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Santander y NVIDIA acuerdan un marco de colaboración de tres años para impulsar modelos y agentes de IA especializados en banca
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Santander y NVIDIA trabajarán juntos tres años en modelos fundacionales, agentes, lucha contra el fraude, decisiones en tiempo real y simulación, incluido un gemelo digital bancario. El banco prueba en el Santander AI Lab modelos pequeños y especializados, que compara con su plataforma Model Arena. Según Santander, en pruebas el coste por interacción bajó de unos 5 euros a unos 0,03 euros.
Banco Santander y NVIDIA han firmado un marco de colaboración para los próximos tres años, según ha anunciado el banco desde Madrid y Santa Clara (California). Abarca los modelos fundacionales, los agentes de IA, la lucha contra el fraude y el blanqueo de capitales, las decisiones en tiempo real y la simulación avanzada, con un gemelo digital bancario como ejemplo.
El acuerdo da continuidad al trabajo del Santander AI Lab, el laboratorio en el que el banco ensaya tecnologías de IA emergentes antes de llevarlas al resto del grupo. Con el apoyo de NVIDIA, el laboratorio ha creado herramientas para evaluar modelos y agentes destinados a la banca y elegir el más adecuado para cada tarea. La principal es Model Arena, una plataforma que mide modelos de pesos abiertos con tareas bancarias; el banco la está ampliando para crear, simular, evaluar y vigilar agentes, y el laboratorio somete además la IA conversacional a pruebas de esfuerzo en entornos controlados.
Santander está pasando de los grandes modelos generalistas a otros más pequeños y especializados en tareas bancarias concretas. Los ajusta con NVIDIA NeMo Customizer y, para los procesos del núcleo bancario, trabaja sobre NVIDIA Kumo, modelos fundacionales de pesos abiertos pensados para datos estructurados. Para ponerlos en marcha dentro de su propia infraestructura usa NVIDIA Dynamo-Triton, la tecnología a la que el banco atribuye el abaratamiento.
Según el banco, en algunos casos de uso experimentales el coste de ejecución ha llegado a bajar de unos 5 euros por interacción a unos 0,03 euros, sin perder buenos resultados. En una prueba de atención al cliente, también experimental, un modelo más eficiente mejoró la calidad de las conversaciones y recortó los costes en más de un 50%.
"Creemos que estamos en una posición única para convertir esos avances en capacidades bancarias útiles y concretas", ha señalado Iñaki Bernal, responsable de Inteligencia Artificial de Santander. Aser Blanco, responsable global de Banca en NVIDIA, sostiene que sacar partido de los datos de un banco "no depende del tamaño del modelo, sino del entrenamiento y del ajuste fino", y que el coste de cada resultado de la IA se ha convertido en una métrica clave.
La nota no detalla el importe del acuerdo ni un calendario para extender estos modelos a todo el grupo.
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Más que la alianza en sí, lo que deja ver la nota es un cambio de criterio: el banco elige cada modelo por lo que cuesta obtener una respuesta útil, no por su tamaño. Si ese enfoque se extiende, la ventaja estará en tener datos propios ordenados y un método serio para comparar modelos, más que en contratar el más grande. Hay que leerlo con prudencia, porque los ahorros salen de casos experimentales y no hay calendario para llevarlos al servicio diario del grupo. La idea sí sirve a escala pequeña: antes de pagar por el modelo más potente, una empresa puede probar varios más modestos con sus propias tareas y comparar coste y calidad con datos, no con intuiciones.
Fuente oficial: Banco Santander · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
