Por Canuto  

BNY decidió no participar en la carrera corporativa por quemar tokens de IA y, en su lugar, mide la tecnología por el valor que aporta a sus operaciones, su personal y sus resultados financieros.

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  • BNY no utiliza el volumen de solicitudes, tokens o agentes desplegados como principal métrica de éxito para su estrategia de IA.
  • Más del 40% del código del banco fue creado con IA en el primer trimestre de 2026, porcentaje que luego subió aproximadamente al 50%.
  • Los ingresos por empleado aumentaron de USD $338.000 en 2022 a USD $401.000 en 2025, mientras el ingreso antes de impuestos pasó de USD $99.000 a USD $143.000.

 

El banco BNY decidió mantenerse al margen de la llamada fiebre del tokenmaxxing, una práctica que convirtió el consumo de tokens de inteligencia artificial en una especie de símbolo de estatus dentro de algunas empresas tecnológicas.

La estrategia del banco consiste en evaluar la IA por los cambios que produce en el trabajo, la capacidad operativa y los resultados financieros, no por la cantidad de solicitudes enviadas a un modelo.

BNY evita la carrera por quemar tokens

El tokenmaxxing ganó notoriedad como una métrica informal para medir cuánto uso hacen los empleados de las herramientas de IA. En ciertas compañías, los ingenieros recibieron incentivos para escalar posiciones en tablas de clasificación mediante un mayor consumo de tokens.

Los críticos de esa práctica sostienen que puede distorsionar los incentivos internos. También advierten que el gasto creciente en IA no necesariamente se traduce en aumentos reales de productividad.

Dermot McDonogh, CFO de BNY, explicó que el concepto nunca se consolidó dentro de la institución financiera. Según su declaración, recogida por Fortune, los costos de tokens son “modestos dentro de lo modesto” frente al presupuesto general de ingeniería del banco.

El liderazgo de BNY se preparó para responder a la conversación externa sobre el tokenmaxxing. Sin embargo, McDonogh consideró que concentrarse en esa métrica habría desviado la atención de indicadores con mayor relevancia para el negocio.

“No es algo de lo que pasemos tiempo hablando”, dijo McDonogh al explicar la posición del banco. “No podría decirte cuántas solicitudes hicimos la semana pasada. Estoy más enfocado en los resultados.”

Una plataforma interna y una adopción gradual

BNY comenzó a desarrollar su estrategia de IA poco después de la aparición de ChatGPT. Desde entonces, la institución ha dedicado varios años a construir una plataforma interna agnóstica frente a los grandes modelos de lenguaje.

El banco también estableció alianzas con proveedores de modelos y empresas hyperscaler. Ese enfoque busca evitar una dependencia excesiva de una sola tecnología y permite dirigir cada tarea hacia el modelo más apropiado.

Los sistemas internos realizan esa asignación de manera automática. Así, los empleados no necesitan optimizar manualmente cada solicitud para controlar el consumo o buscar el modelo adecuado para una tarea específica.

McDonogh atribuyó parte del avance al compromiso de la dirección ejecutiva y a un esfuerzo deliberado de adopción cultural. “Ha habido una desmitificación”, afirmó, al describir cómo el personal dejó de percibir la IA como una amenaza incomprensible.

El CFO agregó que los trabajadores ya no se sienten inseguros frente a la tecnología. A su juicio, ese cambio cultural resulta fundamental para que una organización pueda ampliar el uso de la IA con responsabilidad.

BNY también creó un esquema de formación con tres niveles de competencia en IA. El nivel más avanzado entrega la designación de “pionero”, que exige capacitación formal y pruebas.

El acceso a los modelos más avanzados depende de la experiencia alcanzada por cada empleado. Con ello, el banco busca vincular la capacidad técnica con estándares de calidad y responsabilidad.

La IA entra en el código y las operaciones

Los resultados de la estrategia ya aparecen en áreas centrales de BNY. Durante el primer trimestre de 2026, más del 40% del código del banco fue creado con asistencia de inteligencia artificial.

