#181 ¿Puede la IA cambiar un banco por completo? BCI responde

0:00 Sebastián Cisterna: Hoy día veremos el caso de cómo un banco está implementando inteligencia artificial acá en Chile. En particular, hablaremos con Cristian Ludwig von Chrismar, quien es gerente de inteligencia artificial en el Banco BCI. Hablaremos de cómo una gran corporación se tiene que organizar en la ola de la inteligencia artificial generativa para poder aprovechar las oportunidades, llevarlas de pilotos a iniciativas productivas, y cómo tiene que preparar a su organización para poder así aprovechar las ventajas en productividad de la inteligencia artificial. No te pierdas este episodio de Inteligencia Artificial para los Negocios, tu podcast semanal donde aprenderás en simple cómo llevar la IA a tu organización. Bueno, Cristian, muchas gracias por haber venido hoy día a acompañarnos en el podcast. No sé si le puedes contar a la audiencia, especialmente considerando que hay gente que quizás nunca ha escuchado del BCI porque no está en Chile, qué es lo que hace este banco, qué tan grande es y cuál es tu rol ahí.

0:57 Cristian Ludwig von Chrismar: Muchas gracias por la invitación, primero que nada, Sebastián, a este podcast. El BCI es un banco importante dentro de Chile, es el tercer banco privado más grande de Chile y una de las características que ha tenido es que siempre se ha enfocado en los temas de innovación. Siempre hemos estado tratando de estar en la frontera de las cosas que se están haciendo en el mundo y obviamente en los temas de inteligencia artificial generativa no nos hemos querido quedar atrás y por eso estamos poniéndole también mucha Muchas ganas de eso.

1:24 Sebastián Cisterna: ¿Cuál es tu rol en el fondo? ¿Ves todo el tema de inteligencia artificial? Porque ahora hablaste de generativa, pero ¿esto incluye lo que no es generativo también?

1:31 Cristian Ludwig von Chrismar: Obviamente, históricamente el tema de inteligencia artificial normal o la predictiva ya se ha trabajado muchísimo en el BCI. Hace muchos años atrás se tomó una decisión estratégica de poner a los datos en el centro de las decisiones y en ese sentido se generó un área de analytics y un área de datos y un área de gobierno de datos muy fuerte dentro de la organización. Y eso obviamente nos hizo poder avanzar muchísimo en el desarrollo de modelos predictivos, de alertas, de sistemas, de CRM, para poder abordar todos los desafíos de negocio y de cómo llegar a los clientes de forma más efectiva. Lo que pasó ahora con la IA generativa es que se abre un nuevo mundo, un nuevo mundo donde el pasto está totalmente largo, está por cortar. Hay una selva de cosas que uno puede hacer Y por eso se decidió generar un área específica, de hecho un COE de inteligencia artificial generativa dentro de la organización.

2:31 Sebastián Cisterna: Un COE, para la gente que no lo ha escuchado, es las siglas de centro de excelencia, que dentro de esta estructura de agilidad, que es una manera de que algunos negocios tienen para operar, vendría siendo como alguna especie como de equipo especializado, ¿no?

2:43 Cristian Ludwig von Chrismar: Efectivamente, partimos así pensando en que necesitábamos dar un empujón inicial a la organización para poder iniciar con esta tecnología, aprender, empezar a hacer POCs, empezar a hacer pilotos, empezar a juntarse con los negocios para poder priorizar proyectos, etcétera. Pero esto obviamente va evolucionando. Hoy día la organización ya está sufriendo, yo diría, una transformación importante en términos de que ya se decidió que esto es un tema estratégico, que está en el foco de la estrategia del banco. Y que está priorizado desde el directorio para toda la organización. Y en ese sentido están ocurriendo cosas, están ocurriendo conversaciones de ver cómo finalmente le vamos a dar forma a la estrategia de inteligencia artificial dentro del banco, y que va muchísimo más allá que un COE, que somos un equipo hoy día de 12, 15 personas, que en realidad la inteligencia artificial tiene que quedar en toda la organización, en el área de Obviamente el área de tecnología, las áreas de arquitectura, las áreas de segmentos, las áreas de producto, todas vamos a trabajar para llevar adelante y sacar el máximo provecho de esta tecnología.

3:56 Sebastián Cisterna: Hace unos capítulos, bastantes capítulos atrás ya, vino alguien del rubro forestal y nos contaba que ellos también tenían un COE, pero ellos habían tenido que decidir entre si querían tener un modelo en cual ellos se hacían cargo de las cosas, es decir, ellos centralizaban los casos de uso y lo iban delegando a la organización, o bien iban implementando un poco hacia la— desde las unidades de negocio, digamos. En este caso, ustedes tuvieron que tomar esa decisión también, y si es así, ¿hacia dónde han ido optando?

4:25 Cristian Ludwig von Chrismar: Es una muy buena pregunta. Yo creo que al final esto ha sido una evolución. Partimos, yo creo que la primera etapa del COE fue juntarnos con todos los equipos de negocio mostrar las capacidades de la tecnología. Y bueno, ellos también obviamente no están desenchufados del mundo, saben un poquito de las cosas que quieren hacer y hacer una priorización, una planificación de qué cosas hacer con cada uno de los negocios. Y ahí el COE, como sí, nosotros tenemos también capacidades de desarrollo, pero son capacidades de desarrollo en un ambiente nuestro. Ustedes comprenderán que en un banco obviamente los temas de tecnología son súper importantes. Hay áreas de de tecnología que mantienen los sistemas productivos, de las áreas de arquitectura, etcétera. Entonces nosotros como COE partimos haciendo algunas pruebas de concepto, algunos pilotos, algunas pruebas de las distintas iniciativas que se quieren hacer. Y cuando fuimos viendo que algunas de esas iniciativas fueron ganando madurez, ya ahora, de hecho, este año estamos en un proceso donde esas esas iniciativas ya están pasando a un modelo mucho más productivo, mucho más corporativo desde el punto de vista del banco. Ahí es el caso, por ejemplo, de una iniciativa que podemos hablar más adelante de Partner, que es el asistente que nosotros tenemos hacia toda nuestra red comercial de ejecutivos banqueros.

5:49 Sebastián Cisterna: De hecho, sería bueno quizás introducir algunas de esas iniciativas que se pueden conversar, obviamente. Bueno, Partner es una. No sé si nos puedes contar un poco más de aquella. Cuando dices el equipo comercial, es el equipo que, por ejemplo, si yo soy una persona natural, voy a la oficina y me contacto con un ejecutivo y me dicen, ah, este ejecutivo te puede ayudar a abrir la cuenta. ¿Es ese ejecutivo comercial o estamos hablando de otro?

