BBVA fue uno de los bancos que antes apostó por la digitalización y la banca móvil. ¿Qué aprendizajes de ese recorrido resultaron decisivos para encarar ahora la adopción de inteligencia artificial?

Creo que el banco siempre ha sido una empresa donde la innovación tecnológica ha jugado un papel clave y ha estado muy impulsada desde la alta dirección. Si no tienes ese apoyo, es difícil que las cosas ocurran. Siempre existió la convicción de que la tecnología es una fuente de progreso y que, en un negocio como la banca, basado en la confianza, tiene un papel fundamental.

La digitalización nunca la vimos solo como una herramienta de eficiencia o reducción de costos, sino también como una forma de innovar y mejorar el servicio. No se trata únicamente de “poner la sucursal en tu bolsillo”, sino de ofrecer una experiencia más personalizada. Esa ha sido siempre la clave.

Y ahí los datos fueron fundamentales. Trabajo en este ámbito desde 2011, cuando comenzó la ola del Big Data, seguida por el Machine Learning y ahora la IA. Vimos que los datos permitían ofrecer una experiencia personalizada que de otra forma requeriría una atención humana mucho más costosa.

Hoy nuestras aplicaciones pueden anticipar movimientos en la cuenta o detectar gastos inusuales a partir del análisis del comportamiento financiero de cada cliente. Son capacidades que mejoran significativamente la experiencia.

El móvil también transformó la relación con el banco. Pasamos de una interacción mensual en la sucursal a una diaria desde el teléfono. El banco dejó de ser solo un lugar para realizar gestiones y comenzó a ayudar a las personas a administrar mejor sus finanzas.

Todo lo que ocurre hoy con la IA se apoya en esas etapas previas y en una cultura orientada a innovar y mejorar el servicio. Si no hubiéramos trabajado con datos durante los últimos 15 años, hoy no estaríamos haciendo muchas de las cosas que estamos llevando a cabo.

Desde su experiencia en BBVA, ¿cuál es el principal error que cometen las compañías cuando deciden incorporar IA?

Para mí, el principal error es pensar que la IA es simplemente una tecnología que se despliega. No lo es; supone un cambio profundo en la forma de trabajar. Y el segundo error es creer que su valor está únicamente en la productividad o en el ahorro de costos.

Si pensamos que la IA llegó para ahorrarnos unos cuantos costos, nos vamos a equivocar. Las personas que tienen que utilizarla se darán cuenta rápidamente de esa lógica. Pensar que la IA consiste en ahorrar dos horas por semana, eliminar un puesto y ya está, es un error. Además de generar temor en la gente, ignora el verdadero alcance de esta transformación.

Entonces podemos hablar de medir el valor de la IA por horas ahorradas, por calidad de las decisiones, por experiencia de cliente. Es un poco una suma de variables.

Sí, es una suma de todo. En BBVA medimos distintos niveles de impacto. Lo primero es verificar que la gente realmente la use. Muchas empresas hablan de usuarios o licencias, pero nosotros publicamos datos de uso: hoy tenemos un 68% de uso semanal y un 80% mensual. Es decir, cuatro de cada cinco empleados utilizaron IA el último mes y dos de cada tres la semana pasada.

Si la gente la utiliza de forma recurrente, es porque obtiene valor. Ese es el primer indicador. Luego, cuando aplicamos la IA a ámbitos concretos —comunicación, legal, finanzas u otras áreas— analizamos cuánto tiempo demandaba una tarea antes y después de incorporarla para medir el impacto real.

El ahorro de tiempo es importante y es lo primero que percibe todo el mundo. Pero también vemos que muchas personas destacan algo aún más relevante: la mejora en la calidad de los resultados. Trabajan más rápido, pero valoran especialmente que el resultado sea mejor. Incluso en procesos creativos, como el desarrollo de productos, la IA aporta capacidad de innovación. 

La discusión sobre IA suele concentrarse en el eventual reemplazo de empleos. ¿Qué tareas y capacidades cree que cambiarán primero?

Creo que hay muchas tareas que la IA va a reemplazar, aunque no tengo tan claro que pueda sustituir roles completos, salvo en aquellos casos donde las tareas sean muy repetitivas y estandarizadas.

Lo que veo es que, si el trabajo de alguien consiste en hacer prácticamente lo mismo todos los días delante de una pantalla, hay que preguntarse qué parte de ese trabajo podría delegarse y dónde puede aportar más valor desde su experiencia y criterio.

