Durante 30 años, Pragma acumuló conocimiento resolviendo los problemas de los bancos y los comercios de la región. Sin embargo, cuando a sus manos llegaba un proyecto aislado, sus especialistas debían empezar a buscar entre todos los documentos, cursos y experiencias cuál era el método que podría servirles: un reto poco práctico. Ante ese escenario, la compañía reunió todo su saber en un sistema propio de inteligencia artificial que acelera el trabajo sin dejar las decisiones en manos de las máquinas. Se llama SOPP y, según la firma, ya lo ha aplicado en proyectos para 37 clientes en el último año.
“Era muy difícil tener a tiempo todo el conocimiento de Pragma para que ese ‘pragmático’ pudiera resolver el problema del cliente con la velocidad y la precisión que se necesitaba”, explicó Nicolás Archila, Chief Technology Innovation Officer. Los ‘pragmáticos’, como llaman a sus empleados, debían revisar documentos, aprender métodos y decidir cómo aplicarlos.
No obstante, la IA les abrió la posibilidad de que los equipos se olvidaran de las tareas repetitivas y le dedicaran más tiempo a entender el negocio. “Queríamos que el ‘pragmático’ dedicara cada vez más tiempo al entendimiento del negocio, a aportar valor, y no solo a hacer código”, señaló Archila.
También existía el riesgo de multiplicar errores y deuda técnica, o el costo de corregir soluciones mal construidas. De esos desafíos también nació el SOPP, Sistema Operativo de Potencia Pragma. No es un chatbot que se limita a escribir código, sino todo un ecosistema que reúne más de 30 herramientas, agentes y sistemas multiagente que trabajan coordinadamente.
Marcos Vélez, presidente y CEO de Pragma, explica que la apuesta consiste en aprovechar la velocidad de la tecnología sin poner en riesgo la operación de bancos y comercios. “Se puede trabajar más rápido, pero hay unos riesgos. Entonces, aprovechar esa velocidad exige construir una manera de hacerlo sin que se corran demasiados riesgos en la entidad que se está transformando”, precisó. El SOPP acompaña cuatro etapas: identificar el problema, definir el producto, diseñarlo y desarrollarlo.
Pragma nació en Colombia hace 30 años, tiene 1.200 trabajadores y opera en nueve países. Desde hace una década, acompaña a Nequi, el banco digital del grupo Cibest, con más de 28 millones de usuarios. Ahora busca llevar su experiencia en banca y retail a mercados donde aún abundan sistemas antiguos y costosos.
En esa estrategia entra su alianza de más de 8 años con Amazon Web Services (AWS), que recientemente la reconoció como Premier Partner, su categoría más alta. Según Pragma, el proceso incluyó la validación de 28 implementaciones en siete competencias relacionadas con servicios financieros, retail, datos, IA y modernización. Hace seis meses, ambas compañías firmaron un acuerdo por ocho millones de dólares para ejecutar durante tres años: cada una aporta cuatro millones. La inversión financiará demostraciones y pruebas de concepto para que potenciales clientes evalúen soluciones sobre problemas concretos antes de comprometer recursos mayores.
En ese sentido, Vélez cree que el reconocimiento “facilita el acceso a clientes que necesitan proveedores con experiencia comprobada”. También ve una oportunidad en modernizar sistemas legados, programas antiguos que pocos especialistas saben mantener. Según el directivo, la modernización de un sistema central bancario, que antes podía tomar años, “podría abordarse ahora en una ruta de ocho meses”.
Asimismo, Archila explicó que Pragma busca controlar el costo de los tokens, las unidades que miden el uso de los modelos de IA y que pueden encarecer un desarrollo. Aseguró que han creado mecanismos para administrar ese consumo y que algunos equipos producen hasta cuatro veces menos errores que antes.
Así, el SOPP pretende poner tres décadas de conocimiento al alcance de cada equipo. El mejor ejemplo: la banca, donde una falla puede afectar pagos y millones de usuarios, y la velocidad depende del control de los datos, los costos y las decisiones.
En Pragma el control sigue siendo humano
Los agentes de Pragma revisan detalladamente el contexto de la entidad, sus usuarios, las reglas del negocio y las regulaciones. Después, el equipo investiga a los usuarios, contrasta hipótesis y define qué debe construirse. Así, busca evitar productos técnicamente correctos que no respondan a una necesidad. En el diseño y la implementación, los agentes hacen preguntas, proponen alternativas y construyen prototipos que las personas revisan.
“No es un asistente al que le pido tareas, sino un miembro que tiene acciones, que inclusive tiene voz y voto, pero que siempre es liderado por un humano”, explicó Archila. La persona fija el propósito y los límites, valida las propuestas y decide cuándo detener el sistema.
Vélez explica que el SOPP establece reglas para que el código sea seguro, respete la arquitectura tecnológica del cliente y no exponga su información. Archila, por su lado, agrega que los modelos de IA con pocas fronteras pueden responder de manera distinta ante una misma instrucción. Por eso, el sistema incorpora controles para volver su comportamiento mucho más predecible y definir qué decisiones requieren intervención humana.
Asimismo, la protección de datos depende de la modalidad del servicio. Según Archila, Pragma utiliza licencias autorizadas por el cliente para impedir que su información se use en el entrenamiento de modelos o salga de su infraestructura. Cuando algunos agentes operan en servidores de Pragma, cada cliente tiene una cuenta aislada y controles basados en marcos como SOC 2, Zero Trust y AWS Security Maturity Modelv2. Los datos, el código y las decisiones siguen perteneciendo al cliente.
La velocidad se mide en resultados
Pragma reporta que un equipo dentro de uno de sus clientes bancarios pasó de entregar 25 a 65 funcionalidades —entendidas como cualidades dentro de una solución, sistema o portal que permiten a un usuario resolver una necesidad específica— en el mismo período. La comparación, aseguró Archila, se hizo con unidades acordadas y registradas en la plataforma del cliente: un mes después de incorporar el SOPP, superada la curva inicial, llegaron a 65.
En otro proyecto, la empresa montó una infraestructura bancaria tres veces más rápido que el tiempo habitual. Aun así, Archila aclaró que el resultado no depende solo de la IA, sino de su combinación con otras herramientas desarrolladas por Pragma. También cuenta el caso de una entidad que modernizó su proceso de vinculación digital onboarding. Abrir un producto podía tardar días o semanas, pero con la solución de Pragma, el trámite pasó a tomar minutos, el desarrollo fue tres veces más rápido y la carga manual del equipo se redujo 80 %.
Otro banco buscaba mejorar la venta de seguros. El desarrollo, estimado entre cuatro y cinco meses, se completó en uno y, según la compañía, las ventas aumentaron 70 %. Para Vélez, el valor está en resolver asuntos que los clientes llevaban tiempo aplazando. “La velocidad con la que se resuelve logra que se solucionen cosas que, de pronto, estaban esperando hacía mucho tiempo”, añadió.
Antes, concluyó Vélez, las empresas buscaban especialistas en herramientas o métodos particulares. Pero ahora consideran más importante contratar personas capaces de entender el problema del negocio y el papel de la tecnología en su solución. En ese camino, Archila coincide. Según él, el profesional debe responder por el resultado, no limitarse a entregar código: “Está bien que le delegue la construcción a la IA, pero también tiene que saber que lo que estamos construyendo sí soluciona lo que se debe solucionar”.
*Contenido elaborado con el apoyo de Pragma.