Los anuncios de empleo en Wall Street sobre inteligencia artificial ahora exigen casi dos habilidades de gobernanza por cada habilidad de creación de modelos, seis meses después de que los reguladores eliminaran a los agentes del reglamento.
Según la empresa de datos de contratación Draup, las ofertas de empleo relacionadas con la IA en bancos como JPMorgan Chase, Citigroup y Capital One aumentaron un 49 % este año, hasta alcanzar las 139.819. El dato más destacado es un incremento del 1721 % en la "orquestación de agentes". Sin embargo, la realidad reside en lo que se esconde tras las apariencias: las habilidades relacionadas con la gobernanza aparecen ahora en más de 16.000 referencias de ofertas, frente a unas 8400 para la formación, el despliegue y la operación de modelos. Y esta capa de control se está construyendo de forma voluntaria, ya que en abril la Reserva Federal, la OCC y la FDIC excluyeron explícitamente la IA generativa y la IA basada en agentes de sus nuevas directrices sobre riesgos de modelos.
Esta es la versión de la historia que leerás hoy en todas partes. Se suponía que la IA iba a eliminar los empleos de Wall Street. En cambio, los está creando, y la nueva habilidad más demandada se multiplicó por dieciocho en un solo año.
Esa versión es cierta. También es lo menos interesante de los datos.
Si analizamos lo que los bancos realmente solicitan, la situación cambia por completo. La mayor parte de la nueva demanda de IA no se centra en quienes desarrollan agentes, sino en quienes deciden qué funciones pueden modificar, cuándo se requiere la aprobación humana y quién responde cuando algo falla. Wall Street no solo contrata ingenieros de IA, sino también supervisores, y lo hace en un momento en que ningún regulador lo exige.
Qué pasó
CNBC publicó el 2 de octubre un análisis exclusivo de Draup, una empresa de datos de contratación empresarial. Las cifras principales son las siguientes:
- 139,819 Este año, las ofertas de empleo relacionadas con la IA en los bancos han aumentado un 49% con respecto a 2025, lo que sitúa la cifra del año pasado en torno a las 93.800
- La orquestación de agentes, es decir, el diseño de múltiples agentes de IA que se delegan trabajo entre sí, pasó de 108 referencias en 2025 a 1967 este año. Eso representa un aumento del 1721%.
- LangGraph, un marco para flujos de trabajo de agentes de varios pasos, aumentó un 679%; LlamaIndex, que conecta aplicaciones de IA con datos de la empresa, aumentó un 291%; generación aumentada por recuperación, aumentó un 259%.
- "IA responsable" aumentaron un 657%, la gobernanza de la IA un 394% y la gestión de riesgos de la IA un 359%.
El director ejecutivo de Draup, Vijay Swaminathan, afirmó que la orquestación es "posiblemente la habilidad más demandada en Wall Street". Su tasa de crecimiento es bastante acertada.
Pero la línea más importante se encuentra más adelante en el análisis. Las habilidades relacionadas con la gobernanza representan ahora más de 16 000 referencias en los datos bancarios de Draup. Las habilidades vinculadas a la formación, la implementación y la operación de modelos representan aproximadamente 8400. Esto supone una proporción de aproximadamente 1,9 a 1.
Si colocamos la habilidad más popular junto a esa, la lista se reduce rápidamente. Por cada referencia a la orquestación de agentes, hay aproximadamente ocho referencias a las habilidades cuya función es verificar lo que hacen los agentes orquestados.
Los datos salariales, también procedentes de Draup y excluyendo bonificaciones y participaciones accionariales, muestran adónde va el dinero:
- Científico jefe de datos: 235.158 dólares
- Gerente de IA generativa: $190,836
- Ingeniero de IA agente: $176,999
- Ingeniero de aprendizaje automático: $166,764
- Científico de datos: $134,986
Un ingeniero de IA con capacidad de gestión de agentes ahora gana unos 42.000 dólares más de salario base que un científico de datos, lo que supone una prima del 31 % para la persona que conecta los agentes entre sí en lugar de la persona que crea las estadísticas subyacentes.
