A adoção de IA do BBVA colocou o construtor de GPTs nas mãos de 100 mil funcionários do banco

A interface são 20.000 GPTs criados por funcionários, não um único app

O número de destaque no material da OpenAI é 100.000 funcionários no ChatGPT Enterprise. O número mais revelador é 20.000 — a quantidade de GPTs personalizados criados por funcionários do BBVA, dos quais cerca de 4.000 são usados com frequência por equipes no mundo todo.

Essa diferença importa para quem pensa em como a IA realmente chega até os usuários. O BBVA não construiu um único assistente para todo o banco e direcionou todo mundo para ele. Em vez disso, a interface se fragmentou em milhares de ferramentas pequenas e específicas, criadas pelas próprias pessoas que entendem cada fluxo de trabalho — jurídico, risco, atendimento ao cliente, financeiro, marketing.

Um GPT é uma interface simples construída em torno de um modelo, com instruções e fontes de conhecimento próprias. Ao deixar que os funcionários montassem essas interfaces sozinhos, o BBVA transferiu o design da interface para quem realmente entende do assunto, em vez de centralizar isso em uma equipe de produto. Quatro mil dessas interfaces continuaram sendo usadas. O resto, provavelmente, não — o que é o resultado esperado de um modelo de experimentação em que você cria, testa e descarta.

O que os GPTs que sobreviveram realmente fazem

A fonte cita quatro exemplos concretos, e cada um é uma interface bem específica voltada a um documento ou problema de dados, e não um chatbot genérico.

O Credit Analysis Pro GPT extrai e analisa dados não estruturados de relatórios anuais, divulgações ESG e coberturas da mídia — um trabalho descrito como antes manual e demorado. Já o Retail Banking Legal Assistant GPT redige respostas para cerca de 40.000 consultas jurídicas de clientes por ano, buscando informações em fontes internas de conhecimento, e atende uma equipe jurídica de apenas nove pessoas. No México, um Client Experience Assistant GPT analisa milhares de respostas abertas de pesquisas para identificar sentimentos e temas recorrentes.

O número de desempenho mais concreto vem do Peru, onde mais de 3.000 funcionários usam um assistente de IA interno que reduziu o tempo médio de atendimento de cerca de 7,5 minutos para aproximadamente 1 minuto — o ganho de eficiência de cerca de 80% citado no resumo dos resultados. Vale notar que esse número se refere a uma única implementação, não ao banco como um todo; o dado geral divulgado pela OpenAI é de cerca de três horas economizadas por funcionário por semana.

A governança já fazia parte da camada de interface desde o início

O motivo declarado pelo BBVA para oferecer acesso de nível corporativo foi evitar "experimentação não autorizada com ferramentas de IA voltadas ao consumidor". Em outras palavras, a implementação também funcionou como uma estratégia para dar aos funcionários uma porta de entrada aprovada, para que eles não usassem uma não aprovada.

Criamos um ambiente seguro para aprender e usar IA. —Elena Alfaro, Head de Adoção Global de IA no BBVAMontana Labs

O banco combina esse acesso com uma rede de "embaixadores de IA" e usuários avançados chamados "wizards", que conduzem workshops práticos. Também treinou 250 líderes, incluindo o CEO e o presidente do conselho, e relata que membros do comitê executivo estão hoje entre os usuários mais ativos. Para que um modelo de autoatendimento de criação de GPTs se mantenha seguro em um banco regulado, a estrutura de capacitação e governança em torno da interface importa tanto quanto a própria interface.

A conclusão: a criação distribuída de GPTs é uma estratégia de interface viável em escala bancária

A lição que vale para outros casos não é que um banco global adotou o ChatGPT. É que o BBVA alcançou uma adoção de seis dígitos ao tratar o GPT personalizado como a unidade básica de implementação — uma interface leve, criada pelos próprios funcionários, para uma tarefa específica — em vez de encomendar um pequeno número de aplicações desenhadas de forma centralizada.

Essa abordagem troca acabamento e controle por alcance e velocidade. Vinte mil GPTs com uma taxa de uso frequente de cerca de um em cinco sugere muitos experimentos abandonados, e a fonte não detalha como o BBVA audita ou desativa esses GPTs. Mas o modelo trouxe à tona casos de uso — redação jurídica, análise de crédito, sentimento em pesquisas — que um roteiro centralizado talvez nunca priorizasse.

Para equipes que estão avaliando como levar IA a uma grande força de trabalho, o BBVA é um exemplo de que a interface pode ser delegada, desde que o alinhamento de segurança, jurídico e de compliance esteja definido antes de começar a construir, e não depois.