Una entrevista de trabajo ya no pregunta si tienes la herramienta, sino qué hiciste con ella

UBS confirmó a principios de septiembre de 2026 que el uso real que un empleado hace de la IA alimenta ahora directamente las decisiones de contratación, la puntuación de desempeño, las evaluaciones de ascenso y la compensación. Para la promoción de graduados y becarios de 2027 en su división global de banca y mercados, los candidatos se enfrentan a un nuevo requisito en la entrevista: demostrar, de forma concreta, cómo usaron la IA para mejorar un resultado real de trabajo o ganar eficiencia, no simplemente sentirse cómodos abriendo un chatbot. UBS afirma que el requisito se extenderá a otros puestos de nueva publicación en todo el grupo.

El propio programa de graduados de UBS describe el mecanismo creado para sostener esto: una 'AI Fluency Pathway' interna que guía a los nuevos empleados a través de casos de uso reales, aplicación responsable y, en palabras del banco, 'buen juicio' sobre cuándo confiar en un resultado generado por IA y cuándo no. UBS plantea la política con cautela, al afirmar que 'la alfabetización en IA complementa, no sustituye, las habilidades académicas, analíticas e interpersonales', y que un expediente equivalente a 2:1 y las evaluaciones ya existentes del banco siguen aplicándose además de esto.

El mismo listón ahora decide también quién asciende y cuánto cobra

La política no se limita a las nuevas contrataciones. UBS ha convertido la capacidad en IA en un componente permanente de las evaluaciones de desempeño individuales para el personal ya en plantilla, con, según describe el banco, el mismo peso que los objetivos financieros y las habilidades de cara al cliente. Como la puntuación de desempeño alimenta las decisiones de compensación, el dominio de la IA se ha convertido en un elemento variable de cómo se calcula el sueldo en toda la institución. Los empleados que buscan puestos directivos o bandas salariales superiores deben demostrar tanto las cualificaciones formales que UBS ya exigía como un historial demostrado de uso activo de sistemas de IA en su trabajo, no una familiaridad pasiva con ellos.

UBS no es el único banco que evalúa esto de forma específica. El programa de graduados de banca corporativa y de inversión de Santander en España busca ahora explícitamente lo que llama 'usuarios avanzados de IA'. No todos los bancos siguen el mismo camino: un directivo de JPMorgan, Conor Hillery, ha advertido públicamente que el sector debe evitar que este cambio haga perder a los empleados 'conocimientos fundamentales y principios básicos' que las herramientas de IA hoy disimulan. Para el sector bancario español, donde Santander compite de cerca con UBS por el mismo talento junior, esa advertencia resuena con especial fuerza.

Todos los grandes bancos tienen el mismo problema de cantera. UBS eligió una respuesta distinta

La razón por la que esta decisión importa es una tensión estructural que ya vive todo el sector. Goldman Sachs, JPMorgan y Citi han reducido sus promociones de analistas junior hasta en dos tercios, a medida que las herramientas de IA absorben el modelado financiero, los resúmenes de investigación y los primeros borradores de materiales para clientes que antes eran trabajo de nivel inicial. El presidente de Goldman Sachs, John Waldron, ha descrito las operaciones bancarias tradicionales como una 'cadena de montaje humana' lista para automatizarse; el consejero delegado de JPMorgan, Jamie Dimon, ha dicho sin rodeos que la IA 'eliminará empleos'.

QuantumBlack, de McKinsey, calcula que aproximadamente el 62 por ciento del talento en IA de los bancos procede de esas mismas promociones de analistas junior que ahora se están recortando. Como dijo uno de sus socios senior, Debasish Patnaik: 'La banca es un negocio de aprendizaje. Los analistas junior de hoy son los directores generales de mañana. El criterio senior no se puede fabricar en lateral.' Reducir la cantera junior no elimina esa necesidad, solo estrecha la cantera que se supone debe cubrirla dentro de una década. La medida de UBS se lee como una respuesta directa a la misma presión: en lugar de recortar la clase junior que la IA desplaza, elevó el listón de lo que esa clase tiene que demostrar, y ató el sueldo a que siga demostrándolo.

La lección de fondo: una habilidad supuesta no es una política, una habilidad evaluada sí lo es

La mayoría de las empresas hoy dicen a sus empleados, de manera informal, que 'usen más la IA'. Casi ninguna lo evalúa, lo vincula a una banda salarial o define por escrito qué aspecto tiene realmente un 'buen uso' frente a copiar la primera respuesta de un chatbot en una presentación para el cliente. La política de UBS destaca menos por adoptar la IA, algo que ya afirma hacer cualquier gran empleador, y más por hacer esa afirmación refutable: un candidato o empleado puede señalar un caso concreto de haber usado la IA para cambiar un resultado real, o no puede, y el banco ahora hace esa pregunta directamente en lugar de dar la respuesta por supuesta.

Para cualquier propietario que esté definiendo una política de IA dentro de su propia organización, la lección trasladable no es 'exigir dominio de la IA'. Es más concreta: definir qué debe producir realmente ese dominio antes de recompensarlo, tal como UBS lo definió como la mejora de un resultado de negocio concreto y no como el simple acceso a la herramienta, o la política será solo un eslogan con mejor imagen que el que sustituyó.

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