La historia de fondo
Para entender por qué la cifra de gobernanza es tan extraña, retrocedamos a abril de 2011.
Ese mes, la Reserva Federal emitió la SR 11-7, su guía de supervisión sobre la gestión del riesgo de los modelos. En ella, indicaba a los bancos que inventariaran todos los modelos, los validaran de forma independiente y contaran con una persona encargada de cuestionar a sus creadores. En teoría, era una guía. En la práctica, los inspectores la citaban con tanta frecuencia que funcionó como una norma durante quince años y dio origen a toda una profesión: el equipo de validación de modelos.
El 17 de abril de 2026, la Reserva Federal, la OCC y la FDIC la derogaron. La norma que la reemplaza, la SR 26-2, se basa en principios y se ajusta al riesgo, se aplica directamente a las entidades bancarias con activos superiores a 30.000 millones de dólares y establece claramente que no alcanzar dicho límite no generará críticas por parte de los organismos supervisores.
Luego viene la frase clave para esta historia. La nueva guía indica que los modelos de IA generativa e IA con agentes son novedosos y evolucionan rápidamente, por lo que “no entran dentro del alcance de esta guía”
Comparemos esto con las cifras de Draup. En el mismo año en que los reguladores se retractaron de las normas modelo y se negaron explícitamente a redactar normas para los agentes, las referencias a la gobernanza de la IA en las ofertas de empleo bancarias se multiplicaron casi por cinco, la IA responsable por más de siete, y las habilidades de gobernanza superaron a las habilidades de creación de modelos en una proporción de casi dos a uno.
Nadie obligó a los bancos a hacer esto. Ese es el punto.
Mientras tanto, la fuerza laboral subyacente ya se está moviendo. JPMorgan, que ha presupuestado 19.800 millones de dólares para tecnología en 2026, comunicó a los inversores en febrero que la plantilla de operaciones se redujo un 4% y la de soporte un 2% durante el último año, mientras que los equipos de atención al cliente y de generación de ingresos crecieron un 4%. Su plantilla total ronda los 318.500 empleados. Jamie Dimon describió "enormes planes de reubicación" para las personas desplazadas por la IA. Y en mayo de 2025, la directora de banca de consumo, Marianne Lake, afirmó que la IA podría reducir la plantilla de operaciones y servicios de cuentas en un 10%, y que ella asumiría el cargo de mayor responsabilidad.
Así pues, la situación muestra dos flujos simultáneos: menos personas procesando extractos y pagos, y más personas decidiendo qué funciones tiene permitido realizar el software.
El plan
¿Qué están construyendo realmente los bancos que requiere tanta supervisión?
La descripción de Swaminathan es la más clara. Los bancos están dejando atrás los chatbots para adoptar sistemas donde varios agentes especializados se reparten un mismo flujo de trabajo. Uno extrae datos internos, otro lee documentos, otro verifica el cumplimiento normativo y un humano gestiona las excepciones. Alguien tiene que diseñar cómo se comunican estas partes, qué datos puede ver cada una y dónde se ubica la aprobación humana. Ese alguien es el orquestador.
Para lograrlo, los bancos están contratando ingenieros que trabajan directamente en las mesas de negociación, los equipos de cumplimiento normativo, recursos humanos y las oficinas administrativas, en lugar de en un laboratorio central de IA. La razón no es glamurosa. Swaminathan señala que los procesos empresariales están plagados de complejidad, a menudo oculta, y que incluso un proceso sencillo requiere mucho tiempo para automatizarse. El conocimiento de dónde falla un flujo de trabajo reside en la mente de quienes lo gestionan actualmente.
Por eso mismo, en estas ofertas de empleo se utiliza un lenguaje que resalta las habilidades blandas: resolución de problemas, formulación de preguntas difíciles, asertividad sobre el funcionamiento real de un proceso. No se trata de un simple relleno para ferias de empleo, sino de la descripción del puesto para la persona que debe detectar la excepción antes que el agente.
Los empleados del área de gobernanza completan el conjunto de funciones. Su trabajo consiste en la lista básica y aburrida de tareas: permisos, acceso a datos, puntos de control con intervención humana, registro de eventos y garantizar que las herramientas de IA de terceros integradas en los sistemas del banco no representen una vulnerabilidad de ciberseguridad. Swaminathan hizo hincapié en este último punto.