6:08 Cristian Ludwig von Chrismar: Sí, de hecho, bueno, Partner es una— nosotros en BCI trabajamos con Google, con Workspace, y es un agente que está disponible dentro de Workspace como un chat, un bot. Y la gracia que tiene es que tiene toda la información contextual de la cartera de cada uno de los ejecutivos del banco. Y puedes tú ver una visión profunda, lo llamamos la vista 360 de un RUT en particular, que un RUT es un identificador de cliente en Chile. Puedes verlo en profundidad en términos de qué productos tiene, qué campañas tiene, qué interacciones ha tenido con el banco en los últimos días o incluso horas. Todo eso desde una sola herramienta. Y no solo eso, también te ayuda a a saber cómo puedas tú atender a ese cliente, cómo comunicarle mejor una comunicación de venta. Por ejemplo, oye, tengo que venderle un crédito, ok, en base al contexto que viene este cliente te recomiendo mandarle un correo con esta redacción. Te da el correo listo, apretar clic, ok, te abre el correo para poder enviárselo, incluso un WhatsApp. Mándale este WhatsApp al cliente con este texto. Te ayuda para eso. Y bueno, y tiene muchas más herramientas Esto obviamente con la IA todo el trabajo es muy iterativo. Acá, como estamos hablando de modelos que no son deterministas, sino que son probabilísticos, y además son cosas que se van construyendo de a poco. Nosotros partimos dándole a Partner un montón de contexto de información, como venimos del área de analytics, de datos. En ese sentido manejamos mucha información, pero de a poco también estamos viendo darle otras herramientas, herramientas de precios, por ejemplo. Oye, nos conectamos con el área de pricing para ver si podemos darle un precio mejor a este cliente en particular, si es que obviamente lo solicita. Y así con temas de inversiones, asesoría de inversiones. Eso es un tema también muy solicitado dentro de los segmentos afluentes de la organización.

8:07 Sebastián Cisterna: Yo por mi sesgo, como pues justo hemos tenido que abrir un par de cuentas en el BCI hace poco con la empresa, pensé al tiro que esto era para clientes B2B, pero en realidad lo de la inversión estoy pensando esto es para personas o es para los dos.

8:19 Cristian Ludwig von Chrismar: Mira, en verdad Partner tiene varias versiones. Hoy día tiene una versión para personas, tiene una versión para pyme y tiene una versión también para wholesale, para empresas grandes. Y todas tienen pequeños bemoles de diferencia, pero van en pos del mismo objetivo, que es poder atender mejor al cliente de forma más integral y ayudar a nuestra red comercial a lograr sus objetivos de negocio, sus objetivos de experiencia. Y muy importante, a disminuir tiempo operacional. Eso también es un foco que le estamos dando a la herramienta y que tiene que seguir evolucionando. Por ahora, muchas de las funcionalidades son más consultivas, por decirlo de alguna forma, pero de a poco se van a ir volviendo más agénticas. En el fondo, el ejecutivo va a poder ir haciendo cosas a través de esta herramienta y muy probablemente se va a ir transformando de a poco en una de las principales interfaces con las que el ejecutivo se comunica con el banco para poder atender mejor a los clientes. Hoy día nosotros tenemos un CRM que es Salesforce, y Salesforce ellos han declarado en su estrategia volverse lo que se llama headless. En el fondo, que ellos manejan la información, manejan los procesos, pero tú puedes hacer una interfaz con Salesforce por cualquier agente, por cualquier servidor MCP, lo que sea. Y probablemente Partner va a empezar a jugar un rol ahí también, es de cómo nosotros podemos gestionar campañas directamente en la herramienta.

9:47 Sebastián Cisterna: Ya, perfecto. Oye, y aparte de Partner, ¿hay algún otro proyecto que se pueda hablar en relación a este tipo de cosas?

9:52 Cristian Ludwig von Chrismar: Sí, por ejemplo, hay cosas que tal vez uno no puede ver como cliente, pero nosotros hoy día tenemos una herramienta que llamamos internamente Coaching AI, donde se están monitoreando y transcribiendo todas las llamadas de nuestro centro de servicio, de nuestro call center, tanto inbound como outbound, y que de cada llamada sacamos distintos insights, saber si la atención fue buena, ver si quedó algo pendiente, ver si ya quedó alguna oportunidad de negocio perdida que quedó ahí colgada, y no menos importante, por eso se llama Coaching AI, permite en base a todos esos insights hacer un feedback al ejecutivo del centro de servicio. Entonces toda esa información se procesa, llega al jefe de los equipos del centro de servicio y ellos pueden dar un feedback para ir mejorando la gestión, mejorando los indicadores, tanto por el lado de atención inbound como por el lado outbound, ya más de venta de productos.

10:57 Sebastián Cisterna: Justo con estas dos, y quizás con cualquier otro ejemplo que puedas conversar, me pasa que empiezo a pensar en que hay algunas herramientas que pueden hacer esto dentro del ecosistema. Por ejemplo, Salesforce, no sé si hoy día lo tendrá, pero eventualmente lo va a tener. Yo podría pagarle a ellos para que tuvieran el conector, o bien, en el caso que me estás comentando ahora, hay herramientas como Dio, por ejemplo, que uno puede ir a comprar, que hacen un rol similar. ¿En qué momento y qué variables consideras para poder decir, oye, este caso en realidad lo deberíamos desarrollar nosotros en vez de ir a comprarlo a un tercero?

11:28 Cristian Ludwig von Chrismar: Es una pregunta constante, no es fácil responderla a priori. El build versus buy es algo que especialmente durante el año pasado se discutió mucho. Yo creo que depende de algunos factores, depende de si es un tema súper estratégico para la organización, si es un tema que tal vez requiere skills muy detallados, muy específicos para poder desarrollarlo o no. Si necesitamos mucha velocidad y agilidad o no en el desarrollo de esa tecnología. Por ejemplo, para los temas de voz probablemente se necesitan skills y sistemas y capacidades un poquito más específicas y un poco más potentes, y vale la pena traer un vendor porque es algo como más especialista. Pero para un agente hoy día, un agente normal como en el caso de Partner, en el ejemplo que daba, cuesta un poco más decir oye traigamos un vendor porque al final también te vas a estar conectando con tantos sistemas internos del banco que vas a tener que estar evaluando oye le puedo dar permiso esto no a este vendor qué sé yo y también existe la tecnología ha evolucionado tan rápido que hacer un agente hoy día cada vez es más fácil y va a seguir siendo cada vez más fácil y conectándole cosas va a ser cada vez más fácil Entonces uno ahí toma una decisión, mejor hagámoslo internamente. Además hay otra dependencia también, que es qué capacidad interna tú tienes de desarrollo, cómo tienes desarrollado el talento, qué tanto quieres invertir en eso. Si eso lo tienes bien abordado, probablemente irse al build empieza a ser un poquito más fuerte. Pero claro, si estás partiendo, si tienes que aprender, en una de esas vale la pena empezar con con comprar algunas cosas, ir viendo cómo funcionan, que los mismos vendors te vayan enseñando y cómo usarlas, etcétera. Y de ahí evolucionar.

13:29 Sebastián Cisterna: Pero vos pusiste la palabra empezar, o sea, siempre con la perspectiva de eventualmente estar evaluando traerlo, ¿o hay algunas cosas que quizás en el ecosistema tú decís esto mejor que quede afuera?

13:40 Cristian Ludwig von Chrismar: Es que yo creo que nunca hay una respuesta definitiva, depende mucho de la casuística de cada empresa. No, en el caso de BCI nosotros tenemos buen talento interno y además hemos decidido que muchas de las cosas las queremos hacer internas por esto que te comentaba, de que no queremos tener muchos proveedores internos que se estén conectando con nuestros datos internos siendo focos de tal vez algunos riesgos dentro de la organización. Entonces, en ese sentido Hemos decidido hacer varias cosas in-house y además que creemos que tenemos el talento y tenemos las capacidades, pero con ciertas excepciones. Por ejemplo, estos temas de voz que te comento, que uno dice oye, acá hay expertos en el mundo, en la industria, que vale la pena mejor trabajar con ellos en esta etapa. Pero te puedo decir en un año más, 2 años más, quién sabe.

14:30 Sebastián Cisterna: Entonces de pronto se vuelve más commodity.

14:31 Cristian Ludwig von Chrismar: Exactamente.

