La inteligencia artificial en el BBVA
El artículo empieza así (traducido del inglés): “Muchos programas corporativos de IA generativa fracasan. Dan lugar a herramientas poco prácticas, implementaciones lentas y resultados poco satisfactorios. Mientras tanto, se está produciendo una revolución silenciosa en el seno de la mayoría de las grandes organizaciones. Los empleados, frustrados por las engorrosas herramientas corporativas o la falta de acceso, utilizan discretamente y de forma paralela ChatGPT, Claude y otros modelos de IA de consumo, a menudo sin informar al departamento de IT ni al de cumplimiento normativo. Un responsable de un gran banco central nos comentó que, cuando sus empleados trabajan en los ordenadores seguros y sin IA proporcionados por el banco, suelen tener sus portátiles personales abiertos en la página de inicio de su modelo de lenguaje grande favorito.”
¿Te resulta familiar?
Sigue: “La magnitud de esta “economía paralela de la IA” es considerable. Un informe reciente reveló que, aunque solo el 40 % de las empresas había contratado suscripciones oficiales a grandes modelos de lenguaje (LLM), los empleados de más del 90 % de esas empresas afirmaron utilizar regularmente la IA a título personal para realizar tareas laborales. En muchas organizaciones, los empleados utilizan los LLM varias veces al día, mientras que las iniciativas oficiales de IA de sus empresas siguen estancadas en una “fase piloto sin salida”. La mayoría de las empresas consideran esto un riesgo y responden con restricciones, supervisión y controles de acceso. Sin embargo, esa estrategia, basada en la desconfianza, es un error. La economía paralela de la IA no es una amenaza, sino un síntoma que indica que existe demanda y potencial de productividad dentro de su organización. La respuesta estratégica debería consistir en aprovechar esa demanda y ese potencial y ponerlos a su servicio a gran escala.”
¿Qué ha hecho BBVA?
El despliegue de la IA se ha basado en 3 principios:
- Considera la IA como asistente, no sustituto: La tecnología se despliega para aumentar las capacidades cognitivas del capital humano, manteniendo siempre al empleado como el decisor final.
- Otorgar autonomía con responsabilidad: Se incentiva la democratización de la innovación, otorgando libertad creativa para desarrollar soluciones específicas a cambio de una rendición de cuentas estricta sobre los resultados.
- Crear una red de “campeones” internos y “magos” expertos para difundir conocimientos y resolver problemas entre pares.
En abril de 2024, la entidad formalizó un acuerdo estratégico con OpenAI para integrar ChatGPT Enterprise en una nube segura y exclusiva. Este despliegue no fue una simple adquisición de software, sino que iba guiado por los 3 principios anteriores. Crucialmente, “La decisión estratégica era clara: resultaba más peligroso permitir un uso oculto y sin control de la IA que implementar rápidamente una solución gestionada y segura que se ajustara a las necesidades existentes.”
El proceso se caracterizó por:
- La excepcional rapidez de esta implementación: BBVA logró comprimir procesos de cumplimiento, revisión legal y evaluación de riesgos de privacidad (se tardan años) en un plazo de solo dos meses. Esto fue posible gracias a que la unidad de datos del banco reporta directamente al CEO y a la capitalización de una inversión sostenida en capacidades analíticas iniciada en 2017.
- La implantación por “seducción” en lugar de por la “imposición”. Se distribuyen solo 3.000 licencias (hay más de 100.000 empleados) a los “champions” (líderes de las áreas de negocio), que las debían distribuir a los más motivados y comprometidos (no por edad) con una política de “úsalo o piérdelo”. Los que más lo usaban y contribuían fueron priorizados: creaban y compartían GPT personalizados, configuraciones de ChatGPT creadas por usuarios con instrucciones y herramientas definidas, … El acceso se transformó de una obligación laboral en un privilegio profesional.
La “Red de adopción” o jerarquía de esta red se definió por tres roles clave:
- “Champions” (Campeones): Unos 25 responsables de áreas de negocio y países que gestionan la visión macro y la asignación estratégica de recursos.
- “Co-Champions”: Más de 100 mandos encargados de la ejecución operativa y la difusión dentro de sus departamentos.
