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BBVA ha apostado con fuerza por la inteligencia artificial en un enfoque que va más allá de aumentar la eficiencia y que se basa en el empoderamiento de los empleados, según explica Isabel Perez del Caño, responsable de adopción de IA en la entidad.
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00:04Hola a todos, me llamo María Gómez Silva y esto es el podcast de Women Value,
00:09la iniciativa de la revista Inversión y Finanzas.com
00:12que pretende visibilizar el talento femenino en el mundo de la economía y de los negocios.
00:17En el capítulo de hoy vamos a hablar de un tema que lleva mucho tiempo de actualidad,
00:22que es la inteligencia artificial.
00:23Vamos a hablar con una experta que nos va a hablar de cómo está transformando esta tecnología
00:27el mundo de la banca.
00:29El cambio que se está produciendo a una velocidad sin precedentes que abre oportunidades
00:33pero que también plantea interrogantes.
00:35Para hablar de ello hoy tenemos con nosotros a Isabel Pérez del Caño, responsable de adopción
00:40de inteligencia artificial en BBVA, que nos va a explicar cómo se gestiona este cambio
00:44desde dentro de la entidad y qué desafíos van a marcar el futuro del sector.
00:48Hola Isabel, bienvenida, muchas gracias por venir.
00:51Hola, muchas gracias por invitarme.
00:52Tenía muchas ganas de hacer esta entrevista.
00:55Sí, yo también, muchas gracias, encantada de estar aquí.
00:57Sí, pues vamos a empezar, si te parece.
01:00BBVA lleva muchísimos años invirtiendo en inteligencia artificial, bueno, muchísimos
01:05dentro de lo que es una tecnología que es nueva, pero es verdad que ha sido pionero.
01:09¿Qué casos de uso destacarías hoy por su impacto directo en la cuenta de resultados?
01:14Y no sé si es posible cuantificar esta contribución.
01:18Bueno, como bien dices, yo creo que BBVA empezó una transformación digital, fue líder yo creo que en ese proceso
01:23de transformación
01:24y ahora yo creo que estamos también liderando esa transformación con la IA.
01:29Hay muchos casos, hay muchos casos de uso, hay muchos proyectos que se están desarrollando con ayuda de la IA,
01:34pero yo creo que lo importante, yo más que destacar el impacto en la cuenta de resultados, que hoy por
01:40hoy no lo estamos viendo.
01:41Yo creo que todavía es un debate muy extendido y muy amplio que profesores de universidad,
01:47grandes universidades, grandes organismos oficiales están viendo cuál puede ser ese posible impacto, pero no está claro.
01:52Y los inversores que están preguntando si todas esas inversiones van a tener ese retorno que esperan.
01:57Bueno, el propio mercado en sí mismo de la IA está teniendo muchísimas inversiones y todavía efectivamente está muy en
02:03análisis cuál sería ese retorno.
02:05Nosotros en BBVA lo que estamos haciendo es una adopción, yo creo que muy meditada, muy pausada y muy global.
02:12Entonces lo que estamos, y en concreto desde el área en el que yo estoy trabajando, hay muchas iniciativas de
02:16IA, como te digo,
02:17pero en el equipo de Global IA Adoption lo que estamos impulsando es la adopción de cada uno de los
02:23empleados que usen la IA.
02:24Entonces es que a cada uno de ellos aprendan a utilizar la IA en su día a día, en su
02:28trabajo,
02:29y que sean cada una de esas personas las que mejor conocen su puesto de trabajo, sus funciones, sus roles,
02:34los que vean en qué pueden aplicar la IA. Entonces estamos yo creo que en ese momento de adopción.
02:39De hecho, la historia un poco reciente, llevamos dos años con este proyecto.
02:44Empezamos en 2024 con un piloto de 11.000 licencias de chat GPT para empleados.
02:50Sí, me acuerdo.
02:51Y luego dimos otro paso importante en junio del año pasado.
