Internxt AI: la apuesta europea por una IA privada

En banca, los datos del cliente son sagrados. Aun así, muchos equipos están probando modelos como ChatGPT, Gemini o Copilot pegando textos de contratos, correos internos o incluso fragmentos de código crítico. Todo ello, casi siempre, sobre infraestructuras fuera de la UE y términos de uso que cambian cada pocos meses.

La realidad es incómoda: gran parte de la inteligencia artificial generativa que se está usando en bancos españoles hoy no es plenamente compatible con el nivel de confidencialidad y soberanía que exige el regulador… ni el propio cliente. Por eso el lanzamiento de Internxt AI, una IA conversacional europea 100% soberana, privada y ética, no es solo una noticia tecnológica; es una pieza más del puzle de la transformación digital segura en la banca española.

En este artículo veremos por qué este tipo de soluciones soberanas son clave para el futuro del sector financiero, qué propone Internxt AI y cómo puede encajar en la estrategia de IA de un banco que quiera innovar sin jugarse la confianza del cliente ni el cumplimiento normativo.

1. Por qué la banca española necesita IA soberana y privada

La banca española se mueve en un marco regulatorio muy estricto: RGPD, EBA, ESMA, Banco de España, DORA, futura Ley de IA de la UE… y, a la vez, compite con fintechs que se mueven mucho más rápido. Aquí está el choque: velocidad frente a cumplimiento.

Para un banco, usar una IA generalista en la nube pública sin garantías claras implica riesgos concretos:

• Riesgo regulatorio: tratamiento de datos personales fuera de la UE, sin garantías suficientes de adecuación.
• Riesgo reputacional: un solo incidente de uso indebido de datos en un modelo de IA puede dañar años de confianza de marca.
• Riesgo de dependencia tecnológica: quedar atado a proveedores estadounidenses con agendas y hojas de ruta propias.
• Riesgo de sesgos opacos: modelos entrenados con datos y criterios que el banco no controla ni puede auditar a fondo.

Aquí entra el concepto de IA soberana:

Una IA soberana es aquella cuyos datos, infraestructura y gobierno están bajo control de la jurisdicción donde operan los usuarios, en este caso, la Unión Europea.

Para la banca española, apostar por IA soberana no es un capricho ideológico; es una herramienta de gestión de riesgo. Reduce incertidumbre regulatoria, facilita auditorías y encaja mejor con la cultura de “protección al cliente” que ya forma parte del ADN del sector.

2. Qué aporta Internxt AI frente a soluciones como ChatGPT

Internxt, conocida por su foco en privacidad y soberanía del dato (con certificaciones como RGPD, ISO 27001, SOC2, ENS o HIPAA), ha lanzado Internxt AI, una IA conversacional pensada como alternativa ética a las grandes plataformas globales.

Características clave de Internxt AI

Internxt AI se construye sobre varios pilares que la diferencian claramente de los modelos más extendidos:

1) Privacidad absoluta por diseño

• Cifrado de extremo a extremo en todas las conversaciones.
• No se almacenan logs ni metadatos de las interacciones.
• Arquitectura de conocimiento cero: ni siquiera la propia empresa puede acceder al contenido del usuario.

Para una entidad financiera, esto reduce enormemente el riesgo de que una consulta o un prompt acabe usándose para reentrenar modelos o alimentar sistemas publicitarios.

2) Anonimato garantizado

• Acceso sin registro obligatorio.
• Sin cookies de seguimiento ni identificadores persistentes.
• Sin cuentas vinculadas a otras plataformas.

Este enfoque encaja con escenarios de prueba de concepto controlada (por ejemplo, para que equipos internos experimenten con IA generativa sin volcar datos personales o sensibles).

3) Soberanía europea real

• Infraestructura alojada exclusivamente en Europa.
• Cumplimiento estricto de RGPD y alineamiento con la futura Ley de IA de la UE.
• Sin transferencias internacionales de datos a terceros países.

Desde el punto de vista del DPO o del área de Cumplimiento, esto simplifica la conversación: menos cláusulas de transferencia internacional, menos incertidumbre legal.

