El BBVA es el segundo mayor banco de España (medido en capitalización de mercado), y también es el que, hace medio año, tomó una decisión pionera en el sector financiero global: firmar un acuerdo con OpenAI para implementar 3.000 licencias de ChatGPT Enterprise.
Seis meses después de dar ese paso, según publica The Wall Street Journal, el balance es alentador, pero también plantea dudas sobre el alcance de integrar la IA generativa en sistemas bancarios complejos.
ChatGPT y la ‘explosión creativa’
Según Elena Alfaro, jefa de Adopción Global de IA en BBVA, el acuerdo con OpenAI desencadenó una «explosión de creatividad» entre los empleados del banco. No se refiere a nada relacionado con su faceta artística, por supuesto, sino a que se lanzaron a personalizar las herramientas que les proporcionaba ChatGPT para facilitar sus propios flujos de trabajo.
Así, hasta la fecha, los diferentes equipos de la compañía (en distintas áreas como legal, riesgo, marketing, talento y finanzas) han creado más de 2.900 ‘GPTs’ adaptados para optimizar tareas específicas, desde interpretar términos técnicos en el ámbito del riesgo hasta generar respuestas rápidas a consultas de clientes minoristas.
Los primeros resultados se han considerado positivos: el 80% de los usuarios dentro de la plantilla del BBVA informan haber ahorrado al menos dos horas de trabajo semanal gracias a ChatGPT. Este ahorro de tiempo ha incentivado a BBVA a ampliar el uso de la herramienta: actualmente, la entidad ha adquirido ya otras 300 licencias y planea adquirir más en 2025.
Un impacto que sólo puede medirse a largo plazo
Para BBVA, la productividad inmediata es solo un componente de un objetivo más ambicioso. La entidad busca medir retornos tangibles, como ahorros y generación de ingresos, pero sin apresurarse a obtener resultados inmediatos. Alfaro señaló que una presión excesiva para cuantificar beneficios económicos podría desincentivar la creatividad y el uso de la tecnología.
Además, la aceptación entre los empleados será clave en el éxito a largo plazo. Aunque los usuarios iniciales han adoptado ChatGPT con entusiasmo, Alfaro insistió en la necesidad de evaluar cómo una base de usuarios más amplia podría reaccionar a esta tecnología.
Hay retos aún por superar
A pesar de los avances, Alfaro reconoce que la implementación de IA generativa a gran escala no está exenta de desafíos. Uno de los principales obstáculos es la integración de ChatGPT Enterprise con sistemas internos complejos y bases de datos del banco. Y es que, aunque la herramienta puede trabajar con información estática, como documentos, su capacidad de interacción con bases de datos dinámicas es limitada.
«La integración de GPT con sistemas complejos no es sencilla». OpenAI, por su parte, asegura que su función “Action” permite integraciones exitosas con aplicaciones empresariales existentes. Sin embargo, para una institución financiera del tamaño y la complejidad de BBVA, estas implementaciones representan un desafío significativo.