14:32 Sebastián Cisterna: Y hay un par de cosas que mencionaste que me llama la atención que En esta lógica de build versus buy, la parte del talento es importante, pero también mencionaste el tema de seguridad. Hay un par de contextos que yo creo que quizás es importante como declararlo más para que la gente también lo vea cuando esté comparando lo que tú estás contando con respecto a sus propias industrias. Los bancos son súper regulados en ese sentido. En el fondo, Chile tiene varias regulaciones en cómo ustedes tienen que tratar la data de las personas.

15:04 Cristian Ludwig von Chrismar: Entonces—

15:05 Sebastián Cisterna: Más allá de un tema de ciberseguridad aún, porque eso es mi segundo punto, pero el punto base es que tienen que cumplir una serie de reglamentos de secreto bancario y de otras cosas porque los bancos están regulados por más de una institución. La CMF es la que se me viene a la cabeza, pero la Superintendencia de Bancos, entre otras.

15:23 Cristian Ludwig von Chrismar: Y ahora con la ley fintech también van a salir cosas, la de privacidad de datos que bueno, la patearon un año, pero ahí hay que hacerse cargo de todo eso. Y de hecho ahí se hace muy presente un concepto que por suerte nosotros lo tomamos ya hace bastante tiempo, que es la IA responsable, donde básicamente lo que te dice la IA responsable es hazte cargo de todos estos temas y te da una metodología, una forma de cómo hacerlo a través de un gobierno, de todo lo que se está haciendo, de todos los casos de uso que se están haciendo a través de incorporar todos los guardrails de seguridad para que los modelos funcionen dentro de cómo deberían funcionar, de hacer pruebas de ethical hacking, especialmente de prompt injection, de que no puedas tú sacar a los modelos de su contenedor exactamente donde tienen que funcionar y que obviamente no puedan hacer acciones que estaban fuera de lo previsto. Y eso también se hace por diseño, no es solamente porque tú le dices a la gente oye, no le des los datos de otro cliente. Sino que por diseño el agente no puede acceder a esos datos si es que no tiene cierto token de seguridad, etcétera. Entonces hay muchas formas, hay muchos mecanismos en donde uno se puede ir haciendo cargo de esto y está embebido dentro de este concepto de IA responsable que tiene muchas cosas. Y dentro de una organización grande es muy importante hacerse cargo de forma directa. Y tal vez como último punto ahí es es muy importante al final el control y el gobierno y cómo tú centralizas al final todo lo que estás haciendo en IA generativa, porque es muy fácil que esto se te empiece a desperdigar, que empieces a tener casos de uso por allá, por acá, y que todos van directamente a llamar a los modelos de OpenAI, de Anthropic, de quien sea, del modelo chino. Entonces, en ese sentido, lo que se hace en las organizaciones por lo menos lo que se ha visto, es una especie de plataforma de inteligencia artificial donde desde ahí se conectan todas las iniciativas de los casos de uso. Pero lo que te permite observar, te permite observar, te permite mirar todo lo que está pasando en términos de accesos a la información, acceso a las distintas herramientas que tiene el banco, acceso a las bases de datos. Pasa por una especie de embudo donde tú puedes estar observando todo eso. Y eso es la forma en cómo en las organizaciones se están viendo que uno se puede hacer cargo de controlar este potencial desorden que si no podría ocurrir.

17:57 Sebastián Cisterna: ¿Y ustedes tuvieron que desarrollar una herramienta para este tipo de cosas o, por ejemplo, estáis ocupando alguna de Google Cloud dado que dijeron que estaban en Google?

18:05 Cristian Ludwig von Chrismar: Bueno, es que ahí en ese caso somos una empresa que nos gusta la variedad, tenemos Microsoft. Ah, ok. En términos de nuestros servidores más de backend, trabajamos con Microsoft, con Azure, y ahí estamos usando esa tecnología para desarrollar todos esos componentes de plataforma que te contaba.

18:24 Sebastián Cisterna: De observabilidad.

18:26 Cristian Ludwig von Chrismar: Observabilidad y más que eso, en verdad, son controles, guardrails, etcétera.

18:32 Sebastián Cisterna: Perfecto. Oye, y para, porque mi punto, mi segundo punto era también el tema de ciberseguridad, y qué bueno que tocaste esto de por diseño, porque Me gustaría quizás explicárselo un poco más a la gente porque me pasa que de repente cuando tengo algunos estudiantes dicen, oye, ¿puedo conectarlo con Excel? Y hay herramientas de consumo masivo como Copilot que efectivamente uno dice, ah, bueno, aprieto un botón y tú puedes generar código para poder trabajar con ese Excel. Entonces la gente se queda con la idea de que uno conecta y conecta todo, o sea, en el fondo como que le voy a conectar Excel, le conecto todo Excel y todas las facultades que puede hacer un Excel. Pero en lo que es el uso empresarial y un poco lo que ustedes tienen que vivir el día a día, los permisos son mucho más específicos. O sea, por ejemplo, yo a una herramienta le puedo dar permisos para ver pero no para editar, y le puedo dar para ver algo en específico y no para poder ver lo que está inmediatamente al lado, que es un poco lo que tú acabas de decir de oye, voy a diseñar lo que tiene alrededor. Si por ejemplo yo le doy el permiso de que pueda ver una cierta tabla, estoy evitando a la vez de que pueda ver las otras tablas que no mencioné. O sea, en el fondo solamente tiene acceso a poder ver eso y no todo el Excel en este caso. Ahora, obviamente cuando estamos hablando de casos corporativos ya dejamos de hablar del Excel, empezamos a hablar de la base de datos.

19:51 Cristian Ludwig von Chrismar: Al final es lo mismo.

19:51 Sebastián Cisterna: Pero en el fondo es bueno hacer esa diferencia de que en estos, cuando los casos ya empiezan a ser algo como más corporativo o algo que yo quiero que funcione de manera más autónoma los permisos ya dejan de ser tan simples como si acepto que se conecte a SharePoint, acepto que se conecte a Excel, acepto que se conecte a mi Google Drive, sino que ya empiezan a ser mucho más específicos y ahí uno puede definir carriles más limitados.

20:13 Cristian Ludwig von Chrismar: Exactamente. Yo creo que igual las herramientas cada vez te facilitan más este trabajo. Las bases de datos están más preparadas, las herramientas corporativas que uno puede contratar con Google, con Microsoft, ya te permiten. Por ejemplo, si yo tengo algunos accesos a datos de Databricks, yo puedo esos datos también consultarlos a través de un agente, pero no puedo meterme en otros datos. Entonces todas estas empresas igual están ayudando a hacerse cargo de esa problemática en particular. Ahora, una de las cosas importantes es que para que la IA te ayude, te pueda ayudar, tienes que entregar la información. Entonces, y hay que ver bien también el caso de uso donde uno está conversando esto, porque por ejemplo, para el caso de Partner, nosotros no queremos que necesariamente un ejecutivo tenga acceso a los datos de otro ejecutivo. Alguna definición de diseño. Y eso nosotros lo tenemos hecho a nivel de arquitectura. Entonces es imposible que ese ejecutivo pueda acceder a los datos de otro ejecutivo. Pero, por ejemplo, para los temas de productividad más general, por ejemplo, los casos de las reuniones o de Excel o de presentaciones, que son muchas presentaciones que uno tiene, nosotros ahí nos manejamos con Workspace. Workspace tiene integradas muchas funcionalidades de inteligencia artificial y para poder usarlas obviamente tiene que tener el acceso. Y obviamente ahí hay contratos firmados, ahí hay mecanismos de seguridad que Google te garantiza que esos datos están siendo bien manejados y no los van a usar para entrenar sus modelos a nivel de contrato, etcétera. Y en ese sentido, hay, en algún momento hay que confiar. Ahora, eso no quita que uno tenga que hacer su tarea Y de hecho, por ejemplo, en el caso de nosotros, masificamos Gemini a mediados del año pasado, como mayo o junio del año pasado, lo cual fue muy exitoso. Pero antes de eso se hizo un ethical hacking para que nosotros ahí como equipo de ciberseguridad estuviésemos todos tranquilos de que los datos y que no iba a tener problemas de fuga de información, etcétera. Y cuando tenemos nuevas herramientas que queremos implementar dentro de la organización, las evaluamos de un prisma de varios ángulos, desde riesgo, ciberseguridad, etcétera, para, y si es necesario, hacemos ethical hacking.

