Cómo Itaú desarrolla IA generativa para todos sus clientes

Crear una experiencia cercana y personalizada para millones de clientes en un país como Brasil es, ante todo, una cuestión de simplicidad, más que de modelos.

"Gran parte consiste en crear algo sencillo, directo y útil, que aporte un beneficio directo al cliente y haga que la tecnología sea casi imperceptible", afirma Carlos Eduardo Mazzei, director de tecnología de Itaú.

El estándar que describe es exigente: la solución debe resolver un problema real y cotidiano, y ser directa, sencilla y memorable. La tecnología es el medio, nunca el centro de la experiencia.

Existe demanda de este tipo de soluciones. Un estudio de Itaú en colaboración con Grupo Consumoteca muestra que el 80 % de los brasileños quiere organizar mejor sus finanzas y busca apoyo más eficaz para tomar decisiones, y que al 65 % le gustaría contar con tecnologías que actúen como copiloto financiero y brinden orientación continua.

El camino comenzó en 2024, cuando el banco presentó las primeras funciones de Inteligência Itaú para necesidades financieras específicas. ia.i es la siguiente etapa: una capa conversacional completa, activada por texto o voz, que reúne en un solo entorno las interacciones sobre cuentas corrientes, crédito, tarjetas, seguros y otros servicios, y conecta a los clientes con atención humana especializada cuando la necesitan.

Fue precisamente esta amplitud la que guio la elección de los modelos.

"Los modelos de OpenAI fueron muy importantes para ofrecer esta experiencia, porque pudieron funcionar en toda esta gama de soluciones", explica Mazzei. "Desde las más sencillas, que deben ser eficientes en costo y latencia, hasta las más complejas, que requieren razonamiento y todo el anclaje necesario para dar una respuesta adecuada".

Contar con una gama de modelos, en lugar de uno solo, permitió ofrecer la solución completa en un único producto. En el centro de esta experiencia está el ADN del cliente, una capa de contexto financiero que ayuda al banco a entender las necesidades, los hábitos y las etapas de vida de unos 70 millones de clientes. Bajo controles de gobernanza e IA responsable, los modelos GPT son parte de los componentes que ayudan a mantener y enriquecer esta representación, lo que hace que las interacciones sean cada vez más relevantes.

La solución se basa en tres principios: interactividad, multimodalidad, texto, voz, imagen y clics en la misma experiencia, e individualización.

Con unos 300 000 clientes en la primera fase, el banco inició un período de aprendizaje sobre la relación real entre el cliente y el producto.

"Podemos entender cómo los clientes empiezan a aprovechar más este producto y ver cómo puede beneficiar directamente las finanzas cotidianas de cada persona", afirma Mazzei. Está presente en toda la experiencia del cliente: desde una consulta sobre un gasto en el estado de cuenta hasta asesoramiento sobre inversiones y operaciones sencillas por WhatsApp.

Detrás de las experiencias visibles hay una decisión de arquitectura. Para operar la IA a la escala de un banco, Itaú creó IARA, una plataforma de gobernanza y orquestación que da a los equipos acceso controlado a distintos modelos conforme a las políticas internas. OpenAI es uno de los proveedores de modelos disponibles en este entorno.

Esta capa sustenta soluciones como la del departamento legal, donde la plataforma automatiza la lectura, el análisis y la interpretación de documentos. La solución opera sobre un repositorio de más de 90 millones de documentos y ejecuta más de 2 millones de tareas al mes, con mejoras de eficiencia del 20 % al 80 % en etapas de los procesos del departamento.

"Es esencial preservar esta información, mantenerla en el contexto del banco y acceder a los modelos de forma segura y bajo controles de gobernanza, entendiendo la eficiencia en el uso de tokens para que toda la solución sea económicamente viable para el banco", afirma Mazzei.