Luego está la reasignación, el tercer paso, a menudo silencioso. Si la plantilla de operaciones se reduce y la de gobernanza aumenta, la opción más lógica es trasladar al primer grupo al segundo. Si esto funcionará es la incógnita que se plantea más adelante.
El ángulo del modelo de negocio
En un sector regulado, el coste de la IA pasa de la ejecución a la supervisión. La propuesta para los agentes es reducir el personal. Los anuncios indican que la factura no desaparece, sino que se traslada. Cada agente que interactúa con un cliente, un pago o un expediente crediticio crea una nueva relación de supervisión, y los bancos están gestionando esas relaciones antes de que los agentes se expandan. Piénselo como un nuevo ámbito de control. Ya hemos demostrado cómo la simplificación de la estructura organizativa traslada más informes directos a cada gerente; los agentes añaden un segundo tipo de informe que nunca descansa y nunca pregunta antes de actuar.
Ningún reglamento es más caro que uno estricto. Bajo la SR 11-7, todos los bancos seguían prácticamente el mismo modelo y los examinadores los evaluaban según este. Con la exclusión de los agentes, cada banco debe redactar su propio estándar y estar preparado para defenderlo en un examen, una revisión de préstamos justos o en un tribunal, ya que las obligaciones de préstamos, lucha contra el lavado de dinero y protección al consumidor no se derogaron en abril. Redactar un marco de gobernanza es un costo fijo. Repartido en un presupuesto tecnológico de 19.800 millones de dólares como el de JPMorgan, es insignificante. Para un banco regional, es una partida significativa, razón por la cual el software de riesgo de modelos, las empresas de validación y las consultorías son las que más se utilizan en este ámbito. El silencio regulatorio tiende a favorecer a quien puede permitirse llenarlo.
La aprobación humana es el producto, no la garantía. Cuando un agente solicita la confirmación de una persona antes de actuar, el clic cumple dos funciones: detecta errores y traslada la responsabilidad a quien hizo clic. Explicamos cómo funciona esto en los agentes de OpenAI que priorizan la aprobación. En un banco, esa aprobación firmada es el documento de cumplimiento que un examinador solicitará ver. La orquestación consiste, en parte, en decidir dónde se ubican esas firmas, lo que ayuda a explicar por qué la persona que diseña las transferencias gana más que la persona que crea el modelo.
La reubicación presenta una brecha de habilidades, y no es la que usted imagina. Un analista de operaciones no se convertirá en ingeniero de LangGraph el próximo trimestre. Sin embargo, los puestos de gobernanza y orquestación valoran precisamente lo que poseen los profesionales de operaciones: el conocimiento de cómo funciona realmente el proceso y dónde falla. Los bancos que triunfen en esta transición serán aquellos que consideren su propio departamento administrativo como una reserva de talento en lugar de un gasto que recortar. Los que la ignoren terminarán esperando para captar a los profesionales capacitados por los que otros pagaron.
El riesgo
El indicador que hace hincapié en la gobernanza es el más sólido de los datos, pero merece una prueba de estrés real.
En primer lugar, las ofertas de empleo no son contrataciones. Draup contabiliza las referencias a habilidades en las ofertas de trabajo, y una sola oferta puede incluir varias. Una oferta que mencione "IA responsable" en un punto no prueba que el banco haya contratado un equipo de IA responsable. Ya hemos demostrado cómo se añaden palabras clave relacionadas con la IA porque son gratuitas, y esto tiene dos caras: parte de este aumento se debe casi con toda seguridad a que los puestos existentes de cumplimiento normativo y gestión de riesgos de modelos se están reetiquetando con un vocabulario nuevo.
En segundo lugar, la tasa de crecimiento principal parte de una base muy pequeña. La orquestación de agentes pasó de 108 referencias a 1967. Si bien esto representa un cambio significativo, 1967 referencias frente a casi 140 000 listados de IA constituyen un nicho de mercado. La ingeniería de mensajes instantáneos, con 11 368 referencias, sigue apareciendo casi seis veces más a menudo. Un aumento del 1721 % indica impulso, no escala.