4) Seguridad avanzada y defensa frente a ataques de IA

• Protección específica frente a inyecciones de prompt maliciosas.
• Auditorías independientes para mitigar sesgos.
• Integración de cifrado poscuántico (Kyber 512, aprobado por el NIST) para prepararse ante futuros escenarios de computación cuántica.

Pensando en banca, esto se alinea con la lógica de seguridad por anticipación: no esperar a que el problema llegue, sino diseñar hoy para amenazas de mañana.

5) Potencia y accesibilidad

• Modelo con más de veinte mil millones de parámetros, capaz de abordar tareas complejas: programación, análisis, redacción, etc.
• Interfaz en múltiples idiomas, incluido español.
• Acceso gratuito para uso general.

En términos prácticos, esto significa que un equipo de negocio puede usarlo para redactar propuestas, guiones de llamadas o documentos internos sin necesidad de volcar datos de producción.

3. Casos de uso de una IA soberana en la banca española

Una IA privada y soberana como Internxt AI no está pensada solo para “sustituir a ChatGPT en la oficina”. Puede ser una pieza más dentro de una arquitectura de IA corporativa orientada a banca.

3.1. Uso interno seguro y formación de equipos

Para muchas entidades, el primer paso razonable no es meter IA en el canal cliente, sino:

• Laboratorio interno de IA: habilitar un entorno controlado donde empleados puedan experimentar con prompts, prototipos de chatbots y automatizaciones, usando solo datos sintéticos o despersonalizados.
• Asistente de productividad: generación de resúmenes de reuniones, borradores de informes, plantillas de emails, argumentarios comerciales… sin tener que exponer contenidos a plataformas externas.
• Formación en IA responsable: enseñar a los equipos qué se puede compartir y qué no, usando una herramienta alineada con la cultura de privacidad.

La ventaja de hacerlo sobre una IA soberana es que el área de Riesgos y el DPO pueden dormir algo más tranquilos.

3.2. Experimentación con casos de uso regulados

A medio plazo, las entidades pueden empezar a probar:

• Asistentes internos para gestores de oficina: respuestas rápidas sobre productos, condiciones, normativas, sin acceder a datos de clientes reales.
• Soporte a back-office: ayuda para interpretar documentación normativa, redactar respuestas a requerimientos del regulador, preparar informes.
• Herramientas de apoyo a cumplimiento: borradores de políticas internas, análisis comparativo entre directivas, etc.

Ninguno de estos casos exige de entrada volcar datos personales de clientes. Son escenarios ideales para validar el encaje de una IA soberana en el día a día del banco.

3.3. Hoja de ruta hacia modelos propios

Muchos bancos están valorando desarrollar modelos de IA propios o especializados, entrenados con datos internos, para scoring crediticio, prevención de fraude, personalización de ofertas, etc.

Aquí una solución como Internxt AI puede jugar varios roles:

• Entorno de referencia para definir requisitos de privacidad y seguridad que luego se exigirán a cualquier proveedor.
• Puente cultural: acostumbrar a la organización a trabajar con IA de forma ética y regulada antes de dar el salto a modelos más críticos.
• Complemento a otras piezas: combinar una IA soberana generalista para casos de uso horizontales con modelos específicos para riesgo, fraude o tesorería alojados en sistemas on-premise del banco.

4. Europa responde a la vigilancia masiva: contexto regulatorio

Internxt no surge en el vacío. Forma parte de una respuesta europea frente a un modelo dominante basado en vigilancia masiva y monetización de datos.

Las grandes plataformas de IA que la mayoría de usuarios conoce:

• Guardan las interacciones para entrenar modelos por defecto (salvo configuración específica o planes empresariales).
• Integran esos datos en ecosistemas publicitarios o de producto más amplios.
• Operan sobre infraestructuras globales donde la frontera UE/EE. UU. es, como mínimo, borrosa.

En paralelo, la UE está empujando tres líneas claras:

1. RGPD como base innegociable: consentimiento, minimización de datos, transparencia.
2. Ley de IA de la UE (AI Act): clasificación de riesgos, requisitos de transparencia, evaluaciones de impacto.
3. Normativa sectorial (DORA, EBA Guidelines…): resiliencia operacional digital, control de proveedores críticos, auditoría de modelos.

