En diciembre de 2025, BBVA ha ampliado significativamente su colaboración con OpenAI para integrar herramientas avanzadas de inteligencia artificial en gran parte de su organización. La entidad ha desplegado ChatGPT Enterprise a más de 120 000 empleados, tras un piloto inicial que involucró a 11 000 trabajadores y mostró ahorros de tiempo estimados en unas tres horas semanales por empleado en tareas repetitivas. Este despliegue masivo sitúa a BBVA entre las implementaciones corporativas de IA más amplias del mundo financiero, aunque también plantea desafíos técnicos considerables en cuanto a seguridad, gobernanza de datos y adaptación de sistemas internos. La alianza no solo busca mejorar procesos internos, sino también explorar nuevas formas de interacción con los clientes mediante asistentes conversacionales integrados. Más allá de la narrativa positiva de los comunicados oficiales, este paso refleja cómo los bancos tradicionales están luchando por adaptarse a un entorno competitivo con fuerte presión por digitalizar operaciones y reducir costes operativos mediante tecnología de automatización avanzada.

Un despliegue de chatgpt a escala interna

Según un informe de Bloomberg, BBVA ha comenzado a proporcionar acceso a ChatGPT a casi todos sus empleados como parte del acuerdo con OpenAI, lo que confirma que el alcance interno de estas herramientas va mucho más allá de un simple experimento o prueba piloto.  Aunque los detalles financieros de la alianza no se han revelado públicamente, se sabe que una suscripción empresarial a ChatGPT Enterprise puede costar alrededor de 25 EUR por usuario al mes, lo que sugiere una inversión considerable para un despliegue de esta magnitud. Este nivel de adopción implica que BBVA aspira a que la IA no solo automatice tareas puntuales, sino que se convierta en una herramienta transversal en diversas áreas, desde operaciones internas hasta atención al cliente.

Técnicamente, la instalación de ChatGPT Enterprise en tantos puestos de trabajo constituye un reto de orquestación de sistemas y gobernanza de datos. La plataforma debe integrarse con herramientas de productividad corporativas, flujos internos de trabajo y sistemas de base de datos sin comprometer la seguridad ni la confidencialidad de la información sensible del banco. La adopción masiva también implica gestionar la autenticación y autorización de usuarios, el control de acceso basado en roles y la encriptación de datos en tránsito y en reposo, aspectos fundamentales para garantizar que la información financiera no quede expuesta a riesgos innecesarios.

Durante la fase piloto, implementada con un subconjunto de 11 000 empleados, BBVA observó que aproximadamente el 80 % de los usuarios accedían a ChatGPT diariamente, y que estos trabajadores reportaban un ahorro semanal de unos tres horas en tareas rutinarias como redacción de informes, análisis básico de datos o generación de documentos estándar.  Estos resultados preliminares sugieren que herramientas de IA generativa pueden tener un impacto operativo medible, aunque la cuantificación exacta de beneficios a nivel corporativo suele requerir un análisis más detallado y específico por unidad de negocio.

Implicaciones técnicas y organización interna

La implementación de IA a este nivel también requiere adaptar los sistemas internos para manejar la latencia de respuestas, el consumo de recursos computacionales y la escalabilidad de servicios. La infraestructura que soporta ChatGPT Enterprise debe garantizar tiempos de respuesta consistentes incluso bajo picos de uso intenso, así como mantener un rendimiento estable cuando se conectan con sistemas internos críticos para la operativa diaria del banco. Este tipo de integración va más allá de un simple acceso web a la herramienta y, en muchos casos, implica la creación de APIs internas, módulos de seguridad y mecanismos de auditoría que permitan supervisar el uso de IA en contextos regulados.

Otra dimensión técnica relevante es la adaptación de los modelos para funcionar de forma coherente con las políticas de cumplimiento normativo de datos (por ejemplo, GDPR en Europa). Esto requiere establecer capas de filtrado de contenido, mecanismos de enmascaramiento de datos sensibles y estrategias para evitar que el modelo genere o divulgue información que no debería estar accesible a ciertos perfiles de usuario. El diseño y la implementación de estas capas de protección son tan cruciales como el propio despliegue de la herramienta.

