Descripción general
Un grupo financiero global con sede en el Reino Unido, que atiende a millones de personas en banca, seguros y open finance, se enfrentaba a un desafío empresarial común. La exploración de IA estaba en todas partes, pero carecía de una propiedad clara, un ROI medible y una ruta para escalar:
- Los científicos de datos trabajaban en entornos fragmentados para desarrollar y probar.
- Los ingenieros ponían en marcha herramientas de IA aisladas, sin estándares compartidos.
- Las unidades de negocio no contaban con un canal seguro para la experimentación a gran escala.
- La dirección veía cómo aumentaban los costos de tokens sin un ROI claro.
El resultado fue un conjunto fragmentado de iniciativas, costos en aumento y un riesgo creciente.
El desafío
Una auditoría interna de desempeño realizada por el equipo del cliente reveló un desafío estratégico: un uso extendido pero no gobernado de herramientas de IA. Los equipos duplicaban esfuerzos y los despliegues de modelos carecían de gobernanza.
La auditoría confirmó lo que algunos líderes ya sospechaban: la IA estaba madurando más rápido que la infraestructura y las políticas diseñadas para respaldarla. Los ejecutivos reconocieron la urgencia: sin intervención, la organización corría el riesgo de sobrepasar los costos previstos y frenar la innovación.
La solución
Para garantizar una entrega de IA coherente y bien gobernada en todos los equipos, el cliente necesitaba un modelo seguro y estandarizado para uso tanto de negocio como de desarrollo. Recurrieron a DataArt para crear una plataforma interna de IA que reuniera estas iniciativas en un único ecosistema seguro.
Esta plataforma dio soporte a 73.000 usuarios, proporcionando acceso controlado a capacidades de IA. Los usuarios de negocio podían consultar documentos, extraer insights y automatizar la recuperación de información mediante una interfaz sencilla. Los equipos de desarrollo obtuvieron un entorno gobernado para experimentar de forma segura con LLMs, probar casos de uso y crear prototipos sin duplicar infraestructura. Una capa personalizada de optimización de memoria redujo los costos de tokens al evitar el procesamiento redundante, y toda la plataforma se implementó dentro de la infraestructura del cliente, eliminando la exposición externa.
Con capacidad de auditoría integrada, integración con OLAP y preparación para sistemas empresariales, el cliente ahora cuenta con una base escalable y segura para impulsar la innovación en IA en todas las funciones, sin sacrificar visibilidad, gobernanza ni control de costos.
Beneficios clave para el negocio
- Optimización de costos: la gestión personalizada de memoria redujo drásticamente el consumo innecesario de tokens de LLM, disminuyendo los costos operativos mientras mantenía el rendimiento.
- Toma de decisiones más rápida: los usuarios no técnicos ahora pueden cargar documentos de forma segura, hacer preguntas y extraer insights, reduciendo horas de trabajo manual a minutos.
- Seguridad de nivel empresarial: la plataforma opera completamente dentro de la infraestructura del cliente, garantizando una alineación total con las políticas de seguridad y los requisitos regulatorios.
- Gobernanza unificada de IA: todas las interacciones son trazables, auditables y se gobiernan mediante controles centralizados, cubriendo las necesidades de cumplimiento, riesgo y supervisión de TI.
- Adopción rápida con baja fricción: la interfaz intuitiva y el backend integrado permitieron un uso transversal acelerado, con más de 3.500 usuarios activos diarios a las pocas semanas del lanzamiento.
- Infraestructura preparada para el futuro: el sistema se integra con repositorios de conocimiento empresariales (por ejemplo, Confluence) e incluye una capa interna de enrutamiento para la orquestación flexible de modelos.