Para un banco que opera en España, apoyarse en proveedores que nacen ya alineados con este marco europeo es, sencillamente, más eficiente. Reduce fricción legal, evita rediseñar sistemas y demuestra, de cara al regulador, una voluntad clara de cumplir no solo la letra, sino el espíritu de la norma.

5. Cómo integrar IA soberana en tu estrategia de transformación digital

La pregunta práctica es: ¿qué puede hacer hoy un banco español con este tipo de soluciones sin bloquearse por la complejidad?

Paso 1: definir una política clara de uso de IA

Antes de elegir herramientas, el banco necesita un marco interno:

• Qué datos nunca se pueden introducir en una IA externa.
• Qué casos de uso se consideran de bajo riesgo (p. ej. generación de textos genéricos) y cuáles de alto riesgo (p. ej. decisiones de concesión de crédito).
• Qué requisitos mínimos deben cumplir las IAs utilizadas (soberanía de datos, cifrado, auditoría, etc.).

Paso 2: seleccionar un proveedor alineado con la estrategia

Al evaluar opciones, conviene preguntar:

• ¿Dónde se alojan exactamente los datos y los modelos?
• ¿Se usan las interacciones para reentrenar el modelo?
• ¿Qué certificaciones de seguridad y cumplimiento tiene el proveedor?
• ¿Hay mecanismos de auditoría y registros para el banco, aunque el proveedor no guarde el contenido?

En este contexto, un modelo como Internxt AI encaja bien como pieza de bajo riesgo para acelerar adopción interna.

Paso 3: empezar pequeño, medir y escalar

Un enfoque realista para 2026 podría ser:

1. Lanzar un piloto interno con equipos de negocio, legal y tecnología usando una IA soberana para tareas de redacción, resúmenes y apoyo documental.
2. Medir ahorros de tiempo, satisfacción de usuarios, impacto en calidad de entregables.
3. Definir un catálogo oficial de casos de uso autorizados.
4. A partir de ahí, escalar hacia proyectos más ambiciosos (integración con sistemas internos, chatbots internos, etc.).

La clave está en no bloquear la innovación, pero hacerlo con un marco de seguridad y soberanía que aguante el escrutinio del regulador.

6. Más allá de la IA: el ecosistema de privacidad de Internxt

Internxt no se limita a la IA. La compañía está montando una suite completa de servicios privados y cifrados:

• Almacenamiento seguro con cifrado de extremo a extremo.
• VPN sin rastreo para navegación anónima.
• Antivirus inteligente con foco en protección real de datos.
• Próximos lanzamientos: Internxt Mail (correo cifrado) e Internxt Meet (videollamadas seguras), que apuntan directamente a alternativas como Gmail o Zoom.

Para una entidad financiera, este tipo de ecosistemas abre la puerta a:

• Canales de comunicación más seguros con clientes sensibles (banca privada, banca corporativa…).
• Entornos de trabajo para comités o proyectos confidenciales.
• Estrategias de ciberresiliencia apoyadas en proveedores que comparten la misma filosofía de privacidad.

No todos estos servicios serán relevantes para todos los bancos, pero marcan una tendencia clara: Europa puede construir innovación tecnológica sin sacrificar la privacidad.

Conclusión: la oportunidad de la banca española con la IA ética europea

La banca española lleva años invirtiendo en transformación digital, pero la ola de la IA generativa plantea un salto distinto: ya no se trata solo de canales digitales, sino de cómo se toman decisiones y se trata la información.

Soluciones como Internxt AI, europea, 100% soberana, privada y ética, muestran que existe una vía intermedia entre renunciar a la IA por miedo y adoptarla a ciegas confiando en plataformas globales de vigilancia de datos.

El movimiento inteligente ahora es claro:

• Definir un marco de uso responsable de IA.
• Incorporar herramientas soberanas en los procesos internos.
• Construir, paso a paso, una estrategia de inteligencia artificial que combine innovación, cumplimiento y confianza del cliente.

La próxima ventaja competitiva en banca no será solo quién use más IA, sino quién la use mejor y de forma más ética. Y ahí, la IA europea con foco en privacidad tiene mucho que decir.