La revolución silenciosa de la IA en Citi

Para muchas grandes empresas, la inteligencia artificial sigue limitándose a proyectos piloto aislados. Pequeños equipos experimentan con herramientas, realizan pruebas y presentan conclusiones que rara vez traspasan las fronteras de unos pocos departamentos. Citi ha tomado un rumbo diferente. En los últimos dos años, el banco se ha centrado en integrar la IA en el flujo de trabajo diario de toda la organización, sacándola del ámbito de unos pocos especialistas.

Esta iniciativa ha dado lugar a una comunidad interna de IA formada por aproximadamente 4.000 empleados, procedentes de diversas áreas, como tecnología, operaciones, gestión de riesgos y atención al cliente. Esta cifra, publicada por primera vez por Business Insider, pone de relieve cómo Citi desarrolló sus programas «AI Champions» y «AI Accelerators» para fomentar una participación generalizada en lugar de mantener una estricta supervisión centralizada.

El grado de integración es significativo. Con una plantilla global de unos 182 000 empleados, Citi informa de que más del 70 % de sus empleados utiliza ahora herramientas de IA aprobadas por la empresa de alguna forma. Esta adopción generalizada sitúa al banco por delante de muchos competidores que aún limitan el acceso a la IA a equipos técnicos o laboratorios de innovación especializados.

De proyectos piloto centralizados a la adopción a nivel de equipo

La estrategia de Citi comenzó con las personas, no solo con las herramientas. El banco invitó a los empleados a presentarse como voluntarios para ser «AI Champions», proporcionándoles formación especializada, recursos internos y acceso anticipado a los sistemas de IA aprobados. Estas personas prestaron entonces apoyo a sus compañeros de trabajo más cercanos, actuando como puntos de orientación accesibles en lugar de como instructores formales.

Este enfoque refleja una comprensión práctica de la adopción de la tecnología. Las nuevas herramientas suelen fracasar no por falta de capacidades, sino porque el personal no sabe cuándo o cómo aplicarlas. Al integrar el apoyo directamente en los equipos, Citi salvó la brecha entre el uso experimental y la aplicación rutinaria.

El reconocimiento formal fue un componente clave. Los empleados podían obtener insignias internas al completar cursos o demostrar cómo utilizaban la IA para mejorar sus tareas específicas. Aunque estas insignias no conducían directamente a ascensos o aumentos salariales, ayudaron a generar visibilidad y credibilidad para las habilidades en IA dentro de la empresa. Según Business Insider, este modelo impulsado por los compañeros aceleró la adopción de manera más eficaz que las directivas tradicionales de arriba abajo.

Aplicación práctica con las garantías necesarias

La dirección de Citi ha posicionado esta iniciativa como una respuesta a la escala operativa, no meramente como una novedad tecnológica. Con amplias operaciones en banca minorista, servicios de inversión, cumplimiento normativo y atención al cliente, incluso pequeñas mejoras en la eficiencia pueden generar beneficios acumulativos sustanciales. Las herramientas de IA se utilizan ahora para resumir documentos extensos, redactar comunicaciones internas, analizar datos y ayudar en la programación de software. Aunque estas aplicaciones no son únicas, la diferencia radica en su implementación sistemática en toda la empresa.

El enfoque en la utilidad cotidiana también influye en el enfoque de Citi respecto a la gestión de riesgos. El banco limita a los empleados a un conjunto de herramientas verificadas y aprobadas por la empresa, implementando medidas de seguridad claras sobre el uso de datos y el manejo de los resultados. Estas restricciones, aunque en ocasiones ralentizan la experimentación, han aumentado la confianza de la dirección a la hora de conceder un acceso más amplio. En sectores altamente regulados como el financiero, establecer la confianza en el proceso suele ser más crítico que buscar la velocidad pura.

Lecciones del enfoque de Citi para escalar la IA

La arquitectura del programa de Citi ofrece una idea clave para otras grandes organizaciones: la integración exitosa de la IA no requiere que todos los empleados se conviertan en expertos. Requiere una masa crítica de personal que comprenda las herramientas lo suficientemente bien como para utilizarlas de forma responsable y guiar a sus compañeros de equipo. Al formar a miles de personas en lugar de a unos pocos elegidos, Citi redujo su dependencia de un grupo pequeño y sobrecargado de especialistas.

También hay una dimensión cultural. Fomentar activamente la participación de perfiles no técnicos envía un mensaje claro de que la IA no es exclusiva de los ingenieros o los científicos de datos. Se convierte en un componente estándar del trabajo moderno, similar a la adopción de hojas de cálculo o software de presentaciones en décadas anteriores.

Este cambio se alinea con tendencias más amplias del sector. Estudios de empresas como McKinsey indican que muchas compañías tienen dificultades para pasar los proyectos de IA de la fase piloto a la de producción, citando a menudo la falta de competencias y una responsabilidad poco clara. El modelo de Citi mitiga algunos de estos retos al distribuir la responsabilidad práctica entre los equipos, al tiempo que mantiene una gobernanza y unos estándares centralizados.

Naturalmente, el enfoque tiene sus limitaciones. La adopción liderada por los propios compañeros depende de un compromiso sostenido, y el progreso puede ser desigual entre los diferentes equipos. También existe el riesgo de que las redes de apoyo informales se vuelvan inconsistentes, lo que daría lugar a disparidades en los beneficios. Citi aborda esto rotando periódicamente a los «campeones de la IA» y actualizando continuamente los materiales de formación a medida que evolucionan las herramientas.

Un aspecto destacado es la decisión del banco de tratar la IA como infraestructura operativa en lugar de como un mero proyecto de innovación. En lugar de plantear la pregunta como «¿Puede la IA transformar nuestro negocio?», Citi se preguntó: «¿En qué aspectos puede la IA reducir la fricción en nuestro trabajo actual?». Este enfoque pragmático facilita la cuantificación del progreso y alivia la presión de ofrecer resultados sensacionales e inmediatos.

La experiencia también cuestiona la suposición común de que la adopción de la IA debe impulsarse exclusivamente de arriba abajo. Si bien la alta dirección de Citi proporcionó un apoyo esencial, el impulso significativo provino de los empleados que dedicaron su tiempo libre a aprender y compartir conocimientos. En organizaciones grandes y complejas, esta energía ascendente es difícil de generar, pero a menudo es el factor decisivo para que una nueva tecnología se integre en la cultura.

A medida que más empresas pasan de las fases de prueba a la implementación a gran escala, el experimento de Citi ofrece un valioso caso de estudio. Demuestra que la escala no se logra simplemente adquiriendo herramientas más avanzadas, sino fomentando la confianza de las personas en el uso de las herramientas que ya tienen. Para las empresas desconcertadas por el lento progreso de la IA, la solución puede depender menos de presentaciones estratégicas y más de apoyar cómo se lleva a cabo el trabajo, equipo a equipo.

Véase también: JPMorgan Chase considera el gasto en IA como infraestructura básica

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