La colaboración con OpenAI también implica que equipos internos del banco trabajen en personalizar modelos y crear miles de asistentes generativos (GPTs) especializados que automatizan tareas concretas en áreas como consultoría jurídica, análisis de riesgos, generación de informes financieros o atención al cliente. Estos asistentes operan mediante pipelines de procesamiento de texto que combinan extracción de datos, análisis de sentimientos y generación contextual de respuestas, aspectos que requieren una robusta base de datos de entrenamiento interno y validaciones cruzadas para asegurar precisión y coherencia.

Además, BBVA parece haber impulsado un entorno de aprendizaje estructurado para facilitar el uso responsable de estas tecnologías en toda su plantilla. Según informan desde OpenAI, un foco clave ha sido alinear las áreas de seguridad, legal y cumplimiento normativo desde el principio, en lugar de aplicar soluciones aisladas sin supervisión. Esta aproximación, combinada con la distribución de miles de licencias y la creación de soluciones personalizadas, ha favorecido un uso más seguro y controlado de IA generativa en distintos departamentos.

Valores añadidos y realidades a considerar

Aunque los propios comunicados oficiales tienden a resaltar aspectos positivos, también es importante entender el alcance real de estas tecnologías y sus limitaciones en entornos tan complejos como la banca. Automatizar tareas básicas con IA puede liberar tiempo para actividades de mayor valor, pero no sustituye la necesidad de supervisión humana, especialmente en áreas donde los errores pueden tener consecuencias financieras o legales graves. Esto implica que, aun cuando los empleados perciban ahorros de tiempo en tareas rutinarias, la implantación de estos sistemas se basa en modelos híbridos en los que la intervención humana sigue siendo crítica para validar salidas complejas o interpretar recomendaciones automatizadas.

Asimismo, el uso de un modelo de lenguaje a escala corporativa plantea la necesidad de mecanismos continuos de auditoría. Saber qué datos se están procesando, cómo se utilizan los resultados de los análisis generativos y qué trazabilidad tienen las decisiones automatizadas es clave, tanto para fines operativos como para cumplir con exigencias regulatorias. Esto suele requerir sistemas complementarios que registran eventos, monitorean anomalías y ofrecen capacidades de análisis forense de actividad, especialmente en entornos donde se manejan transacciones o datos financieros sensibles.

Una de las ventajas técnicas que ofrece ChatGPT Enterprise frente a versiones de consumo es la posibilidad de integrar soluciones mediante interfaces de programación (APIs) que permiten conectar la IA con sistemas internos existentes, como CRM bancarios, bases de datos de clientes o plataformas de atención al cliente digital. Estos puntos de integración facilitan que la IA no solo responda a consultas aisladas, sino que se inserte en flujos de proceso automatizados, lo que puede implicar tareas como generar resúmenes de contratos, clasificar solicitudes de clientes o identificar patrones de riesgo en datos históricos con algoritmos que combinan aprendizaje supervisado y no supervisado.

Reflexiones finales

La extensión de ChatGPT Enterprise a buena parte de la plantilla de BBVA ilustra cómo las instituciones financieras tradicionales están adoptando tecnologías de IA generativa más allá de los pilotos y pruebas aisladas, avanzando hacia una incorporación estructurada que engloba seguridad, productividad y adaptación tecnológica continua. Sin embargo, los beneficios reales y cuantificables aún dependen de varios factores, como la calidad de la integración técnica, la capacidad de proteger datos sensibles, la formación de los empleados y la supervisión constante de resultados generados por la IA.

Lo que parece claro es que, en plena década de la IA aplicada, los bancos y otras grandes organizaciones se enfrentan a un panorama donde la automatización inteligente y la personalización basada en modelos de lenguaje natural ya no son opcionales, sino herramientas cada vez más necesarias para competir, adaptarse y optimizar recursos. Al mismo tiempo, esta adopción masiva pone de manifiesto la necesidad de equilibrar oportunidades tecnológicas con un enfoque crítico sobre la seguridad, la ética y el rendimiento efectivo dentro de contextos regulatorios complejos.