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Nubank contrató a un ritmo menor de lo previsto en el tercer trimestre de 2026. Rob Livingston, director financiero de Nu Holdings, explicó a Reuters el 12 de noviembre que la inteligencia artificial ayudó al banco digital brasileño a ganar capacidad y productividad, lo que le permitió moderar las incorporaciones. La matriz espera cerrar el año con un índice de eficiencia de entre el 19% y el 19,5%, frente a una previsión anterior de alrededor del 20%. La entrevista describe un cambio en las contrataciones y no aporta cifras sobre despidos ni sobre la evolución de la plantilla total. Reuters, republicada por CNA
Qué cambió en la contratación
Livingston comparó las contrataciones con el ritmo que esperaba la propia empresa. Un banco que prevé atender más solicitudes puede planear ampliar sus equipos. Si esos equipos pueden asumir más trabajo con los recursos disponibles, la dirección puede revisar el número de puestos que pensaba cubrir. Incluso con un ritmo de incorporación más lento, la plantilla puede crecer.
El tamaño de la plantilla al cierre del trimestre depende de las contrataciones y de las salidas, entre ellas las renuncias y los despidos. Para saber cómo evolucionó en Nubank harían falta cifras comparables al principio y al final del periodo, junto con un desglose por funciones. La entrevista no dice cuántas plazas previstas quedaron sin cubrir ni qué equipos redujeron el ritmo de incorporación. Una variación en el índice de eficiencia tampoco responde a esas preguntas.
Por qué aparecen dos cifras de ingresos
Nu Holdings presentó unos 6.260 millones de dólares de ingresos brutos según su medición de gestión para los tres meses terminados en septiembre. Las cuentas consolidadas, elaboradas conforme a las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF), registran 5.820 millones de dólares de ingresos totales y 1.090 millones de beneficio neto. Los dos importes de ingresos aparecen en apartados distintos de la presentación. Para comparar periodos hace falta mantener la misma definición.
Los ingresos recogen lo que el negocio genera con sus operaciones, como intereses y comisiones, según la medida que se utilice. El beneficio neto incorpora los costes, los gastos, los impuestos y otros resultados. En un banco, financiar los préstamos y reconocer pérdidas crediticias esperadas son partidas relevantes. Si aumentan junto con los ingresos, una parte del crecimiento puede quedarse en esos costes antes de llegar al beneficio. Presentación de Nu Holdings archivada en la SEC
Cómo baja el índice aunque suban los gastos
Nu calcula su índice de eficiencia dividiendo los gastos operativos totales por una base que combina los ingresos netos por intereses y los ingresos por comisiones, descontados los costes de transacción y los impuestos sobre ingresos contemplados en la fórmula. Para el trimestre, la presentación redondea los gastos operativos a 846 millones de dólares y la base de ingresos a 4.386 millones. El 19,3% equivale a cerca de 19,30 dólares de gasto operativo por cada 100 dólares de esa base.
El indicador estaba en el 19,5% en el trimestre anterior y en el 20,3% en el mismo trimestre de 2025. La diferencia interanual es de un punto porcentual. Los gastos operativos subieron, pero los ingresos utilizados en la fórmula crecieron más deprisa. La nueva horquilla del 19% al 19,5% corresponde al conjunto de 2026 y sigue siendo una previsión. El 19,3% corresponde al trimestre que la empresa ya cerró.
Cuánto de la mejora puede atribuirse a la IA
En el comunicado de resultados, la empresa mencionó menores costes de personal y gastos desplazados al cuarto trimestre. Livingston señaló además que unos ingresos superiores a los esperados ayudaron a mejorar la perspectiva anual. También explicó que la vuelta a la oficina avanzaba más despacio de lo previsto mientras el grupo abría oficinas en varias ciudades.
Cada factor actúa de forma distinta. Ingresos más altos amplían el denominador. Un gasto aplazado puede mejorar el indicador de un trimestre y presionar el del siguiente. Un proceso más rápido puede dejar tiempo para atender más solicitudes. Las cuentas reúnen el efecto de estos cambios. Estimar cuánto aportó la IA exigiría comparar procesos equivalentes y tener en cuenta la demanda, la composición del negocio y los costes de implantar las herramientas.
Cuándo una herramienta libera tiempo para el equipo
En operaciones bancarias, una herramienta puede extraer información de un documento para que un profesional revise las excepciones. En un equipo de programación, un sistema puede redactar una primera versión de una prueba que después comprueba un ingeniero. Son ejemplos de cómo cambia el tiempo necesario para hacer una tarea. La entrevista no identifica cuáles de estos usos influyeron en la decisión de Nubank.
Para medir el efecto conviene observar el proceso completo. Una clasificación automática puede enviar antes una solicitud sencilla al equipo adecuado. Si deriva mal un caso complejo, alguien tendrá que invertir tiempo en corregirlo. Una evaluación puede medir el tiempo hasta la resolución y los errores que llegan al cliente. También debe tener en cuenta qué datos financieros puede consultar el sistema y quién revisa sus respuestas.
Qué señales conviene buscar en el empleo
Las tareas iniciales ayudan a los profesionales que empiezan a aprender cómo funciona una empresa. Si un sistema prepara una prueba de software, el ingeniero que la revisa todavía necesita saber qué fallo afectaría al cliente. Si una herramienta resume un expediente, quien lo valida debe reconocer cuándo un dato ausente cambia la decisión. Automatizar la primera parte del trabajo puede modificar la forma en que se aprende a hacer la segunda.
En Nubank, la dirección dice que usó parte de la capacidad ganada para moderar las contrataciones previstas. Otra empresa podría dedicarla a ampliar un servicio o atender más clientes. Para averiguar si el patrón se extiende habría que seguir las incorporaciones y la plantilla durante varios trimestres, por empresa y función. Los datos también permitirían distinguir entre una reducción de puestos iniciales y un traslado de tareas hacia otros equipos.
En Estados Unidos, Michael Barr examinó los posibles efectos de la IA sobre el empleo y la desigualdad.
