BBVA formará internamente a sus empleados en IA generativa

BBVA ha decidido formar a través de cursos internos a sus empleados en Inteligencia Artificial (IA) generativa, ante el potencial que tiene respecto a procesos internos o desarrollo de productos y servicios, según ha indicado el banco en un comunicado.

En concreto, el banco incorporará cursos de IA generativa en su programa de formación interna en datos Data University. BBVA ha tomado esta decisión tras realizar una competición interna para detectar talento en IA en la que han participado 440 empleados.

La competición «ha servido para testar la acogida de una dinámica de aprendizaje de ingeniería de prompts , o prompt engineering , que ahora sus organizadores valoran ofrecer al resto de empleados a través de estos cursos», ha subrayado BBVA.

«La IA generativa ha llegado para quedarse», ha afirmado el responsable global de GenAI en BBVA, Curro Maturana. «Y tiene un enorme potencial para que las empresas revolucionen sus procesos internos y aborden proyectos de desarrollo global que les permitan implantar sus productos y servicios de manera simultánea en distintos países. Por ese motivo en BBVA ya estamos formando al mejor talento», ha enfatizado.

Los empleados que han participado en esta competición han probado sus capacidades con grandes modelos de lenguaje (LLM) enfrentándose a doce retos distribuidos en varios bloques, en los que debían tratar información cuantitativa, detectar anomalías en informes financieros o identificar, puntuar y clasificar la satisfacción o descontento de un cliente ficticio en función de sus comentarios, entre otros.

Tras una competición que ha durado cuatro semanas, Carlos Gutiérrez, especialista de datos del área de Talento y Cultura Global, Joel de la Cruz, científico de datos del equipo de Advanced Analytics de Ingeniería en BBVA España, y Hans Hidalgo, también científico de datos de Client Solutions en BBVA Perú, alcanzaron las mayores puntuaciones al superar todos los retos con el menor número de prompts y en un tiempo reducido.

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