25 de junio de 2026
Este artículo es presentado por capital uno.
Después de cinco años liderando la comprensión del lenguaje natural y, finalmente, toda la organización de IA de Alexa en Amazon, Prem Natarajan hizo un movimiento no tradicional: se convirtió en jefe científico de un banco. No cualquier banco: Capital One, una institución financiera que atiende a más de 100 millones de clientes y ayuda a los estadounidenses comunes y corrientes a administrar su vida financiera.
Para Natarajan, un veterano de la investigación y el mundo académico financiado por DARPA que había observado la evolución del aprendizaje automático desde aplicaciones para tareas específicas hasta modelos básicos, la lógica era clara. Algunos de los avances más interesantes en la investigación y el despliegue de la IA estaban pasando de las plataformas horizontales de las grandes empresas tecnológicas a industrias verticales como las finanzas, donde los problemas más complejos no son sólo la construcción de modelos, sino hacer que la IA funcione bajo las limitaciones de los problemas de los clientes del mundo real, el conocimiento empresarial contextual y el aprendizaje continuo, con un listón increíblemente alto de precisión y privacidad.
Eso también es lo que convirtió a Capital One en el lugar adecuado para hacerlo. Durante décadas, la empresa ha sido reconocida como una de las instituciones financieras más basadas en datos y análisis de la industria. Su modelo de negocio desde el principio se basó en el uso de datos y tecnología para personalizar los productos financieros para los clientes. Hace una década, Capital One hizo todo lo posible por la nube y reconstruyó su ecosistema de datos, creando un entorno unificado para la experimentación con datos, computación, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Hoy en día, su infraestructura moderna, su enfoque disciplinado de gobernanza y su gran reserva de talento forman la base que le permite liderar la IA empresarial.
Los avances en la investigación y el despliegue de la IA están pasando de las plataformas horizontales de las grandes tecnologías a sectores verticales de la industria como las finanzas.
Entonces, ¿por qué un banco necesita un científico jefe? La respuesta está en una idea errónea fundamental sobre la IA en los servicios financieros. La mayoría de las instituciones financieras todavía ven la IA como una tecnología para implementar (aprovechando el último modelo de lenguaje grande, implementándola a través de API e integrándola en los flujos de trabajo existentes) en lugar de una disciplina científica. Capital One está haciendo algo diferente: construir una comunidad científica y una organización de investigación para resolver los problemas de los clientes del mundo real e inventar soluciones de IA impactantes que aún no existen.
Si bien los modelos básicos ampliamente disponibles pueden manejar tareas generales, aún no pueden resolver muchos desafíos específicos de dominios, como detectar fraude 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 quieran.
Estos desafíos de hacer que la IA sea confiable, escalable y bien gobernada requieren investigación original e innovación científica que se canalice nuevamente hacia el negocio para crear aplicaciones del mundo real que aborden las necesidades de los clientes.
Las limitaciones que exigen innovación
Prem Natarajan, miembro del IEEE, es científico jefe de Capital One. “Si desea resolver problemas realmente importantes en IA y ver que su trabajo cobre vida, este es uno de los pocos lugares donde puede hacerlo”, dice. Capital One
Debido a que los bancos se ocupan de las finanzas de las personas, existe un listón increíblemente alto para hacerlo bien cuando se trata de IA. Tomemos como ejemplo el fraude. Incluso un fraude menor puede tener un impacto devastador en ciertos clientes. Los mejores modelos y plataformas de fraude pueden detectar y ayudar a mitigar el fraude en el tiempo que le lleva a alguien acceder a su tarjeta, lo cual es fundamental para proteger a los clientes y su información financiera con precisión y velocidad. Al analizar este tipo 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 encuentran. Estas mismas limitaciones crean un entorno de investigación único.
En Capital One, el enfoque para construir IA es brindar valor a los clientes de maneras nunca antes posibles, mejorando su vida financiera y acercándolos donde estén con los servicios que realmente necesitan. Ese enfoque, combinado con requisitos de gestión de riesgos de escala masiva y de clase mundial, hace que los problemas científicos sean más difíciles y tan trascendentales como los que se encuentran en la mayoría de los grandes laboratorios tecnológicos.
Avance de la IA a través del “pensamiento basado en el destino”
El enfoque de Capital One hacia la investigación e innovación en IA comienza con lo que Natarajan llama “pensamiento de retorno al destino”. En lugar de preguntarse qué es posible con la tecnología actual, el equipo imagina la experiencia del cliente que quieren brindar (tal vez un comprador de automóvil que trabaja largas jornadas y solo puede investigar las opciones a las 10 p. m., o un cliente que enfrenta un gasto inesperado y necesita orientación inmediata y personalizada) y luego trabaja hacia atrás para identificar los avances científicos necesarios para lograrlo.
