Según análisis de Goldman Sachs, el sector bancario se posiciona como uno de “los grandes ganadores indirectos del ciclo” de la IA. Su oportunidad no radica meramente en otorgar préstamos, sino en involucrarse a lo largo de diferentes etapas del proceso: asesorar, estructurar créditos, emitir bonos y acciones, organizar préstamos sindicados y ofrecer coberturas de riesgo.
Goldman Sachs sostiene que la inteligencia artificial mejorará la calidad crediticia de las instituciones financieras a través de dos frentes. Primero, generará comisiones e ingresos, y segundo, permitirá a las entidades automatizar procesos internos, reduciendo costos y aumentando la eficiencia.
Ante esta perspectiva, Goldman ha reafirmado su recomendación de priorizar bonos bancarios en lugar de deuda de empresas no financieras, con un enfoque particular en la industria tecnológica. Esta distinción radica en que las empresas tecnológicas deben incrementar sus inversiones en capital para desarrollar infraestructura de IA, mientras que los bancos pueden cobrar por facilitar esos fondos sin asumir necesariamente todo el riesgo a largo plazo.
Goldman ha ajustado su proyección sobre emisiones de deuda corporativa investment grade en dólares, incrementándola de 2,1 billones a 2,3 billones de dólares para 2026, y anticipa otros 2,4 billones para 2027, lo que marcaría un récord en dos años consecutivos. Actualmente, las empresas tecnológicas representan alrededor del 20% de dichas emisiones, un aumento significativo desde el 5% registrado en 2024, mientras que la participación de los bancos se mantiene estable en torno al 40%.
Esta diferencia es crucial, ya que las compañías tecnológicas utilizan su capacidad de endeudamiento para financiar inversiones, mientras que los bancos obtienen comisiones por estructurar y gestionar esas operaciones, manteniendo un riesgo más limitado.
El informe indica que la emisión de deuda bancaria en dólares está alcanzando pautas récord, impulsada tanto por la reducción de spreads como por el aumento de actividades relacionadas con la IA. Esta mayor oferta de bonos implica una presión técnica en el mercado, pero Goldman señala que queda compensada por el crecimiento en comisiones y eficiencia operativa.
Los analistas de Goldman han identificado que las actividades asociadas a la IA contribuyeron entre el 50% y 55% del crecimiento en los volúmenes y comisiones de banca de inversión en 2026, y aproximadamente un 40% del incremento en ingresos por operaciones con acciones en el primer semestre del año.
Los bancos están participando en financiamiento para la creación de centros de datos, créditos puente, emisión de bonos y acciones, además de trabajar con compañías energéticas que apoyan la demanda eléctrica de estos nuevos desarrollos tecnológicos.
El modelo predilecto es el de originate to distribute, donde el banco otorga inicialmente el financiamiento y luego distribuye una parte del riesgo entre fondos de crédito privado e inversores institucionales. Esto permite que la entidad obtenga comisiones por originar y organizar el financiamiento sin mantener la exposición a largo plazo.
Las instituciones financieras más beneficiadas serán aquellas con capacidades amplias en banca de inversión, mercados de capital y gestión de activos. Aunque Goldman no presenta acciones específicas recomendadas, indica que las firmas con mayor habilidad para originar y distribuir operaciones están mejor posicionadas para aprovechar el crecimiento del sector.
La concentración de la inversión en infraestructura de IA es más marcada en Estados Unidos, donde durante el segundo trimestre de 2026, la IA fue mencionada un promedio de nueve veces en las presentaciones de resultados de bancos estadounidenses, frente a solo cuatro menciones en sus pares europeos. Adicionalmente, los bancos norteamericanos mostraron un enfoque mucho más intenso en la financiación de proyectos de IA.
La Reserva Federal ha observado un cambio en los criterios de crédito, mostrando mayor disposición a financiar empresas que se beneficiarán de la IA y una reducción en la disposición a prestar a aquellas que puedan resultar afectadas negativamente. Esto sugiere que la tecnología ya está influyendo en las decisiones de crédito de los bancos.
No obstante, la exposición directa al riesgo relacionado con la IA por parte de los grandes bancos estadounidenses se mantiene controlada; los préstamos a sectores vinculados a la infraestructura de IA representan solo un 0,8% de sus activos totales, lo que equivale aproximadamente al 9% del capital Tier 1. Sin embargo, si se consideran las líneas de crédito no desembolsadas, esa proporción podría incrementar a un 25%.
Esto debe interpretarse como una alerta: aunque la exposición actual es manejable, podría incrementarse a medida que avanza la inversión en infraestructura tecnológica. Adicionalmente, muchas de las actividades de financiamiento a proveedores y empresas eléctricas no son directamente clasificadas como deudas relacionadas con IA.
Goldman anticipa que los bancos continuarán siendo selectivos y evitarán acumular exposiciones excesivas. La magnitud de las inversiones en IA es demasiado grande para ser cubierta solo por bancos y mercados sindicados estándar, por lo que se prevé un aumento en el papel del crédito privado y grandes gestores de activos en la provisión de capital a largo plazo.
El segundo aspecto favorable para el sector bancario es la implementación interna de tecnología. Según Goldman, todos los bancos analizados han señalado la automatización y la mejora de la eficiencia operativa como ejes centrales de sus estrategias de IA. La tecnología se puede aplicar para optimizar la evaluación crediticia, el procesamiento de documentos, la atención al cliente, la detección de fraudes y la gestión de operaciones.
El banco considera que el principal beneficio de estas iniciativas será la contención de gastos y el aumento del ratio de eficiencia, que mide la relación entre costos operativos e ingresos. Una mayor eficiencia se traduce en una mejora de la productividad, aunque aún resulta difícil medir la inversión exacta de cada banco y su correspondiente retorno.