02:55Nosotros trabajamos con el workspace de Google desde hace más de 10 años
03:00y también adoptamos el uso de la herramienta de IA de Google, Gemini y Notebook LEM.
03:06Y eso ya llegó a todos los empleados del banco y recientemente, que habréis visto también,
03:09hemos firmado un acuerdo estratégico con OpenAI y a partir de este mes de febrero
03:13hemos lanzado el uso de chat GPT a toda la plantilla.
03:18Entonces es un proceso de adopción, es un proceso de entender para qué se puede usar,
03:22pero muy democratizado, si me permites, porque es a todos los empleados,
03:26cada uno en su puesto de trabajo, con formación, con responsabilidad, pero también con autonomía.
03:33Y es un poco el proyecto que estamos lanzando.
03:36Entonces, impacto en cuanto a resultados, no estamos viendo todavía.
03:39Estamos midiendo adopción, estamos empezando a medir casos de uso,
03:42pero no tenemos todavía esa medición que me dices, pero obviamente estamos trabajando en ello.
03:48Eso que dices me parece muy interesante, porque al final cada uno, lo que tú comentabas,
03:51cada uno conoce su trabajo y sabe en qué le puede ayudar, ¿no?
03:54Sí, yo creo que...
03:55A ser más eficiente.
03:56Lo que pasa es que medir esa ganancia de productividad es complicado, efectivamente.
04:02O sea, yo creo que una de las, como te decía, una de las primeras decisiones que hicimos
04:06fue dar licencias a 11.000 empleados en el banco y teníamos un poco la disyuntiva
04:11de si la damos solo a los de tecnología, a los de data, a un colectivo concreto,
04:17y no, lo que decidimos es, oye, lo repartimos a todas las áreas, a todos los países,
04:21sabes que estamos en muchos países.
04:22Entonces, era un poco democratizar el acceso a este uso para empezar a ver
04:27dónde podía tener más sentido utilizarlo.
04:29Si tenemos una métrica, pero vamos, es una métrica declarativa,
04:33pero para nosotros es importante porque hemos seguido haciéndolo recurrentemente.
04:37Lanzamos un cuestionario de feedback a todos los empleados que tenemos estas herramientas
04:42y les preguntamos que, desde su perspectiva, cuánto estaban ahorrando,
04:46cuál era el impacto en su trabajo.
04:48Y ya digo que es una encuesta que estamos haciendo cuatrimestralmente
04:52y sí que hemos viendo cómo ese ahorro de tiempo ha ido creciendo.
04:57Ahora mismo estamos en tres horas a la semana por usuario.
05:00Ya digo, es declarativo, pero sí que hemos visto que en el pasado, cuando empezamos,
05:05había gente que nos decía, no, no, yo todavía no ahorro, estoy invirtiendo en aprender
05:09y estoy dedicando tiempo.
05:10Pero ese es el proceso de adopción que nos gusta medir y que queremos ver cómo efectivamente
05:16pasas de invertir un tiempo en formarte, en cacharrear, en probar cosas nuevas.
05:21Bueno, y en enseñar al modelo, ¿no?
05:23¿Qué es lo que tú necesitas?
05:25Bueno, y en enseñarle efectivamente qué mejores instrucciones, qué mejores guardarraíles,
05:29cómo mejor funciona.
05:31De hecho, como te decía, estamos trabajando tanto con Google como con el modelo de OpenAI.
05:36Entonces, también estamos viendo, oye, ¿para qué me funciona mejor una cosa?
05:39¿Para qué otra? Nuevas funcionalidades, que además esto es una locura,
05:42porque es que estamos en un entorno de guerra de empresas para quién tiene el mejor modelo,
05:47la mejor funcionalidad, que para nosotros como usuarios, pues es un entorno perfecto,
05:51porque es el mundo en el que cada vez los modelos cada vez van a ser mejores.
