BBVA industrializará el uso de agentes de IA para automatizar tareas, tomar decisiones y ejecutar procesos bancarios de forma autónoma. La entidad ha creado una nueva área global, denominada AI Transformation, para acelerar el despliegue de esta tecnología a escala en toda la organización. El objetivo es mejorar la productividad, optimizar operaciones y conseguir una banca más personalizada y proactiva.
Cerca del 80% de la plantilla usa IA
En la actualidad, más de 100.000 de los 127.000 empleados de BBVA tienen acceso a herramientas de inteligencia artificial generativa como ChatGPT Enterprise y Google Gemini, lo que supone cerca del 80% de la plantilla. Según datos de la entidad, alrededor del 70% de estos profesionales utiliza habitualmente estas soluciones en su trabajo diario. El banco asegura que estas herramientas ya están contribuyendo a reducir el tiempo dedicado a tareas rutinarias y a mejorar la productividad en distintas áreas.
El banco español sitúa la IA en el centro de su estrategia de transformación y asegura estar preparado para repetir el éxito que logró durante la digitalización de la banca. Así lo defendió el consejero delegado de la entidad, Onur Genç, durante su intervención en Money20/20 Europe, el principal encuentro europeo sobre innovación financiera celebrado en Ámsterdam recientemente.
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Según la entidad bancaria, la IA representa una transformación más profunda y rápida que la digitalización, con capacidad para redefinir la relación con los clientes, la forma de trabajar de los empleados y los procesos internos de las entidades financieras. Entre los resultados obtenidos hasta ahora, BBVA destaca una reducción del 50% del tiempo dedicado al desarrollo y pruebas de software, un 78% menos de tiempo en el registro de reclamaciones de clientes y avances en la automatización de consultas de usuarios.
Industrializar agentes de IA
La entidad ha estructurado su estrategia en torno a ocho líneas de actuación que abarcan toda la cadena de valor del banco, desde la atención al cliente y la gestión del riesgo hasta el desarrollo tecnológico y las operaciones. Sin embargo, el principal objetivo de BBVA es escalar el uso de la IA en toda la organización. Para ello ha creado una nueva área denominada «AI Transformation», cuya misión será industrializar la creación, desarrollo y gestión de agentes inteligentes dentro del grupo. Según explicó Onur Genç, la clave no está únicamente en desarrollar soluciones basadas en IA, sino en ser capaces de desplegarlas de forma masiva y eficiente en toda la organización.
El objetivo del banco es incorporar agentes de IA capaces de automatizar tareas, tomar decisiones, interactuar con personas y colaborar entre sí para ejecutar procesos completos de manera autónoma. No obstante, BBVA subraya que la supervisión humana seguirá siendo esencial. Por ello, todas las plataformas de agentes de IA incorporarán mecanismos de seguridad, trazabilidad, control de accesos y evaluación continua, además de supervisión humana permanente.
Por su parte, la directora financiera del grupo, Luisa Gómez Bravo, también defendió el potencial de esta tecnología durante una conferencia de inversores organizada por Goldman Sachs. Según explicó, la hoja de ruta de BBVA se divide en tres fases: la adopción masiva de herramientas de IA por parte de los empleados, la transformación de procesos y servicios mediante iniciativas transversales y, finalmente, la industrialización de agentes inteligentes para acelerar su despliegue a escala.
Los usuarios podrán interactuar directamente
Aunque BBVA considera prematuro cuantificar con precisión el impacto económico total de la IA, la entidad ya habla de mejoras de productividad en áreas como el desarrollo de software y las operaciones y procesos internos. Además, sostiene que el potencial de la IA va más allá de la reducción de costes, ya que podría contribuir a incrementar los ingresos mediante una mayor personalización de los servicios, capacidades avanzadas de asesoramiento y una relación más estrecha con los clientes.
De cara al futuro, Genç prevé que la relación entre clientes y bancos sea cada vez más conversacional y proactiva. Según el directivo, los usuarios podrán interactuar directamente con las aplicaciones bancarias mediante lenguaje natural para resolver tareas cotidianas y recibir recomendaciones adaptadas a su contexto y necesidades.