22:31 Sebastián Cisterna: Claro, ethical hacking, para la gente que quizás es ajeno al concepto, es básicamente cuando, voy a simplificarlo demasiado, pero básicamente cuando uno se quiere como auto-hackear, o sea, en el fondo empiezo a tratar de romper el sistema pero con el objetivo de quizás entrar y decir sí, mira, entré. Y hay gente que incluso deja evidencia, así como un TXT adentro, como O sea, las tienes tú allí.

22:52 Cristian Ludwig von Chrismar: Exactamente.

22:53 Sebastián Cisterna: Pero no con el objetivo de realmente romper el sistema, sino que de reportar esas brechas y poder repararlas. Si has escuchado de n8n, te tengo una muy buena noticia. Con Hostinger puedes crear un servidor autoadministrado de n8n en minutos y de manera muy fácil. n8n es una aplicación open source que te permite conectar múltiples aplicaciones para poder así automatizar procesos. Pero una dificultad que tiene, especialmente cuando pagas una suscripción para esa herramienta, es que va escalando en la medida que vas automatizando más cosas, va escalando su complejidad y va escalando su precio. Pero si en Hostinger creas tu propia instancia de n8n, esto se controla, pues pagas un precio fijo para poder ejecutar una buena cantidad de ejecuciones. Además, otra ventaja de tener n8n en tu propio servidor es que los datos quedan en tu propia infraestructura, Por lo tanto tienes más privacidad. Si ya quieres comenzar con tu propio servidor, escanea el código que está ahora en pantalla o anda al link de la descripción y podrás encontrar un descuento para poder ya comenzar con tu propio servidor de n8n en Hostinger. En ese sentido también me interesa mucho lo que comentaste de Gemini. Obviamente ustedes ocupaban Google Workspace, por lo tanto la elección natural, así como muchas empresas que tienen como hoy día Office y tienen Outlook, etcétera, dicen ah, es Copilot. ¿Para ustedes fue así o tuvieron que comparar? Y si es así, ¿cómo viven con esa comparación? Porque igual pasa en el tiempo que estas herramientas van evolucionando. No sé si les pasó a ustedes, pero a nosotros con muchos de nuestros clientes llegaban y decían, oye, me están presionando mucho para que implemente Claude al principio de este año porque se puso más de moda. ¿Te pasa en tu organización? ¿Cómo lidian con este problema?

24:40 Cristian Ludwig von Chrismar: 100%, o sea, en el caso de Gemini de hecho no fue fácil la elección Porque esto parece la prehistoria, pero el 2024 los modelos de Google no eran nada muy buenos, estaban, eran bien medios, por decirlo de alguna forma. Y OpenAI y Anthropic la llevaban, especialmente OpenAI. Y Microsoft tenía incorporado dentro de Copilot los modelos de OpenAI. Y entonces hubo una conversación con respecto, oye, tal vez nos conviene irnos con Microsoft, qué sé yo. Y eso implicaba hacer un cambios súper profundos dentro de la organización porque cambiar de usar mail de Google a mail de Microsoft no es trivial. La buena noticia es que Google se pudo poner a la altura, sacó muy buenos modelos, sacó los 3.0, no me acuerdo, los 2.5, después el 3.0 y ahí la decisión fue mucho más fácil de ir con ellos y obviamente hicimos un buen trabajo con el equipo de Google. Y lo logramos masificar. Y con respecto a lo que pasa actualmente, sí, por supuesto que nosotros como COE todo el tiempo nos están preguntando, oye, ¿puedo usar Claude? Oye, y hay una herramienta de legal que salió. Y como organización igual hemos empezado a ser un poco más flexibles porque, bueno, pasa también que nos hemos dado cuenta que Google hoy día de nuevo no está en los mejores modelos necesariamente, a pesar de que nos están mucho mejor que en esa época. Son bastante buenos sus modelos, pero no son los mejores, mejores, mejores. Y además, como para capacidades de desarrollo de software, ahí es donde hay un gap más importante. Y claramente Claude, y hoy día Codex también, yo diría, y Cursor tienen capacidades superiores. Lo bueno es que hay alternativas. Y bueno, y nosotros que somos consumidores de todo esto estamos disfrutando de la guerra de precios que está ocurriendo ahora, y todas las semanas hay nuevos lanzamientos y mejores precios y mejores condiciones para nosotros los clientes. Así que en ese sentido yo creo que hay que mantener una mente abierta, y, y pero sí, obviamente haciendo la tarea de revisar que estas cosas se adaptan dentro de lo que uno quiere como organización, porque es muy fácil empezar a llenarse de decenas, decenas de herramientas y empezar a perder el control. Claro. Y eso es lo que yo creo que especialmente para una empresa grande como un banco tenemos que mantenerlo ordenado, tenemos que mantenerlo relativamente ordenado.

27:12 Sebastián Cisterna: Además también por todos estos requerimientos que conversamos, si todo el mundo tiene distintas herramientas también es difícil observarlas o regularlas.

27:19 Cristian Ludwig von Chrismar: Exactamente, es muy importante mantener esa observabilidad. Bueno, por ejemplo, en el caso de Claude ellos te permiten utilizar los endpoints de los modelos que nosotros tenemos dentro de Azure, dentro de nuestra backend de Azure. Entonces no, no tenemos que salir directamente a internet a consultar Anthropic, usamos nuestros mismos modelos de Anthropic que ya tenemos dentro de nuestra plataforma de Azure, y eso nos permite observabilidad, control de costos.

27:48 Sebastián Cisterna: Entonces, entonces, en Claude Code, Claude Code y Claude Desktop también. Ya, perfecto. Tú me mencionaste antes lo del COE. Esta figura de área especialista nació hace relativamente poco o en el fondo fue algo que venían hace rato y simplemente se adaptó a la IA generativa.

