De les dades a les decisions: com LSEG escala una AI de confiança

London Stock Exchange Group (LSEG)⁠(s'obre en una finestra nova) és al cor dels mercats financers. Com a proveïdor líder mundial d'infraestructura i dades dels mercats financers, dona suport a més de 40.000 clients i 400.000 usuaris finals en aproximadament 190 mercats.

Durant anys, LSEG havia invertit molt en AI i aprenentatge automàtic per impulsar models financers i analítica. Però l'aparició de l'AI generativa va obrir una oportunitat fonamentalment nova: no només millorar sistemes, sinó transformar la manera com les persones interactuen amb les dades, generen coneixement i prenen decisions.

El repte era clar. Tot i disposar d'una infraestructura avançada, el treball del coneixement a tota l'organització encara implicava síntesi manual, fluxos de treball fragmentats i processos intensius en temps que alentien la generació de coneixement i limitaven l'escalabilitat.

En aquell moment, OpenAI es va convertir en un soci natural: aportava models potents, interfícies intuïtives i un ecosistema que els clients de LSEG ja estaven adoptant.

LSEG va abordar l'AI generativa amb una estratègia deliberada: començar amb problemes reals i escalar de manera responsable.

L'empresa va triar OpenAI per la qualitat del model, la preparació per a l'empresa i l'alineació amb la demanda dels clients. Molts clients de LSEG ja feien servir ChatGPT, cosa que creava una oportunitat natural per integrar les dades de confiança de LSEG directament en aquests fluxos de treball.

«Això va crear una col·laboració natural», diu Max Grigoryev, director de grup de Productes d'AI. «Podíem millorar la manera com operem internament i, alhora, ajudar els clients a utilitzar les nostres dades en els entorns on ja treballen.»

LSEG va desplegar ChatGPT Enterprise i les API d'OpenAI a tota l'organització, habilitant milers d'empleats arreu del món en poques setmanes. Equips de producte, enginyeria, recerca i operacions van començar a utilitzar l'AI per redactar informes, sintetitzar dades de mercat, prototipar productes i agilitzar fluxos de treball interns.

Els analistes, per exemple, ara fan servir ChatGPT per resumir grans volums d'informació financera i de mercat, reduint el temps dedicat a la recerca inicial i accelerant la generació de coneixement. Els equips de producte utilitzen l'AI per prototipar funcions ràpidament, mentre que els equips de negoci generen comunicacions i documentació per a clients de manera més eficient.

Al mateix temps, LSEG va incorporar la governança des del principi. Això incloïa marcs d'avaluació de models, revisió humana en el procés per a resultats crítics i controls estrictes de privadesa i seguretat de les dades.

«No pensem a restringir les persones; pensem a capacitar-les», explica Max. «Donar a les persones les eines per avançar més ràpid, assegurant alhora que tot continuï sent segur i conforme a la normativa.»

L'adopció va escalar ràpidament, impulsada per l'entusiasme de base. Els primers usuaris van demostrar valor immediat, generant impuls entre equips i geografies.

Els empleats van valorar positivament la precisió de ChatGPT en tasques complexes, amb estalvis de temps clars gràcies a resultats més ràpids i de qualitat, i a una reducció de l'esforç manual.

«El que ha canviat amb ChatGPT és que podem escalar les bones pràctiques amb més facilitat, completar tasques més ràpidament i continuar incorporant els estàndards i les competències que ens importen», diu Emily Prince, responsable d'AI del grup a LSEG. «Això és un salt qualitatiu no només en eficiència, sinó també en la creativitat amb què les persones poden resoldre problemes.»

Resultats:

• Reducció dels cicles de llançament de producte de 3–6 mesos a 2 setmanes
• Habilitació de milers d'empleats arreu del món en poques setmanes
• Acceleració dels terminis de lliurament als clients fins a ~4 setmanes, de la sol·licitud a producció
• Augment de la productivitat dels analistes gràcies a una recerca i una síntesi més ràpides
• Millora de la col·laboració transversal en accelerar el flux d'informació entre àrees
• Major velocitat d'innovació, amb idees que passen del concepte al prototip en hores

• Repensar els fluxos de treball, no només les tasques: els guanys més grans venen de redissenyar com es fa la feina
• Habilitar de manera àmplia i aviat: donar accés als equips a escala accelera l'aprenentatge i l'adopció
• Equilibrar velocitat i confiança: una governança sòlida permet innovar més ràpid i amb més seguretat
• Impulsar l'experimentació: la innovació apareix quan es confia en els empleats perquè explorin
• Evitar els extrems: l'enfocament més eficaç de l'AI és una adopció reflexiva i responsable

• Comenceu amb casos d'ús d'alt impacte i baix risc: la governança és crítica perquè LSEG escali amb seguretat.
• Empodereu els primers adoptants: l'adopció es va accelerar a LSEG quan el valor es va fer visible de seguida.
• Invertiu en formació i capacitació: els millors casos d'ús sovint sorgeixen dels mateixos usuaris.
• Sigueu exigents amb els resultats: tingueu clar com és l'èxit abans d'escalar.

LSEG ara va més enllà dels guanys de productivitat individual cap a aplicacions d'AI més profundament integrades a nivell de flux de treball. Això inclou integrar l'AI directament en processos de recerca, desenvolupament de producte i solucions de cara al client.

Un focus clau és combinar els models d'OpenAI amb les dades de confiança de LSEG mitjançant sistemes com el seu Model Context Protocol, cosa que permet als clients accedir a informació precisa i verificable directament dins dels fluxos de treball d'AI.

«Als nostres clients els importa el temps fins a obtenir coneixement: prendre decisions més ràpid i amb més precisió», diu Max. «Això és el que fem possible.»

De cara al futur, LSEG veu la seva oportunitat més gran en l'escala: capacitar la seva plantilla global i els seus clients perquè aprofitin plenament l'AI en la manera com pensen, construeixen i decideixen.