Definir qué constituye el core business y qué puede ser tratado como un commodity se ha convertido en una de las decisiones más sensibles de Itaú Unibanco en la adopción de inteligencia artificial.
En este contexto, Ricardo Guerra, director de TI de la institución, establece un límite claro para el uso de soluciones externas. «Si externalizo todo, al final estaría externalizando la actividad de Itaú», afirma en una entrevista con Revolução IA , un programa de NeoFeed respaldado por Magalu Cloud.
Para él, la frontera entre lo que se debe desarrollar internamente y lo que se puede comprar externamente define dónde la inteligencia artificial genera una ventaja competitiva y dónde simplemente replica capacidades disponibles en el mercado.
En la práctica, esto se traduce en decisiones objetivas. Las soluciones consideradas estandarizadas pueden adquirirse en el mercado, siempre que no generen dependencias ni limiten la evolución del producto. Sin embargo, todo lo que implique un profundo conocimiento del cliente, la toma de decisiones y la lógica del banco debe mantenerse internamente.
Sin embargo, el avance de la automatización reaviva el debate sobre el futuro de los profesionales júnior en equipos cada vez más tecnológicos. Guerra rechaza la idea de reemplazar a los jóvenes desarrolladores con IA. Para él, los puestos de entrada cambiarán, pero abandonar la formación de nuevos talentos comprometería la sostenibilidad de los equipos.
“No llegas a ser senior si no fuiste junior algún día”, dice. “El rol del junior será diferente al que conocemos hoy, pero debe existir”.
En el desarrollo de software, los desafíos se vuelven aún más complejos. Si bien las herramientas de IA ya aceleran la generación de código, Guerra cree que las mejoras localizadas no solucionan los cuellos de botella estructurales.
“Puedes acelerar a un ingeniero, pero si el resto del ciclo no sigue el ritmo, solo aumentas el tiempo de espera”, afirma. El verdadero impacto, según él, solo se aprecia cuando la tecnología impregna todo el proceso. “No se trata solo de usar IA para escribir código; se trata de usar IA para gestionar la empresa a diario”.
Esta lógica también guía aplicaciones ya en funcionamiento, como las recomendaciones de inversión basadas en inteligencia artificial, que combinan datos internos, reglas y el razonamiento de asesores humanos.
“Entrevistamos a quienes toman decisiones de inversión y transformamos eso en algo consumible por la inteligencia artificial”, dice, señalando que el objetivo es crear un sistema en el que humanos y algoritmos aprendan juntos, ampliando las capacidades de personalización y toma de decisiones.