28:06 Cristian Ludwig von Chrismar: Yo te diría que partió pensando en la IA generativa porque era un tema nuevo que la organización no conocía y fue importante darle un puntapié y un empujón inicial. Y ahora, y siendo bien transparente, en realidad ahora la organización como que ya se convenció de que la IA es el presente y el futuro y todo eso. Y por lo tanto nosotros nos tenemos que empezar a ver cómo esto va a evolucionar en términos de cómo tiene que ser la estructura organizacional del futuro. Han salido, bueno, hay muchas empresas en Estados Unidos, probablemente tú las conoces, que han tenido reestructuraciones importantes. Se supone que los cargos como que se están volviendo un poquito más difusos. Antes un PO solamente era PO, un Product Owner, o sea, que definía el producto y no hacía nada más. Hoy día el PO también desarrolla un poquito, también sabe algo de UX, algo de diseño, y ahora con todas las herramientas que existen para poder hacer administración de proyectos lo hace muchísimo mejor y más eficiente, etcétera. Entonces También las organizaciones están empezando a ser más planas porque tú puedes tener un span mayor de personas en términos de que ya con la IA te estás liberando mucho tiempo de gestión y por lo tanto puedes gestionar a más personas y darle más agencia a las personas porque además las personas tienen IA también y tal vez requieren menos apoyo de la jefatura porque con la IA se pueden ir apoyando para ir resolviendo ciertos temas. Entonces El mundo está cambiando muy rápido y no está claro cómo va a ser la imagen final de todo esto, la historia final de todo esto. Y yo creo que no va a estar claro mucho tiempo más. Y lo que nos tenemos que estar acostumbrando es a estar constantemente ajustando esto, cambiando en base a la evolución tecnológica, en base a la profundidad que va teniendo la IA dentro de las organizaciones. Nosotros como organizaciones, valga la redundancia, tenemos que estar adaptándonos constantemente. Esto no va a terminar. Yo creo que eso de esperar que va a haber un plató en el desarrollo de la tecnología, yo creo que los últimos casi 4 años nos han demostrado que eso no va a ocurrir y que solo se va a seguir acelerando. De hecho, los datos así lo demuestran.

30:31 Sebastián Cisterna: ¿Hay alguna estructura, alguna, algún cargo que haya sido relativamente nuevo que hayan estado probando? Ya sea que probaron y les funcionó, o que probaron y después echaron hacia atrás.

30:40 Cristian Ludwig von Chrismar: Ha tenido muchos nombres, pero yo creo que el cargo clave acá es el del GenAI engineer, que tal vez es el nombre más universal. Antes se llamaban tal vez machine learning engineers, pero es el rol que al final te permite construir productos con esta tecnología. Es un rol que conoce de los frameworks que existen de agentes, es un rol que conoce algo de desarrollo software, tiene que conocer desarrollo software porque al final esto es software por detrás. Conoce de arquitectura, conoce de datos, y también tiene que conocer un poco del negocio, poder conectarse con ellos para entender su necesidad y llevar esa necesidad a un producto. Es un rol que no vive solo. Hay también otro rol que de hecho nosotros tenemos dentro del COE, que es el que llamamos GenAI Owner, que es como el equivalente al Product Owner pero para productos de inteligencia artificial generativa. Que la gracia que tiene es que está más conectado con la tecnología, con lo que se puede hacer, con el potencial y con los negocios, y muy conectado con los negocios y sus necesidades para poder estructurar los productos y trabajando en conjunto con el GenAI engineer construyendo las soluciones que el negocio requiere. Y bueno, eso es por el lado más, más Un piloto lo puedes cumplir con esos dos roles, pero después empiezan a aparecer otros roles. El arquitecto especialista en inteligencia artificial, el UX especialista en modelos conversacionales, o en— ahora empieza a estar de moda el agent to UI, en el fondo, que de un agente te genera una interfaz. Empiezan a salir otras cosas y que estoy seguro que van a empezar a salir otros roles o evoluciones de roles Actuales, que con la IA tienen que adaptarse y tienen que ser capaces de desarrollar otro tipo de soluciones.

32:38 Sebastián Cisterna: Oye, hemos hablado un par de veces de la palabra pilotos y alguna vez en tu, en tus publicaciones de LinkedIn mencionaste que el gran desafío de este año es que el desafío es salir de los pilotos. ¿Hay algunas cosas que tú consideres que son necesarias para eso? ¿Algunas cosas que te han ayudado a salir más rápidamente de pilotos o algunas cosas que quizás has intentado y que no han salido bien en ese sentido? Partido?

32:59 Cristian Ludwig von Chrismar: Yo creo que ha sido difícil y tal vez un poco más lento de lo que uno espera porque somos una organización grande, pero ya la organización se está estructurando de una forma en que los desarrollos de inteligencia artificial se pueden hacer de forma productiva. Lo que te comentaba al principio, ¿no? De que nosotros no podemos hacer desarrollos que van a impactar de forma permanente por el lado, a través de una infraestructura más pequeña, que es la que tenemos nosotros dentro del COE. Lo que nosotros necesitamos es que esto esté dentro de la estructura y los sistemas del banco, con los controles que se necesitan, con la continuidad, con la plataforma que te comenté, que estamos trabajando en ella también. Y en ese sentido Eso es lo que hemos estado trabajando durante este año. Durante este año es cómo llevar las iniciativas que han sido exitosas el año pasado, incluso durante este año, pero con un modelo más liviano, a pasarlas a un modelo más corporativo. Y en eso, eso ha sido un trabajo bien exhaustivo de muchas áreas del banco durante todo el 2026. Y probablemente el 2027, gracias a haber ya generado como todas estas bases, nos va a permitir avanzar un paso más allá y ser mucho más ágiles con las nuevas cosas que van a ir saliendo, porque ya vamos a tener la base construida.

34:29 Sebastián Cisterna: O sea, ¿hay algunas funcionalidades que quizás tú le implementaste en algún piloto que ahora estás tratando de dejarlas como un activo que pueda ser reutilizable? ¿Lo estoy entendiendo bien?

34:37 Cristian Ludwig von Chrismar: Exactamente. Iniciativas que incluso ya pueden ser funcionales, pero que nosotros dijimos, oye, esto es una iniciativa que ya tiene que ser corporativa, el impacto potencial es demasiado grande y en ese sentido las estamos traspasando y bueno, algunas de ellas ya las estamos, ya las hemos trabajado hacia un modelo más corporativo de tecnología y de arquitectura dentro de la organización.

35:01 Sebastián Cisterna: ¿Hay algún…? Porque a mí se me ocurren ideas teóricas, pero no sé si hay alguna cosa que tú puedas decir como ejemplo.

35:07 Cristian Ludwig von Chrismar: Por ejemplo, el caso de Partner. El caso de Partner Todavía no ocurre en la práctica, pero estamos en ese proceso. Esta herramienta ya probó su valor, probó el potencial que tiene de impacto y de muchas más cosas que vamos a tener que ir desarrollándole. Y ya se tomó la decisión de, ok, pasémosla a un modelo corporativo de desarrollo que permita darle los recursos que merece la herramienta.

35:34 Sebastián Cisterna: O sea, en el fondo que tenga personas dedicadas a ese tipo de cosas.

35:37 Cristian Ludwig von Chrismar: Y tecnología y seguimiento y… Y es una arquitectura robusta. Y tal vez lo más relevante es que eso nos va a permitir también conectarlo a otras plataformas, ahora sí transaccionales del banco. ¿Recuerdas que te comentaba que principalmente tiene temas más consultivos? Tiene algunas cosas por ahí, pero normalmente son temas más consultivos de datos. Como nació de un área más de datos, pero al estar en una plataforma corporativa vamos a poder conectarlo con lo que queramos, transacciones, con hacer inversiones, con bloqueos de las tarjetas, qué sé yo, cosas que el ejecutivo necesita hacer en su día a día.

36:16 Sebastián Cisterna: Por ejemplo, o sea, esto que estáis diciendo del precio antes, o sea, en el fondo viene alguien y tú hoy día te conectas a un modelo que te dice, sí, le puedo hacer un descuento, pero ese descuento no lo podía ejecutar el modelo.

36:28 Cristian Ludwig von Chrismar: Sí, se ejecuta a través de otro sistema.

36:29 Sebastián Cisterna: Claro, y ahora tú lo quieres dejar en una arquitectura que le permita efectivamente acceder y poder escribir ahí.