05:58Pero también es importante decir que tenemos que enseñar al modelo cómo efectivamente
06:04responde mejor a nuestras necesidades, pero también es verdad que estamos trabajando,
06:07y esto es súper importante, obviamente en un entorno regulado como es la banca,
06:11estamos trabajando en un entorno privado, en una nube privada, con lo cual todos los datos
06:16que nosotros utilizamos, bueno, pues los empleados, los datos que utilizamos
06:21y que incluimos en los modelos están en un entorno totalmente privado
06:25y bueno, pues no hay ningún riesgo, o sea, no sirven para reentrenar los modelos.
06:30Es nosotros entrenar a nuestros asistentes, a nuestras acciones, a nuestras tareas,
06:36pero no es para entrenar al modelo.
06:37Mira, era una de las preguntas que te iba a hacer.
06:41Dentro de las áreas que están utilizando la inteligencia artificial,
06:44como hemos comentado que permea al conjunto de la organización,
06:47creo que una de las que más he avanzado es en scoring crediticio,
06:50en ver si una persona tiene la solvencia para acceder a un crédito.
06:54¿Qué peso tienen actualmente los modelos de inteligencia artificial en este tipo de decisiones
06:59y cómo se combina con la supervisión humana?
07:02A ver, aquí también, yo no soy experta en todas las IAs,
07:07porque la IA, yo creo que como ya se ha hablado muchas veces,
07:10la que estamos hablando ahora es IA generativa,
07:12pero IA hay muchas más, en muchos en los modelos, crediticios, etc.
07:17Entonces, lo que sí te puedo decir es que lo que estamos persiguiendo con la IA generativa
07:21es que el criterio humano siempre sea el que prevalezca.
07:25Y además también estamos en un entorno regulado, como bien sabes,
07:28que en Europa tenemos una IA, que tenemos una serie de limitaciones
07:33en que se puede utilizar o no utilizar estos modelos.
07:36Pero el foco que estamos poniendo ahora mismo
07:39es en el control, el gobierno, de que todo lo que estamos haciendo
07:45tiene totalmente el control humano de momento
07:47y todavía no estamos dando ese paso de decir, oye,
07:51que no sé hasta qué punto llegaremos a darlo totalmente,
07:54yo creo que no, porque el tema del riesgo crediticio es un tema muy sensible
07:59y bueno, pues yo creo que hay que ir paso a paso.
08:01Pero ya te digo, todo lo que son los asistentes,
08:05los modelos que estamos, digamos, trabajando de IA generativa,
08:09de momento están totalmente con el...
08:12De hecho, tenemos nuestro lema que tenemos en el Banco Interno,
08:14es I am the human in the loop, somos nosotros los que estamos siempre
08:18en el loop de lo que la IA nos está dando.
08:20Y así de momento es como estamos trabajando para dar el siguiente paso
08:24hacia el mundo en el que algunas decisiones y algunas tareas
08:27se puedan tomar de forma más automática.
08:30Pero de momento estamos en un entorno mucho más humano, por así decirlo.
08:34Ya, es que precisamente eso es uno de los temas que están en el debate, ¿no?
08:37Ha habido, yo recientemente leía una cosa que directamente casi me explota la cabeza,
08:41que era que hay modelos, o sea, que los primeros modelos
08:45hacían trampas para no apagarse, ¿no?
08:47Como que si en entornos de pruebas, que les ponían a prueba
08:51para ver si en un momento querías pasar a decisión humana
08:57y ellos hacían un poco de trampas como para evitar ese paso a la decisión humana.
09:02Y que los modelos más avanzados han sido algunos capaces de detectar,
09:06esto en prensa sería, no me lo estoy inventando,
09:09han sido capaces de detectar cuándo están siendo testados
09:12para decir ahora sí me voy a apagar.
09:14Pero cuando sea de verdad, o sea, ese era como el relato periodístico.
09:18Me imagino que dentro de todo eso hay muchísimos más matices.
09:23¿Todo esto nos preocupa en qué momento, o sea,
09:26en una entidad hay que mantener un botón de apagado
09:29y de volver al entorno humano?
