UBS convierte el dominio de la IA en requisito para sus jóvenes banqueros

UBS elevará el listón de entrada para su promoción de 2027 en Global Banking and Markets: los graduados y becarios que aspiren a puestos junior deberán demostrar dominio de inteligencia artificial y disposición para seguir aprendiendo. No se trata solo de saber usar una herramienta, sino de acreditar que puede aplicarse para mejorar resultados y eficiencia. 136

La decisión redefine el perfil del analista que inicia su carrera en banca de inversión. Durante años, buena parte del trabajo de estos profesionales consistía en elaborar primeras versiones de modelos financieros, notas de análisis o presentaciones. Con la IA generativa, el valor diferencial pasa cada vez más por saber encargar el trabajo a la herramienta, comprobarlo y convertirlo en material fiable para un cliente.

Qué pedirá UBS a los candidatos

La exigencia se aplica, según la información disponible, a graduados y becarios que se presenten a la incorporación de 2027 en Global Banking and Markets. El foco no está planteado como una certificación técnica concreta: UBS quiere comprobar si los candidatos saben utilizar la IA para obtener mejores resultados y trabajar con más eficiencia. 136

A la vez, el banco incorpora la formación en su programa para graduados. Su AI Fluency Pathway promete una base en casos de uso reales, aplicación responsable y criterio sólido. 5 En un negocio regulado y de cara al cliente, esa precisión importa: el uso de IA exige reconocer cuándo una respuesta debe revisarse, corregirse o escalarse.

Las vacantes de UBS ilustran las tareas que pueden apoyar estos perfiles. Un puesto de graduado en Global Banking en Hong Kong incluye evaluar compañías, desarrollar modelos para operaciones de fusiones y adquisiciones, preparar análisis sectoriales para presentaciones comerciales y participar en la ejecución de operaciones en curso. 12 La IA puede acelerar la redacción y la síntesis en estos flujos de trabajo, pero la exactitud y la supervisión humana siguen siendo indispensables.

La IA cambia el trabajo junior, no elimina la necesidad de criterio

La IA generativa encaja especialmente bien en parte del trabajo repetitivo que históricamente recaía en los analistas junior. Reuters Breakingviews señaló que herramientas como ChatGPT y Claude ya pueden producir en poco tiempo un modelo financiero o un pitchbook —una presentación para clientes—; también recogió que banqueros las usan para preparar reuniones y resumir resultados empresariales.

Pero rapidez no equivale a fiabilidad. Los equipos sénior necesitan documentos precisos, contextualizados y aptos para el cliente. Por eso ganan peso las capacidades para definir bien una tarea, examinar fuentes y supuestos, detectar errores y explicar una conclusión con solidez.

El Barómetro de Empleo de IA 2026 de PwC para servicios financieros aporta una señal más amplia: los puestos junior expuestos a IA tienen siete veces más probabilidades que los menos expuestos de exigir habilidades tradicionalmente asociadas a perfiles sénior, entre ellas liderazgo y pensamiento estratégico. 4 La automatización de tareas rutinarias puede, por tanto, elevar la importancia del juicio humano incluso al comienzo de la carrera.

La apuesta de UBS: seleccionar mejor y seguir formando

El enfoque de UBS no consiste simplemente en esperar a que los nuevos empleados se incorporen para enseñarles IA. Introduce esa capacidad en la selección y, al mismo tiempo, mantiene la formación estructurada para desarrollarla. 35

El matiz es relevante frente a una respuesta centrada únicamente en recortar la contratación de analistas a medida que la tecnología absorbe trabajo repetitivo. No hay evidencia suficiente para hacer una comparación exhaustiva banco por banco, pero sí hay preocupación en el sector por el estrechamiento de las vías de entrada. Fortune informó de que algunos bancos estaban reduciendo sus promociones de analistas junior hasta en dos tercios, citando a QuantumBlack de McKinsey, aun cuando esos mismos grupos siguen siendo una fuente de talento para IA.

La tensión es clara: la banca de inversión se apoya en el aprendizaje en el puesto. Los profesionales junior adquieren destreza técnica y criterio comercial al participar en operaciones, y con el tiempo se convierten en los banqueros sénior. Pedir fluidez en IA busca preservar esa cantera, aunque cambia la definición de un analista productivo en su primer año.