36:35 Cristian Ludwig von Chrismar: Exactamente.

36:36 Sebastián Cisterna: Ya, perfecto. Y este cambio para la gente que es ajena al mundo corporativo, yo imagino que debe sonar como conceptual nomás. En la práctica, ¿qué implica? ¿Implica que me tengo que cambiar de sistema? ¿Implica que tengo que construir más software? O sea, en el fondo, ¿por qué este cambio no sería simplemente voy a apretar 2 botones y listo?

36:56 Cristian Ludwig von Chrismar: Mira, yo creo que lo que buscamos es que en el futuro sí sea así. Que nosotros podamos iniciar un proyecto, pilotear, ver que funciona bien y sea traspasarlo de una infraestructura más liviana a una infraestructura que tiene todo lo que te comenté. Por ahora, obviamente vamos a tener que hacer algunas transformaciones porque todavía no estamos en esa etapa, pero lo que apuntamos es que sea tan simple como lo comentas. Y como te decía, esto está muy en definiciones y yo creo que Muchas de las organizaciones, probablemente de las que nos van a estar viendo, están en esta etapa de definir cómo se van a estructurar, qué van a priorizar, por dónde van a partir, dónde van a poner el liderazgo de los temas de inteligencia artificial. Son cosas que muchas organizaciones todavía están en definición y no solo estamos en un trabajo también relacionado con eso.

37:54 Sebastián Cisterna: Oye, y relacionado a eso, hace poco tuvieron esta distinción en el fondo, o hay un ranking que que se llama, déjame buscar acá, Evident, que clasificó a temas de banco y su adopción de inteligencia artificial. BCI quedó noveno de Latinoamérica y número uno de Chile. ¿Me puedes contar un poco más de este índice? ¿Qué tipo de cosas mide y qué tipo de cosas tú crees que lo hicieron que ustedes destacaran en torno a su grupo comparativo?

38:23 Cristian Ludwig von Chrismar: Este índice, bueno, Evident es un think tank que se especializa en temas de inteligencia artificial en el mundo financiero. Y en verdad ha agarrado un buen posicionamiento en el mundo al respecto de eso. Y lo que ellos hacen es ver información pública, básicamente ven la información pública disponible de los reportes de las mismas empresas, de los comunicados de prensa, de las memorias, de las entrevistas que hace el o qué sé yo, y van viendo las iniciativas que se están haciendo, si se ha dicho que esa iniciativa ya ha tenido impacto o no ha tenido impacto, como que van viendo todos esos detalles. Y además—

39:04 Sebastián Cisterna: ¿Hay algo que quieras decir para Evident antes de la siguiente edición? Para que agarre esta entrevista y lo diga. No, estoy deseando.

39:11 Cristian Ludwig von Chrismar: Y en segundo lugar, ellos también, por ejemplo, ven el talento, hacen un scraping de LinkedIn y ven cuántas personas están trabajando en inteligencia artificial en cada una de las organizaciones, etcétera. Y en ese sentido, obviamente, no es un índice que es perfecto, pero sí refleja el esfuerzo que por lo menos nosotros como BCI le hemos puesto a estar en la frontera del desarrollo de esta tecnología en Chile. Y obviamente queremos ser primeros a nivel regional. Hay dificultades. Brasil nos lleva bastante la delantera. Ellos tienen un volumen, un mercado bastante más grande que el nuestro. Y además, a mí me gusta decir que ellos también están un poco más presionados porque tienen a Nubank ahí, que es un banco que no es nativo de IA, nació un poco antes, pero sí se ha vuelto prácticamente nativo de IA. Ellos compraron una empresa de modelos, como que internamente son muy enfocados en eso y eso hace que obviamente todos los bancos han tenido que estar a la altura y bueno, la competencia siempre es buena.

40:18 Sebastián Cisterna: Oye, y hablando del futuro, ¿tú ves, por ejemplo, que algo va a empezar a cambiar en el mercado? Por ejemplo, ahora estamos hablando de esto de la competencia. Acá en Chile pronto va a haber un banco que está diciendo que va a ser neobanco. Me imagino que eso va a cambiar un poco el escenario competitivo. Pero en respecto, por ejemplo, a las cosas que ustedes están observando, ¿cómo ves el futuro para, en temas de inteligencia artificial, tanto para la industria como para el banco?

40:45 Cristian Ludwig von Chrismar: Lo que yo veo es que el futuro es agéntico. Todos nosotros hoy día ya podríamos tener nuestros propios agentes que se comuniquen con nuestros bancos. El futuro es conversacional, o sea, cada vez menos va a ser menos importante la parte de la interfaz típica que uno va y ve en las páginas web o en las aplicaciones, como que tú Tú vas a ir y vas a hablar con el banco nomás. Y no necesariamente directamente con el banco, sino que a través de tu agente vas a hablar con el banco. Y cada uno de nosotros va a tener varios agentes. Entonces, yo creo que eso genera una presión a la industria de cómo diferenciarse.

41:29 Sebastián Cisterna: Hay un proyecto en Chile de open banking, ¿o no?

41:32 Cristian Ludwig von Chrismar: Exactamente. Y ese proyecto, por ejemplo, va a permitir, o sea, va a exigir que muchos de los servicios del banco queden disponibles a través de API. Y el paso natural es que queden disponibles, que una API y un MCP es lo mismo, básicamente. Entonces hay un riesgo, y bueno, siempre hay un riesgo y una oportunidad también para las empresas financieras de lograr posicionarse bien en este nuevo mundo agéntico. Y bueno, obviamente nosotros estamos trabajando en eso, pero seguro que muchos no se van a quedar atrás y para allá va a ir la industria, va a ir el mercado.

42:06 Sebastián Cisterna: Una vez en TikTok nos dijeron como que justo estas secciones como de futurismo de repente tenían como términos complicados, entonces voy a tratar de bajarlo un poco a piso. Open banking es como una palabra que se ocupa mucho para poder hablar del hecho de que el banco pueda abrir datos más allá de su propia interfaz porque, por ejemplo, si hoy día quiero entrar a cualquier banco tengo que— es muy seguro, o sea, no puedo ver nada de mi cuenta sin haber hecho un montón de validaciones de mi identidad primero y una vez que lo hago lo puedo consultar dentro del ecosistema del banco, no puedo trasladar esa información. Bueno, hay ciertas cosas que han ido cambiando, por ejemplo, la ley de portabilidad y entre otras cosas que han hecho más fácil algunas de estas cosas pero en general no puedo, por ejemplo, conectarle cualquier sistema al banco como si, por ejemplo, lo podría hacer con mi cuenta de Instagram o con mi Gmail o con mi Notion, o sea, en el fondo con otros sistemas. Entonces, este proyecto de— no sé si lo está empujando directamente el regulador, me imagino que hay algo de eso, trata de establecer de que las distintas entidades financieras de Chile tengan que tener un protocolo en el cual algunos de sus datos se puedan consultar de manera más abierta, por eso viene el concepto de open banking. Y para la gente, bueno, ahí lo hemos dicho hartas veces en el podcast, pero siempre hay gente que nos escucha desde cero, API es un concepto que ocupamos mucho, pero básicamente es la conexión que tienen dos sistemas para hablar entre sí. Y MCP es lo mismo, básicamente lo mismo como decías tú antes, pero cuando estoy haciéndolo contra una de estas contrapartes siendo un agente conversacional. Entonces piensen que lo conecto a un ChatGPT, a un Claude, a un Gemini y puedo conectarme con el BCI sin tener que pasar por el sitio web del BCI. En ese sentido, ¿tú crees que el banco Ya está liderando estos rankings. ¿El BCI va a ser uno de los primeros en llegar a este objetivo o va a ir en el fondo como al ritmo del resto?