09:33A ver, como te digo, nosotros estamos todavía en el entorno humano.
09:36O sea, no tenemos nada que la máquina, que la IA haga solo
09:41y tengamos que poner el botón de apagado.
09:43Todo lo que estamos haciendo, nosotros tenemos una diferencia muy importante
09:47que llamamos asistentes.
09:50Nosotros hoy estamos trabajando con asistentes
09:52y en esos asistentes el humano siempre es el responsable.
09:55Con lo cual no hay un botón de apagado porque no va a pasar nada
09:58que no sea siempre controlado.
10:00Supervisado.
10:00Efectivamente, supervisado por el humano.
10:03Pero es verdad que la tecnología de ese quiero tener un botón de apagado
10:07ya está aquí.
10:08Lo que pasa es que esa tecnología la estamos,
10:09porque obviamente tenemos que primero, antes de adoptarla,
10:12tenemos que validarla con los equipos de, con playas,
10:15con los equipos de seguridad, porque efectivamente hay que tener
10:17muchos controles y muchos guardarraíles.
10:19En un banco especialmente.
10:19Ese es el mundo agéntico que yo creo que va a ser claramente
10:23la transformación de este año, que vamos a ir viendo.
10:26Pero efectivamente no podemos adoptar una tecnología que no sabemos
10:30que va a hacer cosas que nosotros no queramos que haga.
10:34Entonces, ahora mismo estamos en un paso y con modelos de gobierno
10:38yo creo que muy potentes, sin coartar la creatividad.
10:42Porque yo creo que estamos justo un poco en ese balance de,
10:45oye, tú crea, tú explora.
10:47Ahora, estamos en un entorno seguro, porque ahora mismo lo que te digo,
10:49son asistentes lo que estamos utilizando,
10:52con lo cual no hay ninguna automatización de ninguna tarea.
10:56Tú tienes que seguir siendo el experto,
10:58que con lo que te devuelves asistente tomes la decisión.
11:01¿Y en qué áreas es más importante mantener esa supervisión humana?
11:06¿Y qué áreas estáis pensando en esa mayor automatización que comentabas antes?
11:10A ver, como te decía, esto es un proyecto que lo hemos llevado a todas las áreas.
11:16Entonces, todas las áreas, con su mejor conocimiento, son las que están decidiendo
11:22qué tareas son las que quieren seguir teniendo criterio humano y expertise humano
11:26para tomar esa decisión y qué tareas son las que son más potencialmente automatizables.
11:32De hecho, hemos lanzado una línea de trabajo que llamamos Future of Work,
11:36que justamente va a eso.
11:37Nosotros pensamos que la AIA no va a automatizar roles,
11:40no va a automatizar procesos enteros, va a automatizar tareas.
11:44Entonces, dentro de cada área, dentro de cada departamento, del banco,
11:47dentro de cada equipo, lo que hay que hacer es justo ese levantamiento de,
11:50oye, dentro de todas las tareas que yo hago,
11:53¿qué tareas van a ser más humanas?
11:55¿Qué tareas pueden ser más automatizables?
11:57Con todos los controles que haya que poner y todos esos botones de para.
12:02Pero también vemos que hay un espacio,
12:03porque yo creo que este mundo lo que vemos es que no es blanco o negro,
12:06o lo hace el humano o lo hace la AIA.
12:07O sea, vemos un muchísimo espacio de lo que llamamos la aumentación humana,
12:13de ser capaz de la colaboración entre el humano y la máquina
12:16y de ser capaz de hacer más cosas.
12:18Más cosas con la AIA, con mayor calidad,
12:22que nos ayuden a hacer en menos tiempo.
12:24Siempre yo creo que además el tema del impacto
12:26se está fijando mucho en la parte de la productividad, la eficiencia.
