News · BBVA ha trasformato 20.000 Custom GPT nel suo front end IA
BBVA ha trasformato 20.000 Custom GPT nel suo front end IA
Il case study di OpenAI su BBVA mostra una banca che ha scalato ChatGPT rendendo il livello di interfaccia qualcosa che i dipendenti costruiscono da soli, non uno strumento che l'IT gli consegna già pronto.
Il front end è un GPT, non un'app
Il dettaglio più concreto nel report di OpenAI non è la cifra sulla produttività. È che i dipendenti di BBVA hanno creato più di 20.000 Custom GPT, di cui circa 4.000 usati con regolarità. Ognuno di questi è una piccola interfaccia costruita su misura — un wrapper con istruzioni, contesto e un compito definito — sopra ChatGPT Enterprise.
Questo ridefinisce cosa sia 'il prodotto' dentro BBVA. La banca non ha commissionato un catalogo di app interne su misura, ciascuna con le proprie schermate e flussi di login. Ha dato alle persone una sola superficie e le ha lasciate libere di modellare sopra di essa migliaia di front end specifici. Il livello di interfaccia è diventato qualcosa che i dipendenti creano in autonomia, non qualcosa che un team centrale consegna e mantiene.
Per i team che costruiscono soluzioni di IA applicata, è una scelta progettuale significativa. Un Custom GPT è il front end più leggero possibile: nessuna pipeline di deployment, nessun framework UI, nessun ciclo di rilascio. Il costo di creare una nuova interfaccia scende quasi a zero, ed è per questo che il conteggio arriva a decine di migliaia.
Cosa ci dice l'assistente peruviano sulla superficie di interazione
Il risultato più chiaro a livello di workflow arriva dal Perù, dove un assistente costruito internamente serve più di 3.000 dipendenti e ha ridotto il tempo di gestione delle richieste da circa 7,5 minuti a circa 1 minuto — una riduzione di circa l'80%, secondo la fonte.
Letto come storia di front end, si tratta di un compito di ricerca e risposta che prima richiedeva di navigare tra sistemi o documenti e che ora avviene in un unico scambio conversazionale. Il guadagno non è un modello più intelligente in astratto: è la compressione di diversi passaggi manuali di interfaccia in un'unica casella di conversazione che ha già il contesto giusto.
È anche per questo che la cifra di circa 3 ore risparmiate a settimana per dipendente risulta plausibile e non solo aspirazionale: è la somma di tante piccole scorciatoie di interazione come quella del Perù, distribuite sull'83% che lo usa ogni settimana.
La fidelizzazione nasce dalla fiducia nell'interfaccia, non solo dalla sua utilità
La narrazione di BBVA lega ripetutamente l'adozione alla sicurezza. Elena Alfaro descrive di aver dato ai dipendenti 'una piattaforma sicura per iniziare a sperimentare', con sicurezza, legale e compliance coinvolti fin dal primo giorno. L'obiettivo dichiarato era convertire la shadow IA in IA autorizzata, rendendo la superficie ufficiale la via di minor resistenza.
Una volta che inizi a usarlo, diventa molto coinvolgente e... senti che ti aiuta parecchio.Montana Labs
La lezione sul frontend nascosta in questa citazione sulla fidelizzazione: un'interfaccia diventa la scelta predefinita solo se usarla è più facile e più sicuro delle alternative a cui i dipendenti si rivolgerebbero comunque. BBVA ha competuto con gli strumenti shadow rendendo la propria superficie quella più comoda, abbinandola poi a una formazione pratica per 250 dirigenti senior, incluso il CEO e il presidente.
L'implicazione: creare il front end è ormai una strategia di distribuzione
I numeri di BBVA descrivono uno schema specifico che vale la pena nominare. Quando spingi la creazione dell'interfaccia verso il basso — verso le persone più vicine a ogni compito — ottieni rapidamente migliaia di strumenti specifici, e la minoranza utile (i circa 4.000 GPT usati frequentemente) emerge dall'uso reale, non da un comitato di roadmap.
Il compromesso è la frammentazione: 20.000 interfacce significano 16.000 che per lo più non vengono usate, e nessuna garanzia di coerenza tra loro. La risposta di BBVA, secondo la fonte, è stata usare la governance come fondamenta e condividere in tutta la banca i GPT usati più di frequente — curare dopo aver creato, non prima.
Per i team di IA applicata, la lezione di questo specifico rollout è che lasciare agli utenti la libertà di costruire i propri front end può superare in adozione le app progettate centralmente, a condizione che la piattaforma condivisa sottostante gestisca la sicurezza e che i migliori vengano poi promossi. La prossima fase di BBVA, la roadmap che chiama 'The Eight', metterà alla prova se questa proliferazione bottom-up di interfacce possa essere consolidata in prodotti rivolti ai clienti senza perdere lo slancio che l'ha generata.
Find this story relevant to you?
Contact us to find a unique solution
Cerchi un partner di ingegneria AI capace di costruire davvero?
Aiutiamo le aziende a integrare l AI nei prodotti, automatizzare i flussi di lavoro ad alto valore e modernizzare i sistemi software che sostengono la crescita.
Letture correlate
Altre analisi su delivery di prodotto, IA operativa e il lavoro sui sistemi che fa reggere il deployment alla prova dei fatti.