Bank of America planea duplicar su presupuesto de gasto en inteligencia artificial (IA) el próximo año, a pesar de que sus directivos advierten sobre los riesgos de recurrir apresuradamente a esta tecnología cuando existen herramientas más sencillas y eficaces para resolver los requerimientos de sus clientes.
Durante la cumbre AIQ Summit organizada por el medio Fortune en Nueva York, Hari Gopalkrishnan, director de tecnología e información de Bank of America, señaló que uno de los mayores errores en las empresas es apresurarse a implementar la IA cuando los modelos deterministas tradicionales ofrecen resultados suficientes. De acuerdo con el ejecutivo, la entidad financiera evalúa cada iniciativa de IA mediante un análisis de 16 pilares de riesgo, entre los que figuran la privacidad, los sesgos, el impacto en la fuerza laboral y la propiedad intelectual.
Estrategia, inversión y rendimiento operativo
El banco reporta un rendimiento financiero directo derivado de sus inversiones tecnológicas. Previamente, en septiembre, el director ejecutivo de Bank of America, Brian Moynihan, indicó que cerca de 140 casos de uso de IA implicaron un costo de 400 millones de dólares y generaron beneficios por 800 millones de dólares. Tras estos resultados, la institución prevé duplicar su presupuesto asignado a gastos de IA durante el próximo año.
Para administrar los costos por uso de tokens y optimizar los recursos, la entidad emplea una capa de orquestación llamada Orchestra. Este sistema deriva tareas sencillas de clasificación hacia modelos autorizados de código abierto que operan en procesadores gráficos (GPU) propios, mientras que destina las tareas de razonamiento complejo a modelos propietarios.
Bank of America lleva más de una década utilizando soluciones de IA, iniciando con modelos para la detección de fraudes. Entre los principales avances y datos operativos comunicados por la empresa destacan:
- Asistente virtual Erica: Ha gestionado 3.600 millones de transacciones (tras registrar más de 3.200 millones de interacciones con clientes según un comunicado emitido en marzo). Gopalkrishnan afirmó que sin este sistema, la entidad requeriría 11.000 empleados adicionales para atender las llamadas.
- Gestión de patrimonio: Los asesores financieros han reducido el tiempo de preparación para reuniones con clientes a segundos y minutos, proceso que anteriormente requería días y semanas.
- Automatización asistida: La institución no se apresura hacia la autonomía completa de los sistemas y prioriza los agentes asistenciales que operan con supervisión humana directa.
S&P Global y la reestructuración en la entrega de datos
En el mismo evento intervino Sally Moore, directora de clientes y co-responsable de Kensho Data & Platforms en S&P Global, quien enfatizó que la información constituye la divisa central en la IA, especialmente en flujos de trabajo regulados que exigen precisión, citación de fuentes y trazabilidad.
S&P Global, que presta servicios a 60.000 clientes, adquirió la firma de IA Kensho en 2018. El pasado 6 de julio, la compañía dividió su negocio de Market Intelligence en dos unidades independientes: Enterprise Solutions y Kensho Data & Platforms. Esta última integra la entrega de datos de Kensho junto con plataformas como Capital IQ, Ratings Direct, Visible Alpha y With Intelligence. Martina Cheung, ejecutiva principal de S&P Global, señaló que esta reestructuración busca respaldar el crecimiento de los ingresos y mejorar los márgenes operativos.
Moore citó un proyecto de colaboración con una entidad bancaria de primer nivel que cuenta con 8.000 banqueros. Con el apoyo de S&P Global para integrar conjuntos de datos en su propia plataforma, la implementación se completó seis veces más rápido y la precisión se elevó del 60% inicial al 98% posterior.
Ambos directivos coincidieron en que la elección de la tecnología debe alinearse estrictamente con las necesidades operativas. Mientras Gopalkrishnan enfatizó que la IA no siempre es la solución adecuada, Moore añadió que el proceso requiere evaluar qué problemas se buscan resolver y hasta dónde puede llevar la tecnología a cada organización.