12:29Y nosotros aquí también vemos que hay una parte de creatividad,
12:32de hacer cosas que antes no hacías,
12:33de hacer más cantidad, hacerlo con mayor calidad.
12:37No solo es tiempo.
12:38O sea, ese tiempo también lo puedes invertir en hacer más cosas,
12:40de más calidad, con otra innovación.
12:43Por supuesto, la personalización, etc.
12:46Pero sí que es importante eso,
12:47que en todos los dominios y en todos los países
12:50hay que identificar qué tareas las tenemos que diseñar nosotros,
12:53qué tareas son las que tienen que seguir siendo criterio humano,
12:56qué tareas son las que tenemos que colaborar con la AIA
12:58y qué tareas son las que podemos delegar más en la AIA.
13:02A mí la palabra automatización me parece que sí tiene sentido,
13:05se van a poder automatizar cosas.
13:07Pero no olvidemos que esto sea generativa.
13:09O sea, que no es...
13:11Oye, cuando A haz B, no es un automatismo,
13:15lo de lo que podemos estar acostumbrados en el pasado,
13:17el automatismo es, oye, una cadena de montaje,
13:20siempre haz lo mismo.
13:21La generativa no siempre te responde lo mismo a la misma pregunta.
13:24Ya, ya, no, sin duda.
13:25Y desde tu experiencia, ¿cuál es el principal reto a la hora de escalar
13:29la inteligencia artificial en una organización como BBVA?
13:34Bueno, yo creo que por nuestra experiencia,
13:37yo creo que el principal reto es un apoyo del leadership.
13:43Eso ya lo tenéis.
13:44No, no.
13:45Te estoy diciendo cuáles son los pilares que nosotros hemos tenido.
13:47El apoyo del leadership,
13:49un equipo dedicado,
13:51el equipo en el que yo trabajo es el equipo,
13:53tenemos un equipo dedicado, es pequeño,
13:54de adopción que nuestro objetivo y nuestras funciones
13:58es para impulsar esta adopción.
14:00Y luego una comunidad,
14:01una comunidad que se ha creado,
14:04que llegue a la máxima granularidad en toda la organización,
14:07porque yo creo que esto,
14:08lo que nosotros veíamos también como nuestra misión
14:10dentro de este proyecto es,
14:11esto no es un proyecto de tecnología,
14:15o voy a decir no solo de tecnología,
14:17esto era un proyecto de cambio cultural y muy humano,
14:20con lo cual leadership, equipo dedicado
14:22y sobre todo una red del cambio que compartir,
14:25cuando compartes los casos de uso que tú has utilizado,
14:28a mí me ha servido en esto,
14:29yo lo he utilizado para esto,
14:30y cuando eso llega granularmente a toda la organización,
14:32es el éxito de una adopción.
14:34¿Y dónde estáis viendo más entusiasmo
14:36y más reticencias para adoptarlo?
14:38Yo desde luego a nivel sociedad,
14:40me ha sorprendido porque otros cambios
14:42como que han costado,
14:43ha costado que entraran más,
14:45pero ahora mismo yo veo que todo,
14:47que hay una parte muy grande de la sociedad
14:49que está recurriendo a herramientas
14:51de inteligencia artificial
14:52para millones de tareas de la vida diaria,
14:55o sea que me sorprende la adopción.
14:57¿A vosotros os está sorprendiendo
14:59qué partes del banco tienen más entusiasmo
15:01y más facilidad,
15:02cuáles tienen más reticencias?
15:05Yo te diría que reticencias
15:07por ningún área del banco está habiendo.
15:09Obviamente cada uno tiene su papel,
15:11las áreas de compliance,
15:12las áreas de seguridad,
15:13tienen que velar por estos temas,
15:15pero yo creo que está habiendo un entusiasmo general,
15:18general en todas las áreas.