En tercer lugar, la comparación mezcla categorías con habilidades individuales. Las cifras de gobernanza y creación de modelos son agrupaciones de Draup, mientras que la orquestación es una habilidad individual. La proporción de 1,9 a 1 entre los dos grupos es la comparación más clara de la versión; la comparación de ocho a uno con la orquestación es orientativa.
En cuarto lugar, la estructura subyacente podría desmoronarse. La tendencia actual en la gestión del riesgo de modelos es generar evidencia de gobernanza automáticamente, como un subproducto del diseño de los sistemas, en lugar de hacerlo manualmente a posteriori. Si esto funciona para los agentes, gran parte del personal actual dedicado a la gobernanza se convertirá en software. Además, las agencias han indicado que aún quedan por definir las expectativas específicas para los agentes, por lo que una futura normativa podría consolidar esta plantilla o, por el contrario, hacer que parte de ella sea redundante.
En quinto lugar, la muestra no se divulga por completo. CNBC describe los datos como pertenecientes a bancos como JPMorgan, Citi y Capital One, por lo que los 139.819 no se pueden dividir entre el número de empleados de ningún banco en particular, y no lo hemos intentado.
Ninguna de estas afirmaciones altera la conclusión principal. Afirman que el auge de la gobernanza se debe en parte al vocabulario y en parte a la perdurabilidad, y que la perdurabilidad es la parte interesante.
Preguntas rápidas
¿Por qué los bancos contratarían personal para la gobernanza de la IA si los reguladores excluyeran a los agentes de las directrices? Porque las obligaciones subyacentes no desaparecieron. Un agente de crédito parcial, una señal de blanqueo de capitales que no se detectó o una herramienta de terceros con fallos siguen siendo problemas del banco, y al no existir un modelo a seguir, cada banco debe diseñar y documentar sus propios controles.
¿Qué es la orquestación de agentes, en términos sencillos? Es diseñar cómo varios agentes de IA se reparten una tarea, a qué puede acceder cada uno, en qué orden trabajan y dónde debe intervenir un humano para que se lleve a cabo cualquier acción.
¿La IA está eliminando puestos de trabajo en los bancos o creándolos? Ambas cosas, en distintos ámbitos. La plantilla de operaciones y soporte de JPMorgan disminuyó el año pasado, mientras que los equipos de atención al cliente crecieron, y las ofertas de empleo relacionadas con la IA en los bancos aumentaron un 49 %. Los puestos de trabajo se están reubicando, no simplemente desapareciendo.
¿Cuánto se paga por estos puestos relacionados con la IA? Según los datos bancarios de Draup, los salarios base medios oscilan entre los 135.000 dólares para los científicos de datos, los 177.000 dólares para los ingenieros de IA con agentes, los 191.000 dólares para los gerentes de IA generativa y los 235.000 dólares para los científicos de datos jefes, antes de bonificaciones y participación en el capital.
¿Qué reemplazó a la SR 11-7? La SR 26-2 y el boletín correspondiente de la OCC, emitidos el 17 de abril de 2026. Se basan en principios, están dirigidas principalmente a bancos con activos superiores a 30 mil millones de dólares y dejan fuera de su alcance la IA generativa y la IA con agentes.
La perspectiva del analista de modelos de negocio
Toda historia de automatización comienza con la promesa de menos personal y termina con el descubrimiento de quiénes eran realmente necesarios. Los bancos están haciendo ese descubrimiento en sus anuncios de empleo en este preciso momento. La escasa participación de la era de los agentes en Wall Street no reside en el modelo ni siquiera en el orquestador. Se trata de la persona dispuesta a respaldar el trabajo del agente, con su nombre en la aprobación y una respuesta preparada para el examinador.
Los reguladores se retiraron en abril y dejaron esa tarea sin asignar. Los bancos la están cubriendo ellos mismos, con casi dos habilidades de gobernanza por cada habilidad de construcción. Cuando la normativa se vuelve irrelevante, el costo del cumplimiento no desaparece. Simplemente se convierte en un gasto adicional.
