Cuando Derek Waldron y su equipo técnico en JPMorgan Chase lanzaron por primera vez una suite LLM con asistentes personales hace dos años y medio, no estaban seguros de qué esperar. Eso no fue mucho después del surgimiento revolucionario de ChatGPT, pero en el ámbito empresarial, el escepticismo aún period alto.
Sorprendentemente, los empleados optaron por la plataforma interna de forma orgánica y rápida. En cuestión de meses, el uso saltó de cero a 250.000 empleados. Ahora, más del 60 % de los empleados de los departamentos de ventas, finanzas, tecnología, operaciones y otros departamentos utilizan la suite en constante evolución y conectada.
“Nos sorprendió lo viral que fue”, dijo Waldron, director de análisis de JPMorgan, explica en un nuevo podcast de VB Beyond the Pilot. Los empleados no solo diseñaban indicaciones, sino que creaban y personalizaban asistentes con personas, instrucciones y roles específicos y compartían sus aprendizajes en plataformas internas.
El gigante financiero ha logrado lo que la mayoría de las empresas aún luchan por lograr: la adopción voluntaria de IA a gran escala por parte de los empleados. No fue el resultado de mandatos; más bien, los primeros usuarios compartieron casos de uso tangibles y los trabajadores comenzaron a alimentarse del entusiasmo de los demás. Este uso ascendente ha resultado en última instancia en un volante de innovación.
“Es esta población innovadora profundamente arraigada”, cube Waldron. “Si podemos seguir equipándolos con capacidades potentes y realmente fáciles de usar, podrán acelerar la próxima evolución de este viaje”.
Conectividad ubicua conectada a sistemas de registro altamente sofisticados
JPMorgan ha adoptado un enfoque poco común y con visión de futuro para su arquitectura técnica. La compañía trata la IA como una infraestructura central en lugar de una novedad, y opera desde la postura contraria inicial de que los modelos en sí se convertirían en una mercancía. En cambio, identificaron la conectividad alrededor del sistema como el verdadero desafío y el foso defendible.
El gigante financiero invirtió tempranamente en generación aumentada con recuperación multimodal (RAG), ahora en su cuarta generación e incorporando multimodalidad. Su suite de IA está alojada en el centro de una plataforma para toda la empresa equipada con conectores y herramientas que respaldan el análisis y la preparación.
Los empleados pueden conectarse a un ecosistema en expansión de datos comerciales críticos e interactuar con documentos, conocimientos y almacenes de datos estructurados “muy sofisticados”, así como sistemas de CRM, recursos humanos, comercio, finanzas y riesgos. Waldron cube que su equipo continúa agregando más conexiones mes a mes.
“Construimos la plataforma en torno a este tipo de conectividad ubicua”, explica. En última instancia, la IA es una gran tecnología de propósito basic que sólo se volverá más poderosa, pero si las personas no tienen acceso significativo y casos de uso críticos, “estás desperdiciando la oportunidad”.
Como cube Waldron, las capacidades de la IA continúan creciendo de manera impresionante, pero simplemente siguen siendo objetos brillantes para mostrar si no pueden demostrar su uso en el mundo actual.
“Incluso si la superinteligencia apareciera mañana, no hay valor que pueda extraerse de manera óptima si esa superinteligencia no puede conectarse a los sistemas, los datos, las herramientas, el conocimiento y los procesos que existen dentro de la empresa”, sostiene.
Escuche el episodio completo para escuchar sobre:
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La estrategia private de Waldron de hacer una pausa antes de preguntarle a un colega humano y, en cambio, evaluar cómo su asistente de inteligencia synthetic podría responder esa pregunta y resolver el problema.
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Un enfoque de “una plataforma, muchos trabajos”: No hay dos roles iguales, por lo que la estrategia debe centrarse en bloques de construcción reutilizables (RAG, inteligencia de documentos, consulta de datos estructurados) que los empleados puedan ensamblar en herramientas específicas para cada rol.
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Por qué es importante la madurez de RAG: JPMorgan evolucionó a través de múltiples generaciones de recuperación, desde la búsqueda vectorial básica hasta canales de conocimiento jerárquicos, autorizados y multimodales.
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