El desafío es hacer desaparecer la tecnología
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 hacer algo simple, directo y útil, que entregue un beneficio directo al cliente y haga que la tecnología sea casi imperceptible”, dice Carlos Eduardo Mazzei, CTO de Itaú.
El estándar que describe es exigente: la solución debe resolver un problema real del día a día y ser directa, simple y memorable. La tecnología es el medio, nunca el centro de la experiencia.
Hay demanda para esto. Un estudio de Itaú en colaboración con Grupo Consumoteca muestra que el 80% de los brasileños quiere organizar mejor su vida financiera y busca un apoyo más eficaz para tomar decisiones, y que el 65% desearía tecnologías que actúen como un copiloto financiero, brindando orientación continua.
“Los modelos de OpenAI fueron muy importantes para ofrecer esta experiencia, porque pudieron operar a lo largo de este rango de soluciones.”—Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú
ia.i: de la conveniencia al asesoramiento, en un solo lugar
El recorrido comenzó en 2024, cuando el banco introdujo las primeras capacidades 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 relacionadas con cuentas corrientes, crédito, tarjetas, seguros y otros servicios — y conecta a los clientes con soporte humano especializado siempre que sea necesario.
Esta amplitud fue precisamente lo que guió la elección de los modelos.
“Los modelos de OpenAI fueron muy importantes para ofrecer esta experiencia, porque pudieron operar a lo largo de este rango de soluciones”, explica Mazzei. “Desde los más simples, que necesitan ser eficientes en costo y latencia, hasta soluciones más complejas, donde se requieren razonamiento y todo el grounding necesario para proporcionar una respuesta adecuada.”
Contar con un rango de modelos — en lugar de un solo modelo — hizo posible entregar la solución completa en un solo producto. En el centro de esta experiencia está Customer DNA, una capa de contexto financiero que ayuda al banco a comprender las necesidades, hábitos y etapas de la vida de aproximadamente 70 millones de clientes. Bajo controles de gobernanza y de IA responsable, los modelos GPT se encuentran entre los componentes que ayudan a mantener y enriquecer esta representación, haciendo que las interacciones sean progresivamente más relevantes.
La solución se apoya en tres principios: interactividad, multimodalidad — texto, voz, imagen y clics en la misma experiencia — e individualización.
Con aproximadamente 300,000 clientes en la primera fase, el banco entró en un período de aprendizaje sobre la relación real entre cliente y producto.
“Podemos entender cómo los clientes comienzan a usar este producto con mayor profundidad y ver cómo puede beneficiar directamente la vida financiera diaria de cada persona”, dice Mazzei. Su presencia se extiende a lo largo del recorrido: desde una pregunta sobre un gasto en un estado de cuenta hasta asesoramiento de inversión y transacciones convenientes en WhatsApp.
“El mundo financiero a menudo tiene productos que no son tan directos y necesitan este contexto, esta relación más simple con el dinero.”—Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú
IARA: la capa que hace posible la escala
Detrás de las experiencias visibles hay una decisión arquitectónica. Para operar la IA a la escala de un banco, Itaú construyó IARA — una plataforma de gobernanza y orquestación que brinda a los equipos acceso controlado a diferentes modelos conforme a las políticas internas. OpenAI está entre los proveedores de modelos disponibles en este entorno.
Esta capa respalda 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 por mes, con ganancias de eficiencia de 20% a 80% en etapas de los procesos del departamento.
“Es esencial que esta información se preserve, permanezca dentro del contexto del banco y acceda a los modelos de manera segura y gobernada, con una comprensión de la eficiencia en el uso de tokens para que toda la solución sea económicamente viable para el banco”, dice Mazzei.
IARA aborda tres problemas a la vez: control de costo por token, precisión de las respuestas y aplicación de las políticas de IA responsable. En un sector tan regulado, esto permite avanzar rápidamente manteniendo el control.
“Cuando hablamos de IA Responsable en el banco, es una disciplina a la que dedicamos mucho cuidado”, dice. “Necesitamos que los clientes interactúen con el banco y que nuestras respuestas se alineen con nuestros valores y cultura.” Esto incluye reducir cualquier riesgo de sesgo que pueda surgir en los modelos de frontera.
