anuncio lo hizo Derek Waldron, director de analítica (chief analytics officer) del banco, en junio de este año: «We’ve entered now the era of long-running autonomous agents» —hemos entrado en la era de los agentes autónomos de larga duración—. Según recogieron CNBC y Yahoo Finance, estos agentes de IA ya son capaces de generar código, navegar por aplicaciones y coordinar flujos de trabajo complejos entre distintos sistemas. La visión de Waldron es explícita: agentes que primero trabajen de forma coherente durante horas, después días y más adelante semanas.
Pero este salto no ha surgido de la nada. Es la consecuencia de un camino que empezó mucho antes. En el verano de 2024, el banco lanzó LLM Suite, su plataforma interna de inteligencia artificial generativa: un entorno seguro donde los empleados acceden a los grandes modelos de lenguaje para generar ideas, redactar contenidos y analizar información. Según datos oficiales de la propia entidad, en solo ocho meses la herramienta llegó a 200.000 empleados, y en 2025 fue reconocida como Innovation of the Year por American Banker.
Detrás hay una apuesta económica de una escala difícil de imaginar: un presupuesto tecnológico anual cercano a los 20.000 millones de dólares. Pero la cifra que a mí más me interesa no es esa.
Resultados que ya se miden en negocio
Porque lo relevante de este caso no es la inversión. Es el retorno. En su banca privada, el análisis de datos de mercado con IA ha contribuido a un aumento del 20 % en las ventas brutas. Y la entidad estima que cada banquero podrá atender una cartera de clientes un 50 % mayor gracias al apoyo de estos sistemas. No son promesas de laboratorio: son resultados operativos, medidos y comunicados por una empresa que rinde cuentas cada trimestre.
Hay otro matiz que me parece importante subrayar. El discurso del banco no gira en torno a recortar plantilla, sino a construir —en sus propias palabras— una ventaja competitiva sostenible, con foco explícito en el reciclaje y la mejora de las capacidades de sus equipos. Se puede ser escéptico, y es sano serlo. Pero la dirección del planteamiento importa: la IA como palanca para que las personas lleguen más lejos, no como excusa para prescindir de ellas.
Del asistente al agente: el cambio que ninguna empresa debería ignorar
Durante los dos últimos años nos hemos acostumbrado a la IA como asistente: le preguntamos, nos responde, y decidimos nosotros qué hacer con esa respuesta. El caso de JPMorgan anticipa la siguiente etapa. Los agentes de IA no esperan la siguiente pregunta: reciben un objetivo y trabajan para cumplirlo, paso a paso, herramienta a herramienta.
¿Significa eso que las personas sobran? Todo lo contrario. Significa que el criterio humano se desplaza hacia donde más valor aporta: definir el objetivo, supervisar el proceso, validar el resultado y responder por él. La máquina ejecuta. La persona dirige.
La IA no viene a sustituirnos. Viene a desafiarnos.
Qué podemos aprender en Canarias y en las pymes españolas
Sé lo que puede estar pensando quien me lee desde una pyme: «yo no tengo 20.000 millones de dólares». Cierto. Pero fijémonos en el método, no en el presupuesto, porque el método sí es replicable a cualquier escala:
Primero, un entorno seguro antes que mil experimentos dispersos. JPMorgan no dejó que cada empleado usara la IA por su cuenta y riesgo: creó una plataforma corporativa con control de datos. Una pyme puede hacer su equivalente con las versiones empresariales de las herramientas existentes y unas normas de uso claras.
Segundo, adopción masiva y formación, no pilotos eternos. Doscientas mil personas usando la herramienta en ocho meses. La tecnología solo transforma cuando llega a las manos de todos, acompañada de formación y de propósito.
Tercero, medir en resultados de negocio. No «usamos IA», sino «vendemos un 20 % más» o «atendemos a más clientes con el mismo equipo». Si no se mide, no es estrategia: es moda.
Para un despacho profesional en Las Palmas, un hotel en el sur de Tenerife o una empresa de distribución en Fuerteventura, la lección es la misma: la pregunta ya no es si la IA va a cambiar su sector, sino qué tareas de su operación diaria podría empezar a delegar en ella —con criterio, con ética y con las personas en el centro—.
Mi reflexión: el cambio de era no pide permiso
Con el tiempo, quienes trabajamos en estrategia aprendemos a distinguir el ruido de las señales. Y esto no es ruido. Cuando una organización de la escala, la regulación y la cultura de riesgo de JPMorgan decide poner agentes de IA a trabajar en el corazón de su negocio, no está siguiendo una moda: está definiendo el estándar que tarde o temprano llegará a todos los sectores. Al turismo. A la educación. A los servicios profesionales. A tu empresa y a la mía.
La tecnología, recordémoslo siempre, es la herramienta y no el fin. El fin son las personas: clientes mejor atendidos, equipos liberados de lo repetitivo, decisiones tomadas con más y mejor información. Ese es el humanismo digital que defiendo, y este caso —con todos sus matices— apunta en esa dirección.
¿Y tú? ¿Qué tarea de tu empresa le confiarías hoy a un agente de IA… y cuál no le confiarías jamás?
