Resumen
Resumen editorial
A raíz del acuerdo entre Santander y OpenAI, Rafael Tamames repasa la estrategia de negocio de OpenAI y ejemplos reales de Morgan Stanley, Indeed, Klarna, Lowe’s, BBVA y Mercado Libre.
Actualización
El acuerdo de Santander (Ana Botín) con OpenAI llega después de que BBVA, su principal competidor, hiciera lo mismo hace meses. Estuve revisando la estrategia para negocios de OpenAI, y me pareció interesante lo siguiente:
- Evaluaciones (“evals”): probar modelos en casos reales antes de desplegarlos. Morgan Stanley mejoró el acceso a documentos y la latencia de búsqueda evaluando traducción, resumen y recuperación de información.
- Integración en productos: incorporar la IA como parte central de la experiencia de usuario, no como complemento. Indeed personalizó recomendaciones de empleo con GPT-4o mini, aumentando el engagement y controlando costes.
- Adopción temprana: invertir pronto para capturar beneficios compuestos. Klarna automatizó dos tercios de su soporte, redujo tiempos de 11 a 2 minutos y ahorró 40 millones de dólares.
- Modelos afinados: entrenar con datos propios mejora la precisión. Lowe’s aumentó un 20% la relevancia en búsquedas internas y un 60% la detección de errores.
- Capacitar a empleados no técnicos: BBVA creó más de 2.900 GPTs personalizados en cinco meses, acelerando procesos sin depender de desarrolladores.
- Plataformas internas para desarrolladores: Mercado Libre lanzó “Verdi” para 17.000 desarrolladores, con guardrails, APIs y funciones de fraude, traducción y etiquetado.
Y todo ello sobre una base de seguridad y gobernanza: los datos empresariales no se usan para entrenar modelos, con cumplimiento SOC 2 y CSA STAR.