Los principios de IA responsable guían todo el ciclo de vida de las soluciones, desde el desarrollo hasta el monitoreo continuo, con el objetivo de garantizar seguridad, transparencia, ética y cumplimiento regulatorio a medida que la tecnología escala.
“IARA es una plataforma fundamental, porque garantiza que podamos tener gobernanza y observabilidad en un entorno altamente regulado.”—Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú
AI First también por dentro
La estrategia AI First del banco se extiende más allá de los clientes finales. La misma capa de inteligencia que respalda a ia.i también asiste a especialistas, gerentes y equipos de atención al cliente.
Mazzei describe un rango que va desde la automatización de tareas simples hasta la realización de trabajos que antes eran inviables — pero que agregan valor a las relaciones con los clientes: resúmenes antes de las reuniones, preparación de reuniones, comprensión de un problema específico y desarrollo de planes y alternativas que antes eran menos evidentes y consumían más tiempo.
El banco tiene expectativas significativas para esta implementación: el triple de tiempo disponible para las relaciones con los clientes, un servicio hasta dos veces más rápido y conversaciones hasta tres veces más efectivas.
«Este conjunto de herramientas en manos de los gestores de relación nos permite centrarnos en lo que más importa: crear valor para nuestros clientes».—Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú
Resumen de resultados
ia.i alcanzó aproximadamente 300,000 clientes en su primera fase, abarcando desde transacciones convenientes hasta asesoría de inversiones, activado por texto o voz.
La plataforma IARA pone diferentes modelos a disposición de los equipos del banco con gobernanza, observabilidad, control de costos por token y aplicación de la 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 de entre 20% y 80%.
El uso de una gama de modelos permitió atender tanto los casos sensibles a costos y latencia como aquellos que requieren un razonamiento más profundo; los modelos GPT‑5.x forman parte de Customer DNA, que proporciona contexto financiero para aproximadamente 70 millones de clientes.
Lecciones para los líderes
Mida la experiencia por su simplicidad, en lugar de por su sofisticación. El objetivo es que la tecnología pase desapercibida y el beneficio sea evidente.
Elija una gama de modelos, en lugar de uno solo. Los recorridos reales combinan interacciones de baja latencia con decisiones que requieren razonamiento.
Construya la capa de gobernanza antes de escalar. La observabilidad, el control de costos y la IA responsable hacen viable la escala en sectores regulados.
Trate los sesgos y la alineación cultural como requisitos del producto. Las respuestas a los clientes deben reflejar los valores de la institución.
Aplique la estrategia también internamente. Devolver tiempo a los equipos libera las relaciones humanas donde más importan.
Consejos
Comience con problemas cotidianos concretos, como una pregunta sobre un estado de cuenta o una transacción simple.
Lance el servicio a un grupo inicial de clientes y utilícelo para aprender el comportamiento real antes de expandirlo.
Centralice el acceso a los modelos en una sola plataforma para mantener el control sobre los costos y la calidad.
Supervise la eficiencia de tokens desde el primer día: la viabilidad económica es parte del diseño.
Combine conversación y navegación: no toda acción se maneja mejor mediante lenguaje natural.
Próximos pasos
ia.i continúa evolucionando. El banco espera poner la experiencia a disposición de toda su base de clientes para finales de 2026. Las capacidades previstas para las próximas etapas incluyen simulaciones y registros de productos, así como análisis financieros recurrentes de ingresos, gastos y hábitos.
Para Mazzei, la importancia de la iniciativa va más allá del producto: el banco ha navegado décadas de transformación, con los hábitos y expectativas de los clientes cambiando constantemente.
«Liderar la era de la IA consiste en responder más rápido a las necesidades de nuestros clientes. Se trata de entender cómo la tecnología puede agregar valor y ayudar a los clientes a interactuar con los productos y servicios financieros de una manera mucho más simple y directa que les ayude a lograr lo que buscan».—Carlos Eduardo Mazzei, CTO, Itaú