15:20De hecho, hemos tenido que,
15:21o sea,
15:22esa red de que te digo de adopción,
15:24del cambio,
15:24pues nosotros le llamábamos champions,
15:26que son los responsables de data
15:28dentro de cada país o cada dominio,
15:30pero luego ha habido una cosa súper interesante
15:32que se ha creado una red
15:34de que los podíamos llamar fans,
15:36o sea,
15:36de repente de forma muy orgánica,
15:37gente que estaba emocionada,
15:39hay fans,
15:40sí,
15:40sí,
15:40nosotros los hemos llamado wizards
15:42y los estamos un poco organizando,
15:43ya tenemos pues foros,
15:45etcétera,
15:45también para darles mayor formación,
15:47estar más actualizado de temas.
15:49Los hemos llamado nuestros magos,
15:50nuestros wizards,
15:51porque son gente realmente entusiasmada,
15:53fan de esta adopción
15:54y es que son en todos los países,
15:56en todos los dominios,
15:57con lo cual te diría que la adopción
15:58ha sido muy fácil
15:59y obviamente con los temas de seguridad,
16:02con compliance,
16:03con legal,
16:04que han tenido que estar,
16:06pero han estado desde el principio
16:07súper,
16:08bueno,
16:09pues trabajando también
16:10para que esto saliera adelante.
16:11De manera constructiva.
16:13Y de cara al cliente,
16:14porque claro,
16:15hay una parte de la narrativa
16:17que rodea la inteligencia artificial,
16:20que es muy positiva
16:21de lo que comentamos,
16:23que te puede ayudar en tu vida diaria,
16:25pero también hay una parte,
16:27el miedo que supone a nivel de,
16:30bueno,
16:31pues eso de la privacidad,
16:33que ya has comentado
16:33que en vuestro caso
16:34todas las herramientas
16:37no están en la nube,
16:38pero de cara a los clientes
16:41habéis tenido que combatir miedos,
16:44es algo que creéis
16:44que se percibe de manera positiva,
16:46es algo que también pensando
16:48en eficiencia a nivel de empleados,
16:51si puedes suponer coste de empleos.
16:56Pues la verdad es que te diría
16:58que los pasos que se están dando
17:00para implantar la IA en el cliente
17:02son también pasos muy sólidos,
17:04sabes que tenemos nuestro chatbot Blue
17:07que está obviamente avanzando
17:09para adoptar IA
17:11también en esas conversaciones,
17:13yo creo que hay que adoptar lo bueno
17:15y yo creo que desde una perspectiva,
17:17y hablo casi como cliente yo personalmente,
17:19pues oye,
17:20tener siempre disponible
17:22una respuesta 24-7
17:24de una forma con lenguaje natural,
17:26pues yo creo que eso siempre
17:26es una ventaja,
17:28pero por supuesto que hay que dar
17:29todas las garantías
17:30de tener siempre a un humano al mando,
17:32yo vuelvo un poco a ese,
17:34el humano en el loop,
17:35yo creo que eso es lo que todavía,
17:38y yo creo que en la relación
17:39con el cliente hay mucho por hacer,
17:42yo creo que se están todavía
17:42dando pequeños pasitos
17:44y que efectivamente,
17:45bueno,
17:46pues hay que hacerlo
17:46con todas las garantías
17:47de seguridad,
17:48de confidencialidad
17:49y del humano al mando.
17:53Y de cara a la regulación,
17:55Europa,
17:56bueno,
17:57ya sabemos que siempre
17:58es más garantista
17:59respecto a otras regiones del mundo,
18:03¿cómo crees que hay que equilibrar
18:06ese respeto a las garantías
18:09con fomentar con la innovación,
18:11lo que antes mencionabas también,
18:13no coartar la creatividad,
18:16pero al mismo tiempo
18:16ofrecer una seguridad
18:18a los europeos?
18:21Bueno,
18:22yo no soy experta en regulación,
18:25va eso por delante,
18:26tengo una opinión muy personal
18:29viendo un poco la velocidad
18:31y los riesgos
18:32que tiene también
18:33esta tecnología,
18:34yo la verdad es que
18:34me siento un poco más segura
18:36estando en Europa,
18:37yo sé que probablemente
18:39hay a veces
18:39sobre regulación
18:41y bueno,
18:42pues probablemente
18:43en algunos ámbitos
18:44sí que pueda ser así.
