Más allá del primer avance con IA: cómo Brex toma decisiones de onboarding en minutos con un equipo agéntico en evolución

Como Head of Onboarding en Brex, dirige un equipo muy distinto del que encontró hace cinco años: una mezcla de expertos humanos y agentes de IA que toman decisiones de KYC y de suscripción (underwriting) codo a codo.

Flora cuenta cómo es operar IA en el onboarding más allá de los pilotos iniciales, desde fijar los límites adecuados hasta elevar el estándar de calidad de los datos.

Cómo Brex transformó el onboarding de clientes con un equipo híbrido de IA y personas

Cuando los agentes de IA llegaron por primera vez a los servicios financieros, prometieron ayudar a los equipos a avanzar más rápido que nunca. Pero transformar las operaciones con IA exige una estrategia real. Los equipos deben combinar a expertos en IA con profesionales que conozcan a fondo el flujo de trabajo de punta a punta.

Para lograrlo, Brex creó lo que Flora describe como “una startup dentro de una startup”. Es un equipo dedicado que reúne a ingenieros y expertos en operaciones para rediseñar los procesos con la IA en el centro.

En KYC y suscripción (underwriting), el equipo de Flora implementó agentes de IA para respaldar decisiones que antes se basaban en lógica determinista y basada en reglas, con enormes mejoras en eficiencia y calidad de las decisiones. Las decisiones automatizadas pasan por agentes, mientras que los casos complejos se derivan a analistas expertos.

Según Flora, el tiempo de revisión de un solo caso pasó de más de una hora a menos de diez minutos. “Me impresionó mucho ver de verdad lo grande que fue la mejora gracias a la IA”.

Pero lo más interesante para Flora no es el logro inicial. Es aprender a gestionar y ajustar el desempeño de los agentes, aplicar experiencia humana en los casos críticos y construir un ciclo de retroalimentación en el que el criterio humano mejore continuamente el sistema.

Más allá del primer logro: lo que se necesita para monitorear, ajustar y controlar la IA en producción

Cuando las organizaciones empiezan a implementar IA, es natural evaluar el avance según el primer gran lanzamiento. Flora anima a los líderes a mirar más allá de ese hito.

En Brex, por ejemplo, el primer lote funcional de automatización estuvo listo rápidamente. Flora calcula que fueron un par de meses, impulsados por una mentora visionaria, Camilla Morais, ex COO de Brex, que tenía ganas de adoptar la tecnología desde temprano. Pero eso fue solo el comienzo.

“En IA, la gente siempre celebra lo grande que es el primer logro, y es muy cierto”, dice Flora. “Pero igual de importante es todo el mantenimiento: lograr que el programa siga evolucionando por sí mismo… y entregue constantemente el resultado ideal en producción”.

El mantenimiento se vuelve más sofisticado en áreas complejas como el onboarding de clientes, que puede implicar cerca de cincuenta controles distintos. El equipo de Brex definió la secuencia óptima de esos controles, si debían intervenir personas o agentes, y cómo construir la arquitectura que permita que todo funcione sin problemas. En los casos de uso empresariales, señala Flora, es difícil imaginar que la IA reemplace por completo ese trabajo transversal y continuo.

La conclusión de Flora se hace eco de un patrón que escuchamos a menudo de los líderes que implementan bien la IA: el sistema nunca está terminado. Un primer logro puede atraer atención, pero el valor duradero surge de tratar la IA como algo que se ajusta y se gobierna continuamente.

El papel de la gobernanza en las decisiones de IA de alto riesgo

Flora piensa que los líderes de servicios financieros también pueden obtener valor de la IA si establecen los límites correctos.

La primera pregunta es hasta dónde llevar la automatización. Como lo plantea Flora, los modelos de IA actuales podrían, técnicamente, automatizar decisiones mucho más allá de donde Brex traza la línea. Pero una automatización agresiva no siempre es el enfoque correcto, en particular en un entorno regulado.

Por eso, el equipo de Brex pondera de forma deliberada la automatización frente a su apetito de riesgo. Flora dice: “A veces tengo que exigir revisión manual a partir de cierto tamaño de límite para estar realmente seguros de la decisión, en lugar de depender por completo de la IA”.

La segunda pregunta tiene que ver con la calidad de los datos. En palabras de Flora, la IA es tan buena como sus insumos, como cocinar un gran plato con los ingredientes correctos.

Por ejemplo, los revisores humanos podían suavizar alguna entrada desordenada ocasional, pero a escala las decisiones automatizadas necesitan datos más limpios y consistentes. Una señal dudosa que una persona habría sabido sortear, como una dirección comercial que usa “St.” en lugar de “Street”, ahora puede repercutir en muchas decisiones con IA.

“Ya no siempre vamos a tener a una persona que lo detecte”, señala Flora. “Eso eleva el listón en cuanto a cómo gestionamos los datos, cómo gestionamos los ingredientes con los que preparamos el plato”.

Ese listón más alto, sostiene, en realidad está llevando a los equipos a hacer un trabajo valioso: prestar mucha atención a la calidad de los datos, probar la lógica con datos históricos de forma exhaustiva y monitorear con rigor las decisiones automatizadas.

Lo que Flora observa a continuación: mantener la experiencia en el dominio para la próxima generación

Por encima de todo, a Flora le importa sobre todo lo que la IA cambia para las personas y los equipos, y cómo construir y mantener la experiencia en el dominio.

Hoy, Brex puede automatizar con confianza las decisiones rutinarias y de menor riesgo porque los agentes utilizados fueron construidos y entrenados por expertos en servicios financieros.

La pregunta ahora es: cuando esos expertos sigan su camino, ¿cómo será realmente la próxima generación de talento? O, como dice Flora, ¿contamos con el tipo de cantera de talento que pueda saltar directamente al extremo complejo?

Es una perspectiva con visión de futuro, que entiende la experiencia humana como algo que hay que cultivar y las habilidades como algo que debe evolucionar junto con la innovación tecnológica.