La inteligencia artificial y el futuro del trabajo financiero
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Una plantilla de 200 000 personas
El sector financiero es uno de los mayores empleadores de mano de obra cualificada de Singapur. En mayo de 2026, el viceprimer ministro Gan Kim Yong, que también preside la MAS (Monetary Authority of Singapore, la autoridad monetaria y supervisora financiera), cifró su contribución en torno al catorce por ciento del producto interior bruto y su plantilla en unos 200 000 profesionales, más del ochenta por ciento de ellos locales.1 La proporción de empleados locales tiene peso político. La parte J describe cómo Singapur equilibra la atracción de talento extranjero con las expectativas de sus ciudadanos. Una tecnología que desplazara al personal local en funciones de back office y middle office agudizaría esta tensión.
Las tareas más expuestas a la inteligencia artificial son las de contenido repetitivo y documental: la tramitación de operaciones, la comprobación y verificación de datos, la elaboración de informes estándar, la primera revisión de alertas de cumplimiento y la redacción de correspondencia rutinaria. Las tareas que combinan relaciones, juicio y responsabilidad están menos expuestas, entre ellas el asesoramiento a clientes complejos, la negociación, la toma de decisiones de crédito y el trato con los reguladores. Entre estos polos, es probable que la mayoría de las funciones se desplacen hacia la supervisión de herramientas, la interpretación de sus resultados y la gestión de los casos que las herramientas no pueden resolver. Los ejemplos que la MAS y el IBF eligieron presentar en 2026 ilustran este desplazamiento. Una empleada de atención al cliente dirige ahora un equipo que desarrolla inteligencia artificial para la experiencia del cliente, mientras que un jefe de equipo de primera línea ayuda a supervisar el chatbot de atención al cliente del banco. Un empleado de UOB pasó, tras treinta y siete años en banca mayorista, a una función de prevención del blanqueo de capitales en banca minorista gracias al programa de recualificación del banco.2
Recualificación tripartita
La respuesta de Singapur sigue el modelo tripartito de Gobierno, empleadores y sindicatos que ha configurado su mercado laboral desde la independencia. En septiembre de 2026, el Gobierno informó de que el IBF, la agrupación de servicios financieros y profesionales del National Trades Union Congress y siete asociaciones sectoriales estaban ampliando su memorando de entendimiento. En conjunto representan a más de 800 entidades financieras y empresas fintech y a más del setenta por ciento de la plantilla del sector.3
La pieza central es el IBF AI Workforce Co-Lab, que reunió a veintitrés entidades pioneras de la banca, los seguros y la gestión de activos. Estas se comprometieron a formar a toda su plantilla en Singapur, más de 80 000 empleados, en competencias críticas de inteligencia artificial para 2028; en septiembre de 2026 ya se había formado a más de la mitad. El Co-Lab tiene tres itinerarios: uno para directivos sobre estrategia, gobernanza y transformación de la plantilla, otro para gestores patrimoniales que combina competencias en IA con experiencia en asesoramiento, y un tercero que rediseña las funciones operativas y las trayectorias profesionales. Diez empleadores de banca privada se comprometieron a mejorar la cualificación de sus gestores de relaciones con clientes.4 En esa misma fecha existían cerca de sesenta programas acreditados por el IBF que enseñan competencias en IA a profesionales de las finanzas, adaptados a casos de uso del sector financiero y a las directrices de la MAS.5
El mensaje político fue explícito. Las entidades financieras, dijo el viceprimer ministro, deberían «plan for their people even as they plan for AI». El Gobierno quería que la inteligencia artificial «translate into better careers for Singaporeans», añadió.6 La declaración refleja un pacto conocido. El Estado apoya la adopción y financia la recualificación. A cambio, espera que los empleadores recoloquen al personal siempre que puedan. Si el pacto se mantiene cuando la automatización se acelere será una de las pruebas de la próxima década, que el capítulo K.VI aborda en sus escenarios.
Nuevas incorporaciones y las competencias que cuentan
También está cambiando la cantera de nuevas incorporaciones. En mayo de 2026, el IBF anunció un Young Talent Programme for AI in Finance, desarrollado con la Singapore Management University, la Nanyang Technological University, entidades financieras y socios tecnológicos. Los estudiantes trabajan en proyectos del sector, reciben mentoría de profesionales y pueden obtener créditos académicos. Quienes obtengan buenos resultados pueden acceder a prácticas o periodos de formación relacionados con la IA. El programa piloto comenzó en agosto de 2026 con unas veinte entidades financieras. El resumen de Gan sobre las competencias necesarias fue preciso: «Workers who are comfortable using AI, and who also have strong domain knowledge, will have a clear advantage.»7
El énfasis en el conocimiento especializado merece atención. La inteligencia artificial facilita la elaboración de un análisis verosímil de una estructura de fondos, una cuestión de sanciones o una posición fiscal. Solo alguien que entiende la materia puede saber si el análisis es correcto. Por ello, el centro financiero necesita más que nunca profesionales con un conocimiento profundo del Derecho, la fiscalidad, el crédito y los mercados, porque son ellos quienes pueden verificar los resultados de las herramientas. Lo mismo vale para la lengua, que la parte J trata como un activo de trabajo del centro financiero.