“Estás pensando en dónde estás brindando servicios increíblemente valiosos”, explica Natarajan. “Una vez que tienes esa visión clara, retrocedes y dices: ¿cuáles son las lagunas? ¿Cuáles son las cosas que necesitamos inventar?”. Esto garantiza que cuando se resuelvan los problemas, el impacto esté esencialmente garantizado, porque el equipo ya ha identificado lo que marcará 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 la arquitectura basada en la nube creó algo poco común en los servicios financieros: un ecosistema informático y de datos unificados que puede respaldar el tipo de experimentación científica que normalmente se ve en los grandes laboratorios de investigación tecnológica. Como el único banco importante de EE. UU. que apuesta por la infraestructura de nube pública, Capital One eliminó los sistemas heredados que pueden limitar la investigación de IA en la mayoría de las instituciones financieras. Esta pila de tecnología moderna permite una rápida iteración, entrenamiento de modelos a gran escala y lo que Natarajan llama “aprendizaje continuo”, sistemas que mejoran después de la implementación en lugar de degradarse con el tiempo. Este enfoque único de la infraestructura es un componente crítico para hacer posibles nuevas categorías de investigación.
IA agente: de la investigación a la producción
La agenda de investigación se manifiesta en los sistemas que ya prestan servicios a los clientes. A principios del año pasado, Capital One lanzó lo que podría ser la primera experiencia de servicio al cliente de IA totalmente agente creada íntegramente internamente por un banco: una herramienta de compra de automóviles que toma acciones en nombre de los clientes en función de sus solicitudes, no solo responde preguntas. Detrás de esto se encuentra una extensa investigación sobre sistemas de razonamiento de IA multiagentes que pueden navegar por datos, conocimiento empresarial, restricciones y barreras de seguridad en tiempo real, con varios agentes que pueden trabajar juntos para realizar tareas complejas.
Capital One ha lanzado una experiencia de servicio al cliente de IA totalmente agente impulsada por una extensa investigación sobre sistemas de razonamiento multiagente que pueden navegar por datos en tiempo real.
El equipo también está trabajando para resolver aspectos como los desafíos de la tokenización, proteger los datos confidenciales y al mismo tiempo permitir 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 de IA de NSF. en 2025, invirtiendo millones en iniciativas que abarcan la salud mental, el descubrimiento de materiales, la ciencia, la tecnología, la ingeniería y la educación matemática, la colaboración entre humanos y la IA y el desarrollo de fármacos.
En la primavera de 2026, la empresa organizó su inauguración. Simposio de IA profundizar las conexiones y fomentar el intercambio de conocimientos entre la comunidad científica de IA, los principales laboratorios de IA, nuevas empresasy sus propios líderes y socios en tecnología, ciencia e inteligencia artificial.
Construyendo una organización de IA de clase mundial
La validación externa sugiere que la estrategia está funcionando. IA evidente clasificado Capital One como banco líder en talento de IA y líder mundial en innovación de 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 Perspectivas de las IFI como la única institución financiera entre los principales líderes de patentes de EE. UU. en agentes y IA generativa en 2025, junto con empresas como Google, NVIDIA, DeepMind, IBM, Microsoft, Intel, Adobe y Samsung. El equipo de IA de Capital One, que tiene experiencia en los principales laboratorios de IA y en las mejores universidades, representa una experiencia que rara vez se encuentra fuera. valle del silicio.
Pero el reclutamiento requiere una misión. “Si desea resolver problemas realmente importantes en IA y ver que su trabajo cobre vida, este es uno de los pocos lugares donde puede hacerlo”. Natarajan dice. El discurso es consistente: Capital One no solo está optimizando algoritmos para aplicaciones financieras específicas como el comercio de alta frecuencia, sino que está utilizando la ciencia para mejorar las experiencias financieras de más de 100 millones de estadounidenses comunes y corrientes, ampliando el compromiso y la información en tiempo real, la personalización y el acceso a sus finanzas y productos personales como nunca antes.
Capital One fue reconocida como la única institución financiera entre los principales líderes de patentes de EE. UU. en IA generativa y agente en 2025, junto con empresas como Google, NVIDIA, DeepMind y Microsoft.
Las fronteras que más entusiasman a Natarajan (sistemas de inteligencia artificial agentes que pueden mejorar drásticamente el rendimiento al replantear cómo se resuelven los problemas y razonamiento de dominio específico que comprende los matices contextuales y financieros) representan la siguiente fase de innovación. “Simplemente planteando el problema en un marco agente, en realidad se puede obtener mucho más rendimiento” 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 talentos para su equipo de IA, un grupo comparable sólo en calibre a las empresas de tecnología más sofisticadas, Natarajan enmarca 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 paralelo es claro. Construir sistemas de inteligencia artificial que transformen los servicios financieros para millones de estadounidenses comunes y corrientes: eso está cambiando el mundo. Y requiere el tipo de rigor científico que sólo un científico jefe puede liderar.
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Publicado originalmente en espectro.ieee.org el 25 de junio de 2026.
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