- “Wizards” (Magos): Unos 200 usuarios avanzados seleccionados por su competencia técnica y proactividad. Actúan como el soporte de primera línea y su motivación es intrínseca y reputacional, consolidándose como líderes tecnológicos en un entorno que premia estas habilidades.
Esta estructura se cohesiona a través de la Comunidad de Práctica: se intercambian GPTs personalizados y mejores prácticas, convirtiéndose en “el foro más activo de la historia de la empresa”.
Para neutralizar la resistencia de los mandos intermedios a este cambio, se ejecutó un taller obligatorio de cinco horas para los 250 altos directivos, incluyendo al CEO. El enfoque fue estrictamente práctico, obligando a los líderes a utilizar la IA para resolver tareas complejas de su día a día, como la preparación de informes para inversores, por ejemplo, lo que cambió, para bien, su percepción de la IA.
La gobernanza se estructuró para lograr un equilibrio entre control y autonomía, basándose en un principio fundamental: La IA generativa es un asistente, y no tiene capacidad de agencia autónoma, por lo que no puede sobrescribir bases de datos ni ejecutar acciones sin supervisión. Esto es, hay validación humana obligatoria por el que el empleado es el único responsable legal y profesional de la veracidad de los resultados, y hay un compromiso por el que el acceso está condicionado a una formación técnica, un examen de competencia y la firma de un compromiso formal de procedimientos.
Un componente técnico fundamental se basa en la “puntuación de calidad” automatizada para los GPT creados por los empleados. Dado el volumen de soluciones generadas, BBVA implementó este algoritmo para evaluar la seguridad, claridad y contexto de cada herramienta, en lugar de la evaluación tradicional más burocrática que hubiera “ahogado” esta iniciativa.
A mediados de 2025, el ecosistema creció de 3.000 a 11.000 usuarios activos. Con una media de 50 prompts semanales por empleado, se logró un ahorro de tiempo de entre 2 y 5 horas por semana. La comunidad generó más de 4.800 GPT internos, superando ampliamente las tasas de adopción de la industria. Detallan, también, algunos impactos y rendimientos por áreas y por país. Por ejemplo, “La mayor implantación se produjo en el ámbito de la auditoría interna, donde la dirección financió la cobertura del 100 % de las licencias. El proceso de auditoría requiere un uso intensivo del análisis de textos, la manipulación de datos y la revisión de código, tareas que se adaptan perfectamente a la asistencia de la IA. Con el apoyo de un equipo específico de la Red de Implantación, los auditores incorporaron la IA en todas sus tareas: los GPT estructurados generan informes de auditoría exhaustivos con un alto nivel de calidad y coherencia, y los prompts directos facilitan la síntesis de documentos y la revisión de código. El 99 % de los 600 auditores de la empresa en todo el mundo se han convertido en usuarios activos y ahora logran un ahorro de tiempo estimado de entre 3 y 4 horas por auditor a la semana. Se observaron mejoras similares en todas las regiones y funciones.”
Las lecciones principales de esta iniciativa han sido:
- Asegura que el entorno sea seguro rápidamente. No esperes a la perfección; crea una interfaz corporativa segura de inmediato. El uso “en la oscuridad” es el riesgo mayor.
- Haz el acceso atractivo desde el principio. Utiliza la escasez de licencias y “usarla o perderla” para mantener la actividad y crear valor para la comunidad.
- Designa usuarios avanzados por unidad, identificando a los “Wizards” para que lideren la formación entre pares en sus respectivos flujos de trabajo. El factor limitante en la IA no es el software, sino el conocimiento aplicado.
- Asegúrate de que los responsables sepan lo que están haciendo. Deben ser formados y aprender a utilizar la IA, con talleres prácticos y breves, no simples charlas teóricas.
- Comprende que este proceso se centra en las personas y no las sustituye. La IA debe aumentar la capacidad del personal, pero la responsabilidad del resultado final sigue siendo del profesional a cargo.
La lección final es que “Si desea tener éxito con la IA empresarial, no se debe empezar por desarrollar un plan centralizado, sino por aprovechar el ingenio de su propio personal.”
El del BBVA es un ejemplo interesante. A cada empresa u organización le toca pensar el suyo.
(Para escribir este post he utilizado la IA y soy el responsable final del post)