18:46A mí en este caso concreto
18:47me parece que
18:48creo que tengo un poco más
18:49de seguridad
18:50de estar en Europa,
18:51trabajando y utilizando la IA
18:52que a lo mejor
18:53en otros países.
18:56Pero es verdad
18:57que hay que poner
18:58un gobierno
18:58y un control
19:01porque hay que explicar
19:02también cuáles son
19:03los riesgos de usar la IA,
19:05hay que explicar,
19:06hay que también tener
19:07unas buenas prácticas
19:08de, oye,
19:10cuando haces algo con IA
19:10pues declararlo,
19:12etcétera.
19:12Entonces,
19:13yo creo que todo esto
19:13está por escribir.
19:14Nosotros internamente
19:15sí que hemos,
19:16estamos trabajando
19:17en un modelo de gobierno
19:18porque efectivamente
19:19no queremos coartar
19:20la creatividad
19:21pero también queremos
19:22tener unos mínimos
19:23de control.
19:24Hemos hecho formación
19:25obligatoria
19:26a todos los empleados
19:27que tienen acceso
19:27a estas herramientas
19:28con unos básicos de,
19:30oye,
19:30¿para qué sirve?
19:31Y ten cuidado con esto,
19:32¿cómo funciona?
19:33Unos mínimos de,
19:34¿cómo es esto
19:35de la inteligencia
19:36artificial generativa?
19:38Pero también tenemos
19:38que poner unos modelos
19:39de gobierno,
19:40oye,
19:41no puedes hacer asistentes
19:42que sirvan para
19:45contestar a un cliente
19:46o si lo haces
19:46tienes que cumplir
19:47con todos estos requerimientos.
19:49Entonces,
19:50estamos poniendo
19:50muchas métricas
19:52de gobierno
19:52que yo creo
19:53que no son muy invasivas
19:54pero sí es tener
19:54un poco esa sensibilidad
19:55de decir,
19:56oye,
19:57ojo con esto
19:57y de nuevo,
19:58estamos en la fase
19:59de estás al mando,
20:00eres humano en el loop.
20:02En el momento
20:03en que pasemos a gentes
20:04el gobierno
20:04tiene que ser mucho mayor
20:06porque ya empezará
20:07a tomar algunas decisiones
20:08y que nos va a ayudar
20:09a optimizar
20:12algunos procesos
20:13pero claro,
20:13tiene que haber
20:14muchos más controles.
20:15Pero yo creo
20:15que ese es el equilibrio
20:17que buscamos
20:18y que ya te digo
20:18que toda la organización
20:19ha sido siempre
20:20yo creo que
20:21nuestro objetivo.
20:23Todas las áreas
20:23que tienen que hacer
20:24esos controles
20:25y esas regulaciones
20:25han estado siempre
20:27muy en la línea
20:28de esto tiene que venir,
20:29esto hay que hacerlo,
20:30esto hay que adoptarlo
20:30pero tiene que tener
20:31unos mínimos.
20:32Entonces,
20:32ese equilibrio
20:33yo creo que se puede hacer
20:34y ya te digo,
20:35yo estoy más tranquila
20:36con la regulación europea
20:37que tenemos
20:38que no si estuviéramos
20:40en otros países.
20:41Muy bien,
20:42pues Isabel,
20:42muchísimas gracias
20:43por haber compartido
20:44con nosotros este rato
20:46y habernos dado
20:47una visión
20:47sobre cómo estáis avanzando
20:49en inteligencia artificial
20:50en BBVA.
20:50Muchas gracias.
20:51Muchas gracias a ti.
20:52Y a ustedes,
20:53gracias por estar ahí
20:54y hasta pronto.
21:10Gracias.
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