BBVA desarrolla junto a AWS una nueva arquitectura tecnológica para acelerar sus soluciones de IA

En colaboración con AWS, BBVA ha implementado en ADA, su plataforma global de analítica, datos e IA, un marco de trabajo MLOps (Machine Learning Operations) que permite gestionar de forma más escalable y gobernada el ciclo de vida de los modelos de IA. La arquitectura automatiza tareas operativas y procesos de validación, integrando el desarrollo, las pruebas y el despliegue de soluciones dentro de la operativa tecnológica del banco. Ambas compañías han presentado la solución en el evento anual AWS Summit.

La arquitectura facilita el trabajo de los más de 6.500 usuarios de ADA, entre ellos 1.000 científicos de datos, que desarrollan soluciones basadas en IA en BBVA, lo que permite acelerar su creación y despliegue a todo el Grupo. En proyectos piloto, como recomendaciones personalizadas a clientes o predicción financiera, la solución ha permitido reducir los tiempos de desarrollo entre un 20% y un 75% y optimizar los costes operativos de infraestructura entre un 40% y un 55%.

La arquitectura MLOps también incorpora la gobernanza dentro del ciclo de desarrollo de los modelos de IA. El sistema automatiza procesos de validación, trazabilidad y control para facilitar el paso seguro de los modelos a producción, manteniendo los mecanismos de revisión y aprobación establecidos por el banco. Además, conserva un registro centralizado de auditoría para garantizar que todos los modelos de ‘machine learning’ generados en BBVA cumplen con  los estándares de seguridad y transparencia bajo los que opera el sector financiero. El sistema resulta esencial en un sector en el que la trazabilidad, la seguridad y el control del riesgo son críticos.

“La inteligencia artificial solo genera valor real cuando puede escalarse de forma industrial en toda la organización. La nueva arquitectura MLOps nos sitúa en una posición de ventaja para acelerar la transformación de nuestra operativa interna y llevar a nuestros clientes soluciones de IA seguras y transparentes con mayor rapidez”, explica Natalia Sampietro, del equipo de Data & Analytics Enablement de BBVA.

Esta transformación se basa en Amazon SageMaker AI, el ecosistema de herramientas de AWS para crear, entrenar, desplegar y gestionar modelos de ‘machine learning’ e inteligencia artificial. Uno de los principales avances de la solución es la creación de entornos efímeros de desarrollo sobre infraestructura de ‘machine learning’ en la nube de AWS, que permiten a varios equipos trabajar, experimentar y validar nuevas funcionalidades en paralelo sin interferir entre sí ni afectar a entornos compartidos. Una vez finalizadas las pruebas, los recursos se eliminan automáticamente, lo que acelera los ciclos de desarrollo y optimiza el uso de infraestructura.

"En AWS estamos orgullosos de colaborar con BBVA en esta transformación que permite a más de 6.500 profesionales de los datos acelerar la creación y despliegue de modelos de IA con autonomía y rigor. Con esta arquitectura MLOps, BBVA demuestra su visión innovadora y su apuesta por escalar la IA de forma segura y ágil a nivel global", afirma Carlos Alegre Berges, responsable de ventas para sector FSI en AWS España.

El caso fue presentado durante el evento anual de negocio AWS Madrid Summit, donde la empresa presentó ante más de 10.000 asistentes el informe ‘Desbloqueando el potencial de la IA en España’ que también destaca el proyecto conjunto con BBVA como ejemplo de transformación tecnológica y adopción avanzada de inteligencia artificial en entornos empresariales.