BBVA pasó de experimentos aislados a hacer de la inteligencia artificial una forma de trabajar en toda la banca. ¿Cómo lo lograron sin perder control ni seguridad? Aquí te explico, con números claros y lecciones prácticas que puedes aplicar en cualquier equipo.
Cómo BBVA llevó la IA del piloto a la práctica
La estrategia fue simple en concepto pero disciplinada en ejecución: no dejar la IA como un proyecto técnico aislado, sino convertirla en una capacidad central del banco. En palabras de su liderazgo, la idea fue integrar la IA en la estrategia de negocio, no dejarla a un costado.
Resultados rápidos y medibles:
- Despliegue inicial a 3.000 empleados y subida rápida a 11.000.
- Ahorro aproximado de 3 horas por empleado por semana.
- 83% de uso activo semanal entre empleados.
- Mejoras de eficiencia de más de 80% en pruebas de flujo de trabajo.
- Más de 20.000 Custom GPTs creados internamente; alrededor de 4.000 se usan con frecuencia.
Un ejemplo concreto: en Perú, un asistente interno reduce el tiempo de consulta de 7.5 minutos a 1 minuto, una caída cercana al 80% en tiempo por consulta. Eso no es teoría, es tiempo recuperado cada día.
Las decisiones que marcaron la diferencia
BBVA construyó su programa sobre tres pilares: confianza, gobernanza y aprendizaje estructurado. No se trató de frenar la innovación, sino de darle un cauce seguro.
- Liderazgo visible: 250 líderes, incluido el CEO y el chairman, recibieron formación práctica. ¿Te imaginas al presidente del banco usando la misma herramienta que tú? Eso crea legitimidad.
- Gobernanza desde el día uno: seguridad, legal y cumplimiento alineados desde el inicio, lo que permitió escalar sin sorpresas.
- Espacios seguros para experimentar: en lugar de empujar la experimentación hacia la sombra, la trajeron a una plataforma aprobada que redujo el riesgo de 'shadow AI'.
- Formación y democratización: capacitación focalizada para líderes y acceso controlado para la fuerza laboral.
Además, implementaron ChatGPT Enterprise y promovieron la creación de asistentes personalizados por las mismas áreas de negocio. La idea fue simple: quien conoce el proceso lo mejora, no un equipo central desconectado.
Qué significa esto para empleados y clientes
Cuando los equipos ven valor real, la adopción crece por sí sola. Algunos empleados bromean que si les quitan la herramienta, tendrían que buscar otro trabajo; así de pegajosa fue la experiencia.
Para clientes, la IA ya está pasando de productividad individual a automatización de flujos, sistemas operativos y canales de cara al cliente. Un ejemplo es Blue, el asistente digital del banco construido con modelos de OpenAI.
Lecciones prácticas para otras organizaciones
- Empieza a escala significativa: probar con una pequeña muestra no siempre revela señales claras; escalar rápido te da evidencia real.
- Alinea seguridad, legal y negocio desde el principio para acelerar, no para frenar.
- Crea un espacio seguro para experimentar y lleva la experimentación hacia la luz.
- Capacita a los líderes; su uso práctico impulsa la adopción cultural.
- Empodera a quienes están en la operación diaria para crear herramientas: ellos saben qué funciona.
¿Te suena a demasiado esfuerzo? No tiene que serlo. BBVA demuestra que con gobernanza y confianza la adopción puede ser acelerada y medible.
BBVA ya no está en la fase de pilotos: está extendiendo IA a productos, operaciones y atención al cliente, con un plan de seguir ampliando el acceso a herramientas y capacidades en el tiempo. Como dicen los responsables del programa: cuando la adopción empieza, tiende a acelerarse.
