¿Por qué necesita un banco un científico jefe?

Este artículo es presentado por Capital One. Después de cinco años liderando la comprensión del lenguaje natural y, eventualmente, toda la organización de inteligencia artificial de Alexa en Amazon, Prem Natarajan hizo un movimiento no tradicional: se convirtió en el Científico Jefe de un banco. No cualquier banco: Capital One, una institución financiera que atiende a más de 100 millones de clientes, ayudando a los estadounidenses comunes a gestionar sus vidas financieras. Para Natarajan, un veterano de la investigación financiada por DARPA y la academia que ha visto cómo el aprendizaje automático evolucionó de aplicaciones específicas a modelos fundamentales, la lógica era clara. Algunos de los avances más interesantes en la investigación y el despliegue de IA se estaban trasladando de las plataformas horizontales de las grandes empresas tecnológicas a verticales industriales como las finanzas, donde los problemas más complejos no son solo construir modelos, sino hacer que la IA funcione bajo las limitaciones de los problemas reales de los clientes, el conocimiento contextual del negocio, el aprendizaje continuo, con un bar increíblemente alto para la precisión y la privacidad. Eso es también lo que hizo de Capital One el lugar adecuado para hacerlo. Durante décadas, la empresa ha sido reconocida como una de las instituciones financieras más impulsadas por datos y análisis en la industria. Su modelo de negocio desde el principio se construyó en torno al uso de datos y tecnología para personalizar productos financieros para los clientes. Hace una década, Capital One apostó por la nube y reconstruyó su ecosistema de datos, creando un entorno unificado para datos, computación y experimentación en IA y aprendizaje automático. Hoy en día, su infraestructura moderna, un enfoque disciplinado hacia la gobernanza y un grupo profundo de talento forman la base que le permite liderar en IA empresarial. Los avances en la investigación y despliegue de IA se están trasladando de las plataformas horizontales de las grandes tecnológicas a verticales industriales como las finanzas. Entonces, ¿por qué necesita un banco un Científico Jefe? La respuesta radica en una concepción errónea fundamental sobre la IA en los servicios financieros. La mayoría de las instituciones financieras todavía ven la IA como una tecnología para desplegar: aprovechando el último modelo de lenguaje grande, implementándolo a través de APIs e integrándolo en flujos de trabajo existentes, en lugar de como una disciplina científica. Capital One está haciendo algo diferente: construyendo una comunidad científica y una organización de investigación para resolver problemas reales de los clientes e inventar soluciones de IA impactantes que aún no existen. Si bien los modelos fundamentales ampliamente disponibles pueden manejar tareas generales, aún no pueden resolver muchos desafíos específicos de dominio, como detectar fraudes en tiempo real en miles de millones de transacciones, o proporcionar herramientas de conversación de última generación para que los clientes puedan interactuar cuando, cómo y dónde deseen. Estos desafíos de hacer que la IA sea confiable, escalable y bien gobernada requieren investigación original e innovación científica que se canaliza de vuelta al negocio para crear aplicaciones del mundo real que aborden las necesidades de los clientes. Las Limitaciones que Exigen Innovación Prem Natarajan, miembro de IEEE, es el Científico Jefe de Capital One. "Si quieres resolver problemas realmente importantes en IA y ver tu trabajo cobrar vida, este es uno de los pocos lugares donde puedes hacerlo", dice Natarajan. Dado que los bancos manejan las finanzas de las personas, hay un bar increíblemente alto para acertar cuando se trata de IA. Tomemos el fraude, por ejemplo. Incluso un evento menor de fraude puede tener un impacto devastador en ciertos clientes. Los mejores modelos y plataformas contra el fraude pueden detectar y ayudar a mitigar el fraude en el tiempo que se tarda en tocar la tarjeta, lo cual es fundamental para proteger a los clientes y su información financiera con precisión y velocidad. Al observar estos tipos de desafíos, Capital One y Natarajan vieron que atender a millones de clientes significaba resolver problemas de IA a una escala y complejidad que muchas empresas no enfrentan. Estas mismas limitaciones crean un entorno de investigación único. En Capital One, el enfoque para construir IA es proporcionar valor a los clientes de maneras que nunca fueron posibles antes, mejorando sus vidas financieras y encontrándolos donde están con servicios que realmente necesitan. Ese enfoque, combinado con una escala masiva y requisitos de gestión de riesgos de clase mundial, hace que los problemas científicos sean tanto más difíciles como igualmente significativos que los que se encuentran en la mayoría de los laboratorios de grandes empresas tecnológicas. Avanzando en IA a Través del "Pensamiento de Retroceso" El enfoque de Capital One hacia la investigación e innovación en IA comienza con lo que Natarajan llama "pensamiento de retroceso". En lugar de preguntar qué es posible con la tecnología actual, el equipo imagina la experiencia del cliente que desea ofrecer, quizás un comprador de automóviles que trabaja largas jornadas y solo puede investigar las opciones a las 10 p.m., o un cliente que enfrenta un gasto inesperado que necesita orientación personalizada e inmediata, y luego trabaja hacia atrás para identificar los avances científicos requeridos para llegar allí. "Estás pensando desde dónde estás proporcionando servicios increíblemente valiosos", explica Natarajan. "Una vez que tienes esa visión claramente, retrocedes y dices: ¿cuáles son las brechas? ¿Cuáles son las cosas que necesitamos inventar?" Esto asegura que cuando se resuelven problemas, el impacto está esencialmente garantizado, porque el equipo ya ha identificado lo que