Lo que revela PwC sobre la transformación laboral

Una encuesta distinta de PwC a 1.004 ejecutivos estadounidenses de nivel directivo o superior en firmas de servicios financieros muestra por qué las empresas valoran tanto estas capacidades, pero también hasta qué punto sus planes laborales siguen incompletos. 10

Previsión de reducciones importantes de plantilla

Casi ocho de cada diez encuestados prevén que la IA reduzca su plantilla al menos un 20 % en los próximos cinco años. El 30 % identificó los puestos de entrada como el nivel más vulnerable. 17

Son previsiones, no planes de despido confirmados. Reflejan la expectativa de una transformación material, pero no determinan qué tareas desaparecerán, cuáles se rediseñarán ni cuáles podrían crecer.

La planificación va por detrás de la ambición

Solo el 42 % de los ejecutivos afirmó que su organización había modelizado a escala empresarial el efecto de la IA sobre la capacidad laboral. Entre las empresas que sí habían analizado el impacto en la plantilla, solo la mitad había estudiado el rediseño de procesos o flujos de trabajo necesario. 17

Reducir capacidad y rediseñar el trabajo no son lo mismo. Sin una definición clara de los nuevos flujos, las firmas corren el riesgo de perder tareas formativas antes de establecer cómo deben aprender los perfiles junior, validar resultados generados por IA y asumir responsabilidades de mayor valor.

Los retornos medibles todavía son irregulares

PwC constató que el 77 % de los encuestados considera que la mayoría de sus inversiones en IA no está generando un retorno de inversión medible. Esto no demuestra que la IA carezca de valor; indica que muchas empresas aún tienen dificultades para medir ganancias a escala corporativa mientras despliegan la tecnología y adaptan sus procesos.

Otra encuesta de PwC en Hong Kong describió retornos moderados de las implantaciones de IA a escala: el 56 % de las instituciones financieras consultadas reportó un retorno de entre el 11 % y el 25 % en sus principales aplicaciones de IA. 15 Los estudios tienen alcance y metodología distintos, pero ambos reflejan un sector que avanza de la experimentación hacia modelos operativos repetibles y medibles.

La IA impulsa salarios y formación

El 91 % de los ejecutivos de la encuesta estadounidense dijo que está aumentando la remuneración para empleados con habilidades de IA, y el 58 % espera vincular directamente la compensación a la productividad habilitada por IA. 10

Además, el 86 % considera que la formación en IA es más valiosa que un MBA para muchos nuevos contratados. 10 No significa que la formación financiera tradicional haya dejado de importar: indica que los empleadores ven la capacidad práctica en IA como un complemento central de los fundamentos financieros, analíticos y de atención al cliente.

La inquietud de los empleados puede frenar la adopción

PwC señaló que el 44 % de los encuestados detectaba preocupación de los empleados por la seguridad laboral o cambios de función; el 43 % dijo que los trabajadores solo usan IA cuando se les exige; el 40 % percibía que la velocidad del cambio los abruma; y el 34 % identificó la fatiga ante el cambio como un obstáculo para escalar la IA.

A la vez, el 77 % de los ejecutivos cree que su organización no se mueve con la suficiente rapidez para seguir el ritmo de la innovación en IA. Los datos fragmentados o de baja calidad, citados por el 41 %, figuran entre los obstáculos para modelizar la plantilla y desplegar la tecnología.

Qué implica para quienes aspiran a trabajar en banca

La «fluidez en IA» no debe confundirse con usar un chatbot sin cuestionarlo ni con sustituir las competencias financieras. El lenguaje de formación de UBS apunta a otra cosa: uso práctico, responsabilidad y juicio profesional. 5

Un candidato preparado para este nuevo contexto debería poder explicar cómo:

• usaría una herramienta autorizada para acelerar investigación, borradores o preparación de reuniones;
• comprobaría supuestos, cálculos, fuentes y afirmaciones antes de confiar en un resultado;
• protegería información confidencial y cumpliría los controles internos;
• identificaría resultados incompletos, poco fiables o inadecuados para un cliente; y
• comunicaría la lógica de negocio subyacente sin presentar la respuesta de una IA como conclusión definitiva.

La exigencia de UBS para 2027 puede entenderse, en suma, como un rediseño de las capacidades de entrada en finanzas. La IA puede reducir parte del trabajo manual de producción, pero eleva el valor de quienes saben dirigir las herramientas, verificar sus resultados y ejercer buen juicio cuando hay mucho en juego. 145