--- title: Gobernanza de IA y ecosistema de agentes para aumentar la productividad description: Una gran institución bancaria creó un ecosistema de agentes especializados para reducir la dependencia de los expertos de mayor experiencia, acelerar las entregas y dar mayor consistencia al uso de la IA generativa. El proyecto redujo el trabajo repetido en un 88 %, generó un ahorro de tiempo superior al 40 % y consolidó un marco de gobernanza resistente a las restricciones de seguridad. image: https://math.group/hubfs/Gemini_Generated_Image_ehg626ehg626ehg6.png --- # Gobernanza de IA y ecosistema de agentes para aumentar la productividad ![Gemini_Generated_Image_ehg626ehg626ehg6](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_ehg626ehg626ehg6.png?width=2752&height=1536&name=Gemini_Generated_Image_ehg626ehg626ehg6.png) Sector Servicios financieros Desafío La operación dependía de especialistas que transformaran las demandas del negocio en entregas técnicas, lo cual generaba filas, aumentaba el lead time y concentraba el conocimiento crítico en pocas personas. Al mismo tiempo, el uso de la Inteligencia Artificial genérica producía respuestas inconsistentes, retrabajo y baja confianza en los resultados. Resultados El proyecto redujo el trabajo de corrección en un 88 %, generó aumentos de productividad superiores al 40 % y alcanzó un uso diario del 60 % entre los encuestados, de los cuales más del 70 % informó haber ahorrado tiempo. Producto clave MATH AI Platform 88% Reducción del retrabajo +40% Ganancia de tiempo en las entregas +70% Usuarios reportaron ahorro de tiempo 60% Uso diario entre los encuestados ## "El tema nunca fue solamente incorporar la IA para responder, sino garantizar que respondiera de acuerdo con las reglas del negocio y con la consistencia suficiente para convertirse en capacidad operativa." Superintendente de Datos y Eficiencia Operativa Servicios financieros ![Gemini_Generated_Image_hd2t44hd2t44hd2t](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_hd2t44hd2t44hd2t.png?width=2752&height=1536&name=Gemini_Generated_Image_hd2t44hd2t44hd2t.png) ## Contexto La operación pertenece a un banco con alta demanda de datos, múltiples áreas consumidoras de información y un entorno técnico con gran cantidad de sistemas, siglas y flujos. Las solicitudes sencillas y recurrentes, como generación de *queries*, comprensión de bases de datos y apoyo a la taxonomía, dependían de especialistas técnicos con dominio de SQL, Oracle y Databricks. Esto generaba filas, concentraba el conocimiento y aumentaba el *lead time*. El uso de IA generativa en formato genérico producía códigos incorrectos y referencias a tablas inexistentes, generando así un ciclo de retrabajo. ## Un ecosistema en lugar de un chat genérico MATH estructuró un ecosistema de agentes especializados sobre Microsoft Copilot Studio. Se crearon capas funcionales diferenciadas: agentes para traducir el lenguaje natural en *queries* optimizados para Oracle y Databricks; agentes centrados en condensar las señales provenientes de múltiples fuentes de reclamos; agentes para automatización de la taxonomía en Jira y GTM; y agentes orientados al *onboarding* corporativo. MATH implementó *guardrails* en los *prompts* para garantizar adherencia a las reglas del negocio. Se preparó la arquitectura para operar tanto con agentes autónomos como con *prompts* estructurados en modo guiado. ## Una verdadera ganancia de productividad La reducción del 88% en el retrabajo demuestra que la operación dejó de convivir con respuestas imprecisas y ciclos de corrección. Más del 70% de los usuarios reportaron un verdadero ahorro de tiempo en sus actividades, con beneficios superiores al 40% en las entregas. El uso diario por parte del 60% de los encuestados indica adherencia práctica en la rutina. Incluso cuando los cambios en las políticas de seguridad limitaron durante un cierto periodo a los agentes autónomos, el valor de la solución se mantuvo a través de los *prompts* guiados. ## ¿Su operación ya ha transformado el conocimiento especializado en capacidad escalable? [![ Converse con nuestros especialistas ](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/21993063/interactive-216443236458.png) ](https://math.group/hs/cta/wi/redirect?encryptedPayload=AVxigLKPVSoDy7w831IEvI8C3hiz1p9cFgdcN4siUbnzBFndR42yFwSSkcSFwUt1mHGFcQlxqrLwM4G0OwqUqepjKCWf6jisRu70fh%2BExQAtlPod6Gp6GXUTQDqjHgO%2F64LribGA4xvMv0ehAP4bKN2J1PBHoK3jK1Nyb6rWYVr11lXJL3mnnQ%3D%3D&webInteractiveContentId=216443236458&portalId=21993063&hsLang=es) ## Casos de éxito relacionados [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_ki1dnjki1dnjki1d.png?width=1376&height=1376&name=Gemini_Generated_Image_ki1dnjki1dnjki1d.png) Servicios financieros ### R$ 36 millones recuperados con trazabilidad de logs y ahorro jurídica ](https://math.group/es/cases-de-sucesso/reversao-processos-civeis-rastreabilidade-logs?hsLang=es) [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_kyku7kkyku7kkyku.png?width=1376&height=1376&name=Gemini_Generated_Image_kyku7kkyku7kkyku.png) Servicios financieros ### CRO Boost: un framework de pruebas A/B elimina el backlog y acelera las entregas ](https://math.group/es/cases-de-sucesso/cro-boost-framework-testes-ab-eliminacao-backlog?hsLang=es) [![](https://math.group/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_c5gzxhc5gzxhc5gz.png?width=1376&height=1376&name=Gemini_Generated_Image_c5gzxhc5gzxhc5gz.png) Servicios financieros ### Forecast 360: previsiones financieras en minutos, con mayor precisión. ](https://math.group/es/cases-de-sucesso/forecast-360-previsao-financeira-automatizada?hsLang=es)