Más que reemplazarnos, esto nos obliga a repensar cómo generamos valor. La diferencia ya no estará en la capacidad de teclear o ejecutar tareas repetitivas, sino en el juicio, la supervisión y la toma de decisiones.

Por eso la programación más junior es hoy lo que llamamos “el canario en la mina”. Son tareas muy estructuradas, realizadas frente a una pantalla y que luego requieren supervisión. El paso natural es evolucionar hacia roles de revisión, coordinación y validación, donde los humanos seguimos teniendo mucho más que aportar.

¿Qué responsabilidad tienen las empresas en la formación de sus equipos para que esta transformación amplíe capacidades y no profundice brechas?

Tienen una responsabilidad enorme. No adoptar IA ni formar a los empleados en su uso, vuelve vulnerables a las empresas y a los trabajadores. Creo que incluso debería elevarse a nivel nacional el impulso para que los trabajadores de un país no queden atrás por no tener competencias en IA. Eso les permitirá moverse hacia una mayor aportación de valor, que es donde los humanos contribuimos más. Hay países nórdicos de Europa y algunos asiáticos que ya están haciendo campañas de formación para todos sus habitantes. 

En un sector tan sensible como el financiero, ¿cuáles son los límites que una organización no debería cruzar al usar IA?

Los mismos que no debería cruzar siendo humano. Por ejemplo, nada que tenga que ver con manipular a alguien para que compre algo. Hay que pensar siempre en el beneficio del cliente, que además es lo que nos trae más beneficio a largo plazo.

Al usar IA, sí hay que tener mucho cuidado con la automatización. La promesa es que todo puede ser automatizado, pero hay momentos en los que, por diseño, conviene poner a un humano, aunque sea para revisar lo que está sucediendo.

Aunque la IA pueda contestar todas las llamadas, atender a todos los clientes o hacer de punta a punta un proceso de riesgos, yo iría poco a poco y decidiría dónde poner personas. Es una tecnología que todavía está evolucionando y hay momentos en los que vale la pena contar con el criterio y la revisión de alguien que piensa como un humano, no como una máquina.

En el fondo pensamos muy distinto. Aunque a veces parezca que el chat piensa como tú y te entiende, son ceros y unos combinados de una determinada manera.

¿Qué fortaleza ve en Uruguay para adoptar IA y qué desafíos deberían atender las empresas y las instituciones?

Aquí no me puedo explayar mucho porque conozco de Uruguay lo justo, pero creo que hay un par de cosas. Una es que tienen una base de adopción digital muy potente, y eso es importante porque esta tecnología se apalanca en internet y en el móvil.

También creo que el tamaño del país debería ayudar. Desde BBVA vemos al equipo local como muy ágil porque, al ser más pequeño, es más fácil que las cosas pasen. Y eso lo extrapolo al país.

Y una tercera cosa que observo en Uruguay es el nivel de estabilidad en la gente. Creo que hay una estabilidad general que ayuda a adoptar una tecnología que ha llegado para quedarse. No tenemos que sobrerreaccionar a lo bueno ni asustarnos con cada noticia que diga que alguien se fue de una empresa de IA y que se va a acabar el mundo en 2030. Lo peor que nos puede pasar es sobrerreaccionar, y creo que aquí tienen un poco esa forma de ser.

¿Cómo puede la IA ayudar a que las empresas uruguayas ganen productividad y compitan mejor en mercados cada vez más exigentes?

La IA puede hacerlo a muchos niveles, empezando por la productividad personal. Que un empleado sienta desde el primer momento que es más productivo ya es una ayuda evidente. Por eso creo que la formación, el despliegue y dar confianza a la gente son fundamentales.

Luego, a nivel de departamentos, hay mucha capacidad para mejorar flujos de trabajo que implican muchas personas, traspasos de información o llamadas a quienes tienen un conocimiento que yo necesito. Eso es eficiencia y productividad pura, y es lo primero que se ve al usar IA. Después puede venir la capacidad de ser más creativo y lanzar nuevos productos. Por eso, tanto las pymes como las grandes empresas no pueden dejar pasar esta ola.

¿Qué diría como mensaje final sobre este tema de la IA?

Diría que no hemos visto nada todavía. Lo que ha pasado en estos tres años nos parece ciencia ficción. Y viendo lo que está por venir, no hemos visto nada. Así que hay que seguir ahí.