43:58 Cristian Ludwig von Chrismar: Mira, bueno, el tema de open banking es un tema, es una ley que se, bueno, ya llevan 2 o 3 años y que tienen varias, varias fechas donde tienen que ir saliendo ciertas funcionalidades, algunos hitos de funcionalidades donde todos los bancos van a tener que ir exponiendo su información a través de APIs. Y la gracia que tiene todo esto es que obviamente se hace con protocolos seguros y con la validación de cada uno de nosotros los clientes. O sea, cada uno es dueño de los accesos que entrega. Como que el cambio de concepto acá es que el banco no es dueño de la información del cliente, sino que el dueño de la información es el mismo cliente. Entonces el cliente es el que la puede exponer a quien quiera. Entonces, ¿en qué sentido la industria va a ser como disrumpida es que puede venir una fintech y puede obviamente pedirle consentimiento al cliente. Oye, ¿quieres que yo vaya a buscar tus datos a este banco, el ABC? Sí, te doy permiso. Y va a buscar los datos y al final hay una desintermediación del banco. Y si lo haces con un agente, un agente que Funciona muy bien. Bueno, entonces, o sea, es de perogrullo que van a empezar a salir de ese tipo de aplicaciones. Y por eso que yo creo que como organización nosotros tenemos que dar un servicio diferencial al respecto. Como tema curioso, podría incluso ocurrir que cuando uno hable con su agente, tu agente prefiera un banco en particular porque para ese agente es más fácil hablar con ese banco porque el protocolo de comunicación, el MCP o lo que sea que se conecta con ese banco Funciona mejor, es más cómodo, es más rápido, tiene mejor latencia, quién sabe. Yo creo que ese tipo de cosas van a empezar a ocurrir también.

45:48 Sebastián Cisterna: Es un buen punto. Por ejemplo, hace un tiempo atrás vino una persona que se llama Sebastián Gebhardt, que es el gerente general de una empresa que se llama Yáneken, que es de un retailer, y él decía, oye, cuando empecé a ocupar estos sistemas agénticos habían ciertas piezas de software que yo no conocía. O sea, supongamos ponte tú que sea un hosting, que no es el caso, pero supongamos que es un hosting y él preguntó y le dijeron, los agentes lo llevaron naturalmente a una empresa en específico, no sé, supongamos Hostinger y eventualmente convergió ahí y él dijo, la verdad es que no tengo ninguna preferencia por la cual estoy ocupando hoy día esa plataforma más allá del hecho de que me la recomendó el agente al inicio. Y después obviamente cuando ya estás desarrollando esto el costo de cambio es más complicado.

46:31 Cristian Ludwig von Chrismar: Bueno, ahí se abre todo el universo del GEO. No sé, tal vez lo han hablado en otro podcast, pero que esto de Generative Engine Optimization, que en vez de buscar estar bien posicionado en Google es estar como empresa bien posicionado en un agente. Así que ahí recomiendo a todos que busquen su empresa, pregunten sobre su rubro en su país a ChatGPT, a Gemini, a Claude, y vean si aparecen, no aparecen. Y si no aparecen, hay técnicas también para ir mejorando el posicionamiento, que se llama GEO. Incluso uno le puede pedir a un agente que te mejore el GEO de tu página, pero, pero es un mundo en sí mismo eso. Hay un montón de proveedores y formas de abordarlo.

47:14 Sebastián Cisterna: Oye, y en ese sentido, hacia el futuro y todo lo que estás viendo cambio ahora, dado que tú eres el líder de un equipo, ¿te ha cambiado la manera de reclutar? ¿Hay preguntas que quizás estás haciendo que antes no hacías o características que te estás fijando para empujar o para adquirir talento que son más importantes ahora?

47:32 Cristian Ludwig von Chrismar: A ver, una de las cosas más relevantes yo creo hoy día, uno necesita personas curiosas, necesita personas que quieran estar aprendiendo constantemente porque esto es muy rápido y necesita un poquito de esta hambre del conocimiento, de saber qué está pasando, del nuevo lanzamiento del modelo, qué sé yo, porque Bueno, nuestro rol en particular dentro de la organización es conocer eso y apoyar a la organización a tomar mejores decisiones al respecto. Ahora, como un comentario más general ahí en reclutamiento, hoy en día es difícil buscar a una persona y no preguntar si sabe usar algunas de estas herramientas, porque el diferencial es demasiado grande. O sea, si uno contrata un ejecutivo, no sé, un ejecutivo de cuenta que nunca ha usado Gemini o ChatGPT versus uno que sí lo ha usado y ha hecho presentaciones y hace sus mails y hace todo, probablemente el segundo, primero te dice que es un poquito más proactivo, y segundo va a ser más productivo también porque va a ahorrar mucho tiempo y además va a querer usar Partner antes y se va a enchufar antes con Partner. Entonces Hoy día el reclutamiento yo creo que en muchos de los roles ya incluye un ítem de IA, qué tanto eres conocedor y usuario de esta tecnología, sí o sí.

48:59 Sebastián Cisterna: Y para tu área en particular, ¿hay algunas cosas que tú hayas dicho hoy este último tiempo me ha llamado la atención este tipo de cosas?

49:06 Cristian Ludwig von Chrismar: Más que algo en particular es como ya darse cuenta de de la velocidad con que esto está avanzando. Y ahora hay un concepto que se llama RSI, Recursive Self-Improvement, y lo que se está observando ya es que los laboratorios ya prácticamente esto ya lo tienen casi 100% incorporado dentro de sus modelos, y es cosa de ver la velocidad con la que sacan nuevos modelos y los modelos Cada modelo nuevo sorprende versus el anterior y ahora descubren una ecuación del Navier-Stokes. Y de hecho ahora como que pararon de sacar demostraciones de matemáticas porque dijeron oye, causamos mucho revuelo, así que lo dejamos. Como que esto no va a parar, así que no hay que esperar, hay que meterse. Y yo creo que este año ha sido el año de los agentes. Y el próximo año va a ser el año más de la disrupción, o sea, ya, ya la tecnología se va a empezar a incorporar de forma mucho más profunda en las organizaciones y vamos a ver más cambios de la forma de trabajar, más cambios de la forma de organizarse. Y yo creo que eso se va a empezar a hacer más evidente. Y bueno, el cambio está siendo Insisto, súper rápido.

50:32 Sebastián Cisterna: Y de hecho, tú lo comentábamos justo antes de empezar a grabar, de que él ya con lo que hay pareciera que con esto, si lo congeláramos acá, igual tenemos suficiente para seguir generando buena cantidad de cambio en los siguientes años.

50:45 Cristian Ludwig von Chrismar: Exactamente. Si tú congelas los modelos a cómo están hoy día, nos vamos a demorar por lo menos 5 años en transformar las organizaciones y sacarles todo el jugo posible. Pero no va a parar. Entonces, por eso decía hace un rato, oye, nosotros nos tenemos que acostumbrar a estar constantemente cambiando. O sea, como que el cambio ya no es una opción. Tienes que estar reestructurándote, pensando cómo organizarlo, cómo organizarse mejor, cómo rediseñar esta arquitectura. Este producto que ya hice, lo hice hace 2 años, pero en verdad lo puedo hacer de nuevo. Y hoy día, hoy día el desarrollo de software no es un tema. El tema es saber qué desarrollar, tener buen gusto, manejar todos los temas de los riesgos.