hará una diferencia tangible en la vida de los clientes. Pero la metodología por sí sola no es suficiente. La apuesta de casi 15 años de Capital One por una arquitectura en la nube como prioridad ha creado algo raro en los servicios financieros: un ecosistema de datos y computación unificado que puede soportar el tipo de experimentación científica que típicamente se ve en laboratorios de investigación de grandes empresas tecnológicas. Como el único banco importante de EE.UU. en apostar completamente por la infraestructura de nube pública, Capital One eliminó los sistemas heredados que pueden restringir la investigación en IA en la mayoría de las instituciones financieras. Esta pila tecnológica moderna permite una iteración rápida, un entrenamiento de modelos a gran escala y lo que Natarajan llama "aprendizaje continuo", sistemas que mejoran después del despliegue en lugar de degradarse con el tiempo. Este enfoque único hacia la infraestructura es un componente crítico para hacer posibles nuevas categorías de investigación. IA Agencial: De la Investigación a la Producción La agenda de investigación se manifiesta en sistemas que ya están atendiendo a los clientes. A principios del año pasado, Capital One lanzó lo que puede ser la primera experiencia de servicio al cliente de IA completamente agencial construida íntegramente por un banco: una herramienta de compra de automóviles que toma acciones en nombre de los clientes según sus solicitudes, no solo responde preguntas. Detrás de esto se encuentra una extensa investigación en sistemas de razonamiento de IA multi-agencial que pueden navegar datos en tiempo real, conocimiento empresarial, limitaciones y barandas, con varios agentes que pueden trabajar juntos para llevar a cabo tareas complejas. Capital One ha lanzado una experiencia de servicio al cliente de IA totalmente agencial apoyada por una extensa investigación en sistemas de razonamiento multi-agencial que pueden navegar datos en tiempo real. El equipo también está trabajando en resolver desafíos como la tokenización, protegiendo datos sensibles mientras se permite el entrenamiento de modelos. Para acelerar este trabajo de vanguardia, Capital One ha establecido asociaciones con la Universidad de Columbia, la Universidad del Sur de California y la Universidad de Illinois, y se convirtió en el único banco que financia los centros nacionales de investigación en IA de NSF en 2025, invirtiendo millones en iniciativas que abarcan salud mental, descubrimiento de materiales, educación en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, colaboración humano-IA y desarrollo de medicamentos. En la primavera de 2026, la empresa organizó su primer Simposio de IA para profundizar conexiones y fomentar el intercambio de ideas entre la comunidad científica de IA, los principales laboratorios de IA, startups y sus propios líderes y socios en tecnología, ciencia e IA. Construyendo una Organización de IA de Clase Mundial Capital One está formando la próxima generación de talento en IA. Únete al equipo que inventa soluciones de IA impactantes para dar forma al futuro de las finanzas. La validación externa sugiere que la estrategia está funcionando. Evident AI clasificó a Capital One como el banco líder en talento en IA y un líder global en innovación en IA durante tres años consecutivos, señalando que el banco representó el 38 por ciento de todas las patentes de IA presentadas por las 50 principales instituciones financieras. Capital One también fue reconocida por IFI Insights como la única institución financiera entre los principales líderes de patentes de EE.UU. en IA agencial y generativa en 2025, junto a gigantes como Google, NVIDIA, DeepMind, IBM, Microsoft, Intel, Adobe y Samsung. El equipo de IA de Capital One, que cuenta con experiencia de los principales laboratorios de IA y universidades de renombre, representa una experiencia rara vez encontrada fuera de Silicon Valley. Pero el reclutamiento requiere una misión. "Si quieres resolver problemas realmente importantes en IA y ver tu trabajo cobrar vida, este es uno de los pocos lugares donde puedes hacerlo", dice Natarajan. El enfoque es consistente: Capital One no solo está optimizando algoritmos para aplicaciones financieras de nicho como el comercio de alta frecuencia, está utilizando la ciencia para mejorar las experiencias financieras de más de 100 millones de estadounidenses comunes, ampliando el compromiso y los conocimientos en tiempo real, la personalización y el acceso a sus finanzas personales y productos como nunca antes. Capital One fue reconocida como la única institución financiera entre los principales líderes de patentes de EE.UU. en IA agencial y generativa en 2025, junto a empresas como Google, NVIDIA, DeepMind y Microsoft. Las fronteras que más emocionan a Natarajan son los sistemas de IA agencial que pueden mejorar drásticamente el rendimiento al redefinir cómo se resuelven los problemas, y el razonamiento específico de dominio que entiende la matiz contextual y financiero, representando la próxima fase de innovación. "Solo al plantear el problema en un marco agencial, puedes obtener un rendimiento mucho mayor" de los mismos modelos subyacentes, explica. Es este tipo de investigación aplicada, como traducir capacidades generales en sistemas de producción para millones de clientes, lo que define el mandato del Científico Jefe. Al reclutar talento para su equipo de IA, un grupo comparable solo a las empresas tecnológicas más sofisticadas en calidad, Natarajan plantea la oportunidad en torno a una misión. Invoca el famoso desafío de Steve Jobs a John Sculley: "¿Quieres pasar el resto de tu vida vendiendo agua azucarada, o quieres cambiar el mundo?" Para Natarajan, el paralelismo es claro. Construir sistemas de IA que transformen los servicios financieros para millones de estadounidenses comunes: eso es cambiar el mundo. Y requiere del rigor científico que solo un Científico Jefe puede liderar.