Ese porcentaje aumentó posteriormente hasta aproximadamente el 50%. La cifra muestra que la IA dejó de limitarse a experimentos aislados y comenzó a integrarse en el trabajo cotidiano de los equipos de ingeniería.

La tecnología también participa en procesos operativos y administrativos. Cerca de la mitad de los planes anuales de cuentas se redactan con ayuda de IA, según los datos compartidos por McDonogh.

La incorporación de clientes representa otro caso de uso relevante. Aproximadamente el 25% de ese proceso cuenta con apoyo de IA, lo que permite introducir asistencia tecnológica en una etapa importante de la relación comercial.

El banco utiliza además IA para revisar cerca del 70% de los pagos a partes restringidas. Este proceso pertenece a las funciones de control y cumplimiento, donde la precisión y la trazabilidad resultan especialmente relevantes.

McDonogh no presentó estos avances como una estrategia de reducción de personal. “No hemos reducido la huella, pero nos ha permitido hacer más con la huella que tenemos”, explicó.

Productividad, finanzas y capacidad institucional

El impacto financiero de la estrategia aparece en las métricas por empleado. Los ingresos por trabajador aumentaron de USD $338.000 en 2022 a USD $401.000 en 2025.

Durante el mismo período, el ingreso antes de impuestos por empleado pasó de USD $99.000 a USD $143.000. Las cifras no atribuyen de manera exclusiva el crecimiento a la IA, pero coinciden con el proceso de expansión de sus aplicaciones internas.

El CFO describió esas mejoras como creación de capacidad más que como ahorro directo de costos. La diferencia es importante, porque implica que BNY busca ampliar el volumen y la calidad del trabajo sin reducir necesariamente su estructura operativa.

Para seguir el avance, BNY organiza sus mediciones alrededor de flujos de trabajo como innovación, prospección, incorporación, transacción y optimización. Este marco permite analizar dónde la tecnología modifica procesos concretos.

El banco continúa desarrollando Eliza, su plataforma interna de IA. El sistema funciona como una capa de contexto para toda la firma y mejora a medida que incorpora más datos y casos de uso.

Dentro del área financiera, McDonogh identifica como prioridades la elaboración de informes regulatorios, el análisis de balances y la modelización predictiva. Estas tareas requieren combinar información extensa con criterios consistentes de análisis.

La IA también participa cada vez más en la preparación de resultados corporativos. Sus herramientas ayudan a sintetizar las expectativas de los analistas y a anticipar preguntas de los inversionistas.

El caso de BNY ofrece un contraste con las métricas de vanidad que suelen acompañar a las nuevas tecnologías. Contar tokens puede mostrar actividad, pero no demuestra por sí solo que una organización tome mejores decisiones o produzca más valor.

La discusión empresarial se amplía

El debate sobre las métricas de IA coincide con una transformación más amplia del modelo operativo de las áreas financieras. Un informe de Alvarez & Marsal sostiene que las finanzas avanzan desde programas de transformación únicos hacia una evolución continua.

El documento plantea que los CFO y los líderes financieros deben rediseñar sus funciones antes de que el mercado avance más rápido que sus organizaciones. La IA aparece así como una herramienta de cambio permanente, no como un proyecto con fecha de cierre.

Según el informe, tres anclajes redefinen el próximo capítulo de las finanzas y la forma en que esa función crea valor. Uno de los cambios centrales consiste en pasar de optimizar procesos a asumir la propiedad de las decisiones.

Ese nuevo modelo conecta trabajo, talento y capacidades digitales dentro de las finanzas. La consecuencia es un papel más estratégico para los equipos financieros, que pueden utilizar la IA para interpretar información y apoyar decisiones empresariales.

El contexto corporativo también incluye empresas tradicionales que aprovecharon el auge de la IA para multiplicar sus valoraciones. Un análisis de Shawn Tully las describió como “Centuriones de IA” y señaló que seis compañías anteriormente letárgicas alcanzaron capitalizaciones superiores a USD $100.000 millones.