IARA aborda tres problemas a la vez: el control del costo por token, la precisión de las respuestas y la aplicación de políticas de IA responsable. En un sector tan regulado, esto permite avanzar rápido sin perder el control.

"Cuando hablamos de IA responsable en el banco, nos referimos a una disciplina que cuidamos mucho", señala. "Necesitamos que los clientes interactúen con el banco y que nuestras respuestas estén alineadas con nuestros valores y nuestra cultura". Esto incluye reducir cualquier riesgo de sesgo que pueda surgir en los modelos de vanguardia.

Los principios de IA responsable guían todo el ciclo de vida de las soluciones, desde el desarrollo hasta el monitoreo continuo, para garantizar la seguridad, la transparencia, la ética y el cumplimiento normativo a medida que se amplía el uso de la tecnología.

La estrategia del banco centrada en la IA va más allá de los clientes finales. La misma capa de inteligencia que sustenta ia.i también ayuda a especialistas, gerentes y equipos de atención al cliente.

Mazzei describe un alcance que va desde automatizar tareas sencillas hasta realizar trabajos antes inviables, pero que aportan valor a la relación con los clientes: elaborar resúmenes previos a las reuniones, prepararlas, entender un problema específico y desarrollar planes y alternativas que antes eran menos evidentes y requerían mucho tiempo.

El banco tiene grandes expectativas para esta implementación: el triple de tiempo disponible para la relación con los clientes, atención hasta dos veces más rápida y conversaciones hasta tres veces más eficaces.

• ia.i llegó a unos 300 000 clientes en su primera fase, con funciones activadas por texto o voz que abarcan desde operaciones sencillas hasta asesoramiento sobre inversiones.

• La plataforma IARA pone distintos modelos a disposición de los equipos del banco con gobernanza, observabilidad, control del costo por token y aplicación de los principios de IA responsable.

• La solución legal opera sobre más de 90 millones de documentos y ejecuta más de 2 millones de tareas al mes, con mejoras de eficiencia del 20 % al 80 %.

• Usar una gama de modelos permitió atender tanto los casos sensibles al costo y la latencia como los que requieren un razonamiento más profundo; los modelos GPT‑5.x forman parte del ADN del cliente, que aporta contexto financiero sobre unos 70 millones de clientes.

• Evalúa la experiencia por su simplicidad, no por su sofisticación. El objetivo es que la tecnología pase desapercibida y el beneficio sea evidente.

• Elige una gama de modelos, no uno solo. Las experiencias reales combinan interacciones de baja latencia con decisiones que requieren razonamiento.

• Crea la capa de gobernanza antes de ampliar la escala. La observabilidad, el control de costos y la IA responsable permiten operar a escala en sectores regulados.

• Trata el sesgo y la alineación cultural como requisitos del producto. Las respuestas a los clientes deben reflejar los valores de la institución.

• Aplica la estrategia también a nivel interno. Devolver tiempo a los equipos les permite dedicarse a las relaciones humanas donde más importan.

• Empieza con problemas cotidianos concretos, como una consulta sobre un estado de cuenta o una operación sencilla.

• Lanza la solución a un grupo inicial de clientes y aprovecha esa etapa para conocer su conducta real antes de ampliar el alcance.

• Centraliza el acceso a los modelos en una plataforma para mantener el control de los costos y la calidad.

• Monitorea la eficiencia en el uso de tokens desde el primer día: la viabilidad económica es parte del diseño.

• Combina conversación y navegación: el lenguaje natural no es la mejor opción para todas las acciones.

ia.i sigue evolucionando. El banco prevé ofrecer la experiencia a toda su base de clientes para fines de 2026. Entre las funciones previstas para las próximas etapas están las simulaciones y la contratación de productos, así como análisis financieros periódicos de ingresos, gastos y hábitos.

Para Mazzei, la importancia de la iniciativa va más allá del producto: el banco ha atravesado décadas de transformación, con hábitos y expectativas de los clientes en constante cambio.