El banco estadounidense sumó 1.000 contratistas externos para reforzar el trabajo de 3.000 empleados dedicados a corregir vulnerabilidades de sus sistemas y de proveedores. Su CEO, Brian Moynihan, anticipó que los costos disminuirán con el tiempo y proyectó ahorros de U$S 700 millones en 2027 gracias a proyectos internos de IA.
Bank of America incorporó a 1.000 contratistas externos para acelerar la corrección de vulnerabilidades de software que quedaron expuestas por modelos avanzados de inteligencia artificial, entre ellos Mythos, desarrollado por Anthropic. La medida refleja uno de los nuevos desafíos que enfrentan las grandes empresas: la misma tecnología que promete elevar la productividad también puede ayudar a descubrir fallas informáticas que requieren inversiones urgentes para ser corregidas.
El CEO de la entidad, Brian Moynihan, explicó en una entrevista con CNBC que el banco movilizó miles de trabajadores propios y personal externo para revisar y actualizar una amplia variedad de software interno y de proveedores durante el segundo trimestre de 2026.
«Incorporamos a 1.000 contratistas para ayudarnos con el trabajo de corrección de vulnerabilidades durante el segundo trimestre, y esas personas siguen aquí hoy, trabajando junto con los 3.000 empleados que tenemos en esa área», afirmó Moynihan.
El ejecutivo sostuvo que el riesgo asociado con estos modelos es real y que las compañías debieron actuar con rapidez para determinar cómo responder a las nuevas capacidades de la inteligencia artificial. La tarea comprende tanto el código desarrollado por el propio banco como el software de terceros del que depende su operación.
Mythos fue presentado en abril de 2026 a un grupo reducido de bancos, empresas tecnológicas y organismos gubernamentales. Sus capacidades para identificar vulnerabilidades de software, incluidas algunas presentes desde hace décadas, pusieron en primer plano la necesidad de reforzar los sistemas informáticos de organizaciones que administran grandes volúmenes de información y operaciones financieras.
Cientos de millones de dólares en gastos adicionales
El esfuerzo de remediación tuvo un impacto económico significativo. Según Moynihan, Bank of America destinó durante el tercer trimestre «un par de cientos de millones de dólares o más» a la corrección de software y a cuestiones regulatorias relacionadas con el cumplimiento de las normas contra el lavado de dinero.
El ejecutivo mencionó ambos rubros al referirse a los mayores costos registrados durante el período. Por lo tanto, la cifra no corresponde exclusivamente a la respuesta frente a las vulnerabilidades detectadas con ayuda de la IA: también incluye gastos asociados con las obligaciones regulatorias del banco.
Las declaraciones se conocieron después de la presentación de los resultados trimestrales de la entidad. En esa jornada, las acciones de Bank of America llegaron a caer hasta un 8%, según CNBC.
Moynihan buscó transmitir a los inversores que el incremento de los gastos de corrección no debería mantenerse indefinidamente. «Una vez que corregís las vulnerabilidades, no tenés que hacerlo con la misma intensidad. El proceso sigue avanzando», explicó. El banco espera que los costos de remediación disminuyan a medida que se complete el trabajo pendiente.
La dimensión del esfuerzo muestra cómo la evolución de los modelos de IA puede modificar las prioridades de inversión de las compañías. La capacidad de detectar debilidades en el software obliga a las organizaciones a revisar sistemas propios y de proveedores, asignar personal especializado y acelerar tareas que, de otro modo, podrían distribuirse a lo largo de períodos más extensos.
Moynihan también advirtió sobre la relación entre las empresas que desarrollan software y las que compran sus servicios. «Tenemos que mantenernos por delante de ellos y ser conscientes de que quienes desarrollan el software son también quienes intentan vendernos sus servicios», señaló.
La apuesta por la IA también promete ahorros millonarios
Mientras enfrenta el costo de proteger sus sistemas, Bank of America espera obtener beneficios económicos de la incorporación de inteligencia artificial a sus propias operaciones.
La entidad cuenta con aproximadamente 130 proyectos internos de IA. Según las estimaciones presentadas por Moynihan ante analistas, los ahorros asociados con esas iniciativas pasarían de U$S 300 millones en 2026 a U$S 700 millones en 2027.
La proyección supone un aumento de U$S 400 millones en los ahorros anuales previstos, aunque el banco no detalló en la información citada cuánto corresponde a cada proyecto ni qué proporción se explica por mejoras específicas de productividad.
El contraste es significativo: por un lado, la IA impulsa inversiones defensivas para corregir vulnerabilidades; por otro, forma parte de los planes de eficiencia operativa de la entidad. El resultado económico dependerá de la capacidad de las empresas para aprovechar sus aplicaciones sin descuidar los riesgos que introducen los nuevos sistemas.
Bank of America también redujo su plantilla en aproximadamente 3.400 empleados durante los últimos 12 meses y recortó cerca del 5% de sus puestos gerenciales, según Moynihan. Sin embargo, no está claro qué proporción de esa reducción de personal puede atribuirse a la adopción de inteligencia artificial.
El nuevo frente de la ciberseguridad corporativa
El caso de Bank of America ilustra la doble dimensión de la IA avanzada para el sector financiero. Los modelos capaces de analizar grandes cantidades de código pueden contribuir a detectar errores y acelerar tareas técnicas, pero también elevan la presión sobre las empresas para identificar y corregir vulnerabilidades antes de que sean aprovechadas.
Para una entidad bancaria, la respuesta exige coordinar equipos internos, contratistas y proveedores, además de atender obligaciones regulatorias. No se trata solamente de incorporar herramientas de inteligencia artificial, sino de adaptar los procesos de seguridad a capacidades tecnológicas que evolucionan con rapidez.
La experiencia de Bank of America también deja una pregunta abierta para el mercado: cuánto de los ahorros prometidos por la IA terminará compensando los gastos adicionales que genera su despliegue y la necesidad de proteger las infraestructuras digitales.
Por ahora, Moynihan sostiene que los costos de corrección deberían bajar a medida que avance el trabajo, mientras el banco proyecta que sus iniciativas internas de inteligencia artificial generarán U$S 700 millones en ahorros durante 2027. Ambas cifras reflejan las dos caras de una transformación tecnológica que ya incide tanto en los presupuestos de ciberseguridad como en las estrategias de eficiencia de las grandes compañías.
