Bankinter se posiciona a la vanguardia de la innovación en Inteligencia Artificial (IA) y el futuro de la banca en un mundo cada vez más impulsado por la tecnología y los datos. En este sentido, en nuestras participaciones en destacados eventos del sector han permitido exponer nuestros avances y enriquecer aún más la relevancia de Bankinter como un lugar ideal para los profesionales que desean crecer en estos dinámicos campos.
En nuestras intervenciones en los más prestigiosos eventos del sector hemos trasladado nuestro compromiso con la hiperpersonalización del cliente, la eficiencia operativa y el desarrollo continuo de talento gracias a estas nuevas herramientas. Se trata de tareas que en muchas ocasiones se desarrollan desde el área de Analytics del banco, dirigida por Ana María Vázquez, directora de Analytics de Bankinter.
A continuación, puedes conocer un resumen de nuestras experiencias y conocimientos compartidos en dichos foros:
Revolution Banking 2026
Industrializando la IA: FactorIA, plataforma analítica de Bankinter en la nube
El pasado 12 de mayo, Bankinter participó en el 12º aniversario del evento Revolution Banking, una cita de referencia en la innovación bancaria en España. Ana María Vázquez, directora de Analytics de Bankinter, fue entrevistada por Alberto Ceniz, Head of Sales Financial Sector de Google, para hablar de su nueva plataforma, FactorIA.
Durante su ponencia, destacó la importancia que tuvo en el cambio de plataforma tener una visión a largo plazo, hacer una reflexión más amplia y no solo buscar una plataforma de desarrollo de modelos de IA en la nube. Veían que la decisión a tomar, era estructural y les iba a acompañar muchos años. El cambio no estuvo exento de retos: integración de herramientas, la transformación de las formas de trabajo, la migración de modelos en producción y la coordinación de múltiples equipos fueron algunos de los principales desafíos. Todo ello, además, manteniendo la actividad y el desarrollo de nuevos casos de uso.
Hoy, FactorIA es el entorno de referencia para el desarrollo end to end de modelos de IA en el banco. La plataforma permite trabajar de forma integrada sobre los datos, la predicción, la definición de estrategias y el seguimiento de modelos, aportando eficiencia, control y capacidad de escalado. Entre los principales aprendizajes destacó la importancia de definir una visión global desde el inicio, entender la tecnología como un habilitador —y no como un fin—, y asegurar que gobierno y agilidad pueden avanzar de la mano. Asimismo, puso de relieve la necesidad de asumir la evolución continua como parte del proceso.
Vázquez comentó, que en definitiva, industrializar la IA no implica estandarizar el pensamiento, sino construir un marco sólido que permita escalar capacidades, garantizar la calidad y liberar el talento para centrarse en lo realmente diferencial: generar valor de negocio.
Chief Data Officer Day 2023: Estrategias de MLOps para una IA Eficiente
Javier Ozcoidi, responsable de cuentas estratégicas de Dataiku y Ana María Vázquez, directora de Analytics de Bankinter
En el Chief Data Officer Day, evento de referencia en liderazgo del dato, gobernanza y estrategia de Inteligencia Artificial, celebrado el pasado 13 de mayo, la directora de Analytics de Bankinter, intervino en el panel "Aceleración de MLOps: gobernar la IA para convertir el dato en impacto de negocio".
La ponencia empezó recordando las funciones de MLOps y cómo se posiciona como una pieza crítica para asegurar el funcionamiento y la calidad de los modelos que están en uso. Vázquez destacó durante la sesión: “El reto ya no está en construir modelos, sino en asegurar que funcionan de forma estable, se integran en los procesos de negocio y generan impacto sostenido”. Durante la sesión se hablaron de los principales desafíos y de la necesidad de ir más allá del desarrollo técnico, abordando aspectos clave como la escalabilidad y el seguimiento continuo, retos que ponen de manifiesto la importancia de reforzar capacidades de gobierno y gestión del ciclo de vida. Se destacaron varios factores clave: disponer de una base de datos fiable, coordinar los procesos de desarrollo y producción, contar con herramientas que cubran todo el ciclo de vida del modelo y establecer entornos que garanticen control y estabilidad.
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