Ejemplo práctico
La unidad de cumplimiento de un banco singapurense tramita 15 000 alertas de supervisión de operaciones al año. Alrededor del noventa y cinco por ciento se cierran como infundadas tras una revisión media de treinta minutos, lo que supone unas 7100 horas. El banco implanta un modelo de aprendizaje automático que ordena las alertas y propone el cierre de las que tienen las puntuaciones de riesgo más bajas, y un analista confirma cada propuesta. Con arreglo a las Guidelines, el banco calificaría con toda probabilidad el caso de uso como de alta materialidad de riesgo, porque un fallo afectaría a su cumplimiento de la normativa contra el blanqueo de capitales. Por ello, el banco registra el modelo en su inventario de IA, lo hace validar por un equipo independiente de sus desarrolladores, documenta su rendimiento frente a casos históricos y fija umbrales por encima de los cuales los casos se escalan siempre. Si el tiempo de revisión por alerta se reduce a la mitad, la unidad ahorra unas 3500 horas y las destina a casos complejos y a revisiones periódicas de relaciones de alto riesgo. El alto directivo responsable del cumplimiento en materia de delincuencia financiera sigue respondiendo del resultado.
Notas
- Gan Kim Yong, discurso principal en la IBF Financial Industry Fiesta, 19 de mayo de 2026 (mas.gov.sg): el sector financiero aporta alrededor del 14 % del PIB y emplea a unos 200 000 profesionales, «more than 80%» de ellos locales. ↩
- Gan Kim Yong, discurso principal en la IBF Distinction Evening, 24 de septiembre de 2026 (mas.gov.sg): ejemplos de empleados de DBS y UOB que pasaron a funciones de supervisión o desarrollo de IA, entre ellos un empleado de UOB que, tras 37 años y a través del programa Better U Pivot en 2025, pasó de la banca mayorista a una función de prevención del blanqueo de capitales en banca minorista. ↩
- Gan Kim Yong, discurso principal en la IBF Distinction Evening, 24 de septiembre de 2026 (supra): memorando de entendimiento tripartito ampliado entre el IBF, el NTUC Financial and Professional Services Cluster of Unions y siete asociaciones sectoriales, que representan a más de 800 entidades financieras y empresas FinTech y a más del 70 % de la plantilla del sector. ↩
- Gan Kim Yong, discurso principal en la IBF Distinction Evening, 24 de septiembre de 2026 (supra): 23 entidades pioneras; más de 80 000 empleados que deben formarse para 2028, más de la mitad ya formados; Co-Lab@Leaders, Co-Lab@Wealth Managers y Co-Lab@Operations; 10 empleadores comprometidos en el marco de Co-Lab@Wealth Managers; Job Redesign Playbook for Financial Services. ↩
- Chia Der Jiun, Managing Director de la MAS, palabras de bienvenida en la IBF Distinction Evening, 24 de septiembre de 2026 (mas.gov.sg), párr. 4: «IBF has accredited close to 60 programmes», desarrollados con socios formativos y entidades financieras, para crear competencias críticas en IA y adaptados a casos de uso del sector financiero y a las directrices de la MAS. ↩
- Gan Kim Yong, discurso principal en la IBF Distinction Evening, 24 de septiembre de 2026 (supra). ↩
- Gan Kim Yong, discurso principal en la IBF Financial Industry Fiesta, 19 de mayo de 2026 (supra): YTP-AIF desarrollado conjuntamente por el IBF, la SMU, la NTU, entidades financieras y socios tecnológicos; programa piloto a partir de agosto con unas 20 entidades financieras; créditos académicos de la SMU y la NTU – Gan Kim Yong, discurso principal en la IBF Financial Industry Fiesta, 19 de mayo de 2026, párr. 19(c). ↩
Solo a efectos de información general. Este artículo no constituye asesoramiento jurídico ni fiscal, no sustituye el asesoramiento en un caso concreto y no crea una relación abogado-cliente. Refleja la situación jurídica a fecha de octubre 2026.