En paralelo, la lista Fortune Global 500 de 2026 clasificó a las corporaciones más grandes del mundo por ingresos correspondientes al año fiscal 2025. En su 37.ª edición, las compañías reunieron USD $43,1 billones en ingresos, un aumento del 3%, y USD $3,4 billones en ganancias, un incremento del 14%.

Las empresas incluidas en la clasificación emplearon a 70,2 millones de personas y representaron aproximadamente dos tercios del producto interno bruto mundial. Las 50 primeras concentraron un tercio de los ingresos totales y el 39% de las ganancias.

Movimientos en las finanzas corporativas

Ashwath Bhat fue nombrado CFO de Capitolis, una empresa de tecnología financiera, con efecto a partir del 3 de agosto. Sucederá a Lindsey Baptiste Fiedler, quien permanecerá como asesora durante un período de transición.

Bhat cuenta con más de dos décadas de experiencia en liderazgo financiero. Antes de llegar a Capitolis, ocupó el cargo de CFO en Fractal y dirigió la oferta pública inicial de la compañía en febrero.

Su trayectoria también incluye más de una década en puestos financieros de alto nivel en Nielsen. Allí fue CFO de medios globales, productos y tecnología, además de CFO de Gracenote y del portafolio de Nielsen.

Bhat también ejerció como CFO regional para África y Medio Oriente. Su nombramiento ocurre en un sector financiero tecnológico que enfrenta una presión creciente para integrar automatización, datos e inteligencia artificial.

Jacinto J. Hernández fue nombrado CFO de Cadiz, Inc., empresa de soluciones de agua y recursos naturales que cotiza en Nasdaq bajo los símbolos CDZI y CDZIP. Su nombramiento tendrá efecto a partir del 1 de septiembre.

Hernández reemplazará a Stanley E. Speer, quien se retirará después de 17 años en la compañía. Speer continuará como asesor hasta el 31 de diciembre.

El nuevo CFO es fundador y principal de Cummings Consulting & Management. Antes pasó 22 años en Capital Group y su filial Capital World Investors, donde ejerció como socio y analista de inversiones.

La evolución de estos cargos refleja la importancia que las empresas conceden a la dirección financiera durante una etapa de transformación tecnológica. Los CFO deben evaluar tanto la eficiencia de las herramientas como su impacto en la estrategia y la toma de decisiones.

Una lección sobre el valor real de la IA

La experiencia de BNY no elimina la necesidad de controlar los costos de la IA. Más bien, plantea que ese control debe integrarse en una arquitectura que elija modelos apropiados y mida el resultado de los procesos.

El banco tampoco presenta una fórmula universal para todas las empresas. Sus avances dependen de una plataforma interna, alianzas tecnológicas, respaldo ejecutivo, capacitación y una cultura que reduzca la incertidumbre entre los empleados.

La medición por flujos de trabajo permite observar consecuencias específicas. Innovación, prospección, incorporación, transacción y optimización ofrecen referencias más útiles que un simple conteo de solicitudes.

La conclusión de McDonogh resume la posición institucional de BNY: la productividad de la IA no depende de cuánto se utiliza, sino de cuánto transforma lo que una organización puede hacer.

En una industria donde el entusiasmo puede premiar el consumo visible de tecnología, el enfoque del banco desplaza la conversación hacia capacidad, calidad y resultados. Esa diferencia podría ser decisiva cuando las empresas deban justificar sus inversiones en IA ante empleados, directivos e inversionistas.

Simon Lin, presidente de Wistron Corporation, resumió otra dimensión de la preparación tecnológica al afirmar: “Incluso durante tiempos oscuros, necesitas prepararte para cualquier cambio en el futuro”. Wistron, número 198 del Fortune Global 500, se asoció con Nvidia durante uno de los momentos más difíciles de su historia y después aprovechó el auge de la IA para iniciar una nueva etapa de crecimiento.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA.

 


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