La gran banca española --compuesta por Bankinter, Santander, BBVA, Caixabank, Sabadell y Unicaja-- ha prescindido de 8.193 trabajadores y 1.247 oficinas en el último año en pleno auge de la Inteligencia Artificial (IA). Por firmas, Banco Santander ha reducido el número de trabajadores totales del grupo a 185.243 a cierre de marzo del presente ejercicio, frente a los 196.503 profesionales reflejados en el tercer mes de 2025, lo que implica una reducción de 11.260 efectivos en plantilla.
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La empresa automovilística japonesa Subaru cerró su año fiscal, finalizado en marzo, con un beneficio neto atribuido de 90.842 millones de yenes (492 millones de euros), lo que supone una caída del 73,1% respecto al ejercicio anterior, según ha informado este viernes al publicar sus cuentas anuales.
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Hay un debate sobre la inteligencia artificial (IA) que lleva años planteándose de forma equivocada. Cada vez que se habla de IA en relación al mercado laboral, la conversación deriva hacia el mismo punto: cuántos empleos va a destruir la máquina. Es una pregunta legítima, pero es la pregunta equivocada.
La correcta es otra, y también es urgente: ¿quién va a ocupar los puestos de trabajo que dejarán libres los millones de trabajadores cualificados que se jubilarán en los próximos diez años? La generación del baby boom, la más numerosa de la historia demográfica española, ya empieza a jubilarse.
En un entorno económico cada vez más interconectado, la fiscalidad se ha convertido en una herramienta estratégica de política económica. Los países compiten por atraer inversión extranjera directa, sedes corporativas y capital financiero mediante incentivos fiscales, tipos impositivos reducidos y regímenes especiales para determinados sectores. Esta dinámica, conocida como competencia fiscal internacional, ha moldeado el mapa empresarial global durante las últimas tres décadas.
La irrupción de la inteligencia artificial (IA) en los mercados financieros no constituye una mera evolución tecnológica; representa un cambio estructural en la arquitectura misma del sistema financiero internacional. Desde la gestión de riesgos hasta la asignación de activos, pasando por el crédito, la detección de fraude y la supervisión regulatoria, los algoritmos avanzados están redefiniendo cómo se toman decisiones que movilizan billones de dólares cada día.
En los últimos años, los bancos centrales han iniciado una transformación silenciosa pero profunda en la forma en que interpretan la realidad económica. Durante décadas, la política monetaria se apoyó en indicadores tradicionales —PIB, inflación, empleo, balanza comercial— publicados con periodicidad mensual o trimestral. Hoy, sin embargo, la digitalización de la economía y la proliferación de datos en tiempo real han abierto la puerta a una nueva generación de métricas conocidas como datos no tradicionales o alternativos.
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