51:28 Sebastián Cisterna: Si manejas esos 3 temas, desarrollar software ya es mucho más natural que lo que era antes.

51:35 Cristian Ludwig von Chrismar: O sea, más, más que natural, es mucho más alcanzable y rápido. ¿Sientes que todos hablan de inteligencia artificial pero tu empresa aún no la aprovecha? En EvoAcademy te ayudamos a llevar la IA a resultados reales. Con nuestros cursos para empresas. Estos cursos son actualizados, personalizables y aplicados a tu trabajo. Por ejemplo, nuestro curso IA para los negocios es ideal para equipos que están explorando el potencial de esta tecnología, mientras que nuestros cursos de Claude, Gemini, ChatGPT y Copilot están pensados para quienes quieren aprovechar al máximo estas herramientas. Revisa nuestro catálogo completo en evoacademy.cl/academy. O en el enlace que encontrarás en la descripción de este video.

52:26 Sebastián Cisterna: Oye, Cristian, ¿hay alguna cosa que no te haya preguntado que quieras tocar o que quizás sea bueno como para una persona que está en una posición similar a la que quizás tú tienes ahora o que va a tener y dice, oye, esta cosa quizás es importante que la tengas en tu cabeza porque es algo que quizás aprendiste en el camino o que te ha llamado la atención en el último tiempo?

52:46 Cristian Ludwig von Chrismar: Mira, yo creo que es importante que, bueno, las organizaciones cuando toman una decisión de avanzar con una estrategia en inteligencia artificial, esto tiene que ser top-down. Es muy importante porque a veces pasa que hay algunas organizaciones que se le da este rol a un área en particular, en tecnología o donde sea, y no se le dan los recursos, no se le da el foco necesario. Esto realmente tiene que ser una decisión estratégica porque es demasiado profundo. De hecho, en nuestro caso esto lo trabajamos muy, muy de cerca con los equipos de gestión de personas. Ellos están 100% involucrados en la transformación que acá se está viviendo y que tal vez no es obvio para muchos. Esto es algo transversal y en ese sentido tiene que nacer del directorio, del gerente general, Se tienen que definir líderes empoderados con recursos para avanzar en esto y es la forma en que realmente vas a lograr una transformación profunda porque esto impacta muchas dimensiones de la organización. E insisto, y cada vez va a ser más.

54:00 Sebastián Cisterna: O sea, en el frente como auspicio ejecutivo que generalmente hablan tiene que estar muy presente.

54:05 Cristian Ludwig von Chrismar: Es que más que auspicio es un convencimiento y un empuje ejecutivo, diría yo. Es clave para que realmente esto pueda generar una diferencia dentro de las organizaciones.

54:16 Sebastián Cisterna: Qué importante el punto, ¿no? Porque efectivamente yo he visto hartos clientes que como que lo tienen encerrado, como que, bueno, era más común incluso antes cuando estábamos en el lado más tradicional, que era como los científicos locos que están ahí al costado. Pero igual sigue pasando con la IA generativa. Entonces, para ti esto es como una mala señal, digamos.

54:31 Cristian Ludwig von Chrismar: Es una muy mala señal y también es una mala señal que los líderes no ocupen tanto la tecnología, porque también pasa que uno se queda con las primeras impresiones. Si tú te vas a la primera versión de ChatGPT, sí, alucinaba el 30%, 40% de las veces. Incluso el año pasado ya todavía no era muy bueno, las fotos no eran muy buenas, pero este año hubo un punto de inflexión. Muy profundo cuando salió, creo que fue Claude 3.5, creo que fue, o 3.6 o 4.5, perdón, 4.6, donde todo Silicon Valley empezó a decir, oye, aquí hay una diferencia. Como el Andrej, ¿cómo se llama? Andrej Karpathy, él decía, oye, yo me siento atrás y es uno de los mejores programadores del mundo. Eso fue en diciembre del año pasado y esto solo se ha acelerado. Entonces de repente alguien se quedó con que hace un año atrás le hizo una pregunta a ChatGPT y le alucinó. Yo los desafío a que lo prueben ahora y le hagan una pregunta muchísimo más compleja y que les solucione un problema y que les visite la página web, que le haga el pedido de supermercado, que le haga la presentación súper compleja, la investigación. Porque yo creo que se van a sorprender y cada vez se van a sorprender más. Uno que está metido en esto se sorprende.

56:05 Sebastián Cisterna: ¿Y hay algo que te haya sorprendido recientemente de este mundo?

56:08 Cristian Ludwig von Chrismar: Por ejemplo, el fin de semana le estuve haciendo un juego con mi hijo. Empecé a usar Codex para usar una herramienta para hacer modelado de gráficos 3D que se llama Blender, que es súper conocido pero es súper difícil de usar. No hice clic ni nada, le pedí que me haga una ciudad completa. Y después a otro software que se llama Unity, o sea, con Codex, sin hacer nada, le dice oye, hazme un juego con esta herramienta Unity para mi hijo. E hizo un juego funcional, funciona perfecto, y lo juego en la tele. O sea, me lo subió a Steam, que es una herramienta para hacer juegos, para jugar juegos, qué sé yo. Y los juegos del living, o sea, y puros prompts. Olvídate que yo hoy metí alguna vez un código, nada, si no, no sé programar en eso. Entonces, y eso, esto es súper difícil, y probablemente el 95% de las cosas que nosotros le pedimos a la IA son más fáciles que eso. Y para la IA lo hizo perfecto.

57:12 Sebastián Cisterna: Claro, un Excel es magnitudes más fácil que esto.

57:15 Cristian Ludwig von Chrismar: Por eso hoy día tú agarras el Excel con el add-on de Codex, o sea, de ChatGPT o de Claude, y le pides, oye, hazme un caso de negocio para evaluar un proyecto, tal proyecto, estas son las especificaciones, y te va a hacer una cuestión espectacular. E incluso le puedes pedir, oye, hazme preguntas si es que no fui suficientemente específico, y te va a hacer las preguntas necesarias para que el caso de negocio quede muy bueno. O si O bueno, estos son tips ya, pero si tuviste una reunión donde hablaron, hoy tenemos que hacer un caso de negocio de tal cosa, qué sé yo, sí, sí, sí, perfecto. Pásale la transcripción de la reunión a Claude, qué sé yo, a ChatGPT, y dile, oye, de esta reunión tenemos que hacer este caso de negocio, saca la información de esta transcripción y ármalo. Listo, no es necesario más. Antiguamente se habla, antiguamente Se hablaba mucho del prompt engineering y el prompt engineering, tú no necesitas hacer el prompt perfecto, la IA te entiende también. Lo que es importante sí es el context engineering, el contexto, eso sí. Y el contexto en este caso es la minuta de la reunión, en el ejemplo que doy. Pero bueno, son tips que ahí uno puede empezar a entregar, pero es para sorprenderse.

58:33 Sebastián Cisterna: Perfecto, Cristian. Oye, muchas gracias por habernos acompañado hoy día. Muchas gracias también a todos los que nos acompañaron hasta el final del podcast. Si les gustó esta conversación y quieren saber más de este tipo de conversaciones, pueden darnos 5 estrellitas en Spotify, un dedo hacia arriba en YouTube y suscribirse, porque eso obviamente ayuda al algoritmo a que pueda empujar este episodio y otros más del canal a más audiencia y así poder seguir creciendo como programa. Muchas gracias por habernos acompañado en este episodio, muchas gracias, Cristian, nuevamente y nos vemos en el siguiente capítulo. ¡Hasta la próxima!