Discover Financial Services se ha trasladado agresivamente a la nube en 2024 con una estrategia de migración centrada en conservar la flexibilidad híbrida y aprovechar al máximo la elasticidad de la nube.
Jason Strle, vicepresidente ejecutivo y director de TI, que se incorporó a Discover hace 18 meses después de ocupar puestos de director de TI en Wells Fargo y JPMorgan Chase & Co., ha optado por migrar cargas de trabajo de misión crítica mediante Red Hat OpenShift en AWS. El traslado de estas cargas de trabajo en contenedores a AWS ofrece a Discover una mayor flexibilidad y agilidad para gestionar los picos y las caídas del gasto estacional de los consumidores de forma mucho más eficiente, afirma.
“Ahora que gran parte de la migración está completa, los beneficios de la elasticidad de la nube han dado sus frutos”, insiste Strle.
La implementación de Discover es única porque opera su plataforma OpenShift en nubes privadas virtuales (VPC) de AWS en una infraestructura de nube pública multiinquilino de AWS, y con este enfoque, OpenShift permite la abstracción a la nube, explica Ed Calusinski, vicepresidente de Arquitectura Empresarial y Estrategia Tecnológica de Discover.
Durante muchos años, el finserv con sede en Riverwood, Illinois, alojó cargas de trabajo en una plataforma en la nube dentro de sus propios centros de datos. El enfoque híbrido de OpenShift le brinda a Discover la opción de ejecutar cargas de trabajo en nubes privadas o públicas, lo que le permite administrar y mover mejor las cargas de trabajo a múltiples nubes y evitar la dependencia de un proveedor.
“En los primeros seis meses de este año se trasladaron más cargas de trabajo [a la nube] que en todos los años anteriores con la diferencia de mayores órdenes de magnitud”, afirma Strle. “Debido a la elasticidad del entorno, pudimos gestionar circunstancias como grandes picos de demanda, y eso es muy importante para nosotros debido a la forma en que hacemos marketing y campañas y a las diferentes formas en que las personas interactúan con nuestras recompensas. Eso puede generar un comportamiento muy irregular de los consumidores, y podemos aumentar dinámicamente nuestra capacidad en nubes públicas”.
El enfoque basado en contenedores también proporciona a Discover conectividad a sistemas locales y una puerta de enlace que permite el acceso a los principales proveedores de SaaS de Discover (ServiceNow y Workday), así como la integración con proveedores externos, dice Strle, quien también está considerando arquitecturas alternativas basadas en contenedores a medida que se expanden las opciones de nube.
Banca en la nube híbrida
La decisión de Discover de adoptar un enfoque basado en contenedores a partir de 2018 refleja el enfoque híbrido que muchos servicios financieros para consumidores han adoptado para tener el máximo control sobre sus cargas de trabajo. Por ejemplo, al aprovechar OpenShift, Discover y otras empresas pueden lograr portabilidad entre AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform e IBM Cloud.
Sin embargo, los analistas señalan que la introducción de un enfoque basado en contenedores para la computación en la nube puede presentar complejidades y desafíos. Aun así, la apertura y las capacidades superan los riesgos para quienes usan OpenShift para AWS, dice Sid Nag, vicepresidente de Infraestructura de Nube, Edge e Inteligencia Artificial en Gartner.
“Están usando AWS para servicios informáticos básicos, pero no para servicios informáticos de nivel superior”, explica Nag. “Quieren tener la capacidad de ejecutar OpenShift en cualquier lugar, en la nube pública, en las instalaciones o en una nube privada, y pueden mover cargas de trabajo entre diferentes entornos híbridos”.
Gartner predice que el 90% de las empresas adoptarán un enfoque de nube híbrida hasta 2027. La firma de investigación señala que uno de los principales desafíos que enfrentan todas las empresas al implementar IA generativa será la sincronización de datos en el entorno de nube híbrida.
Preparándose para la IA generativa
En términos de inteligencia artificial (IA), Strle y sus equipos están explorando los posibles beneficios a largo plazo, comenzando con el uso de Copilot de Microsoft para Office y para GitHub.
Pero Discover está adoptando un enfoque mesurado respecto de la tecnología, con una función de gobernanza de IA centralizada dentro de la empresa, responsable de evaluar la gestión de riesgos en torno al desarrollo de soluciones de IA generativa, dice Strle.
Otra parte de la organización que supervisa el análisis de datos y decisiones, denominada DNA, está experimentando con la plataforma de IA generativa Vertex de Google para posibles casos de uso en centros de contacto, añade. Algunas capacidades de Vertex están en producción y el “enfoque de ecosistema” para gestionar soluciones de inteligencia artificial generativa en lugar de “unir un montón de herramientas de IA diferentes” es el plan de juego actual, afirma el CIO.
“Tenemos la intención de permitir cierta exploración orgánica de las capacidades de la IA generativa anterior”, dice Strle, enfatizando que Discover aún no está exponiendo a los clientes a las capacidades de la IA tradicional.
La empresa de servicios financieros también está evaluando modelos de código abierto basados en Llama de Meta y está considerando modelos de IA de generación más avanzada que toman decisiones de forma autónoma, pero Discover aún no ha adoptado la IA agéntica.
“Seguimos centrados en ese ‘humano en el circuito’ con nuestra implementación porque aún tenemos que gestionar todos los riesgos y el cumplimiento asociados con estas soluciones”, dice Strle sobre los modelos de IA generativa actuales, que ayudan a los empleados con tareas internas o validan y verifican la actividad humana para eliminar errores.
Inicialmente, la incursión de Discover en la IA generativa se limitará a grandes modelos de lenguaje (LLM) que realicen resúmenes de documentos y posiblemente apoyen a los agentes de clientes, pero no habrá nada directamente orientado al cliente en el futuro previsible.
“No vamos a entrar en ese terreno”, afirma el CIO. “Todo lo que pueda suponer una decisión importante para el cliente o que pueda causar daño o confusión, está en la categoría de “No tocar”.
Pero en esta era de rápida transformación, Strle no descarta nada. “No veo una oportunidad inminente, pero sé que podría cambiar rápidamente, así que no cerramos la puerta a nada”, afirma el CIO.
El manual de estrategias de IA para servicios financieros
Ese enfoque parece ser común entre los principales actores del sector de servicios financieros.
En una entrevista reciente con CIO.com, Gill Haus, director de TI de Chase en JPMorgan Chase, dijo que está evaluando el uso de IA generativa para mejorar las operaciones internas, el centro de contacto y el negocio de viajes de Chase, con algunos casos de uso de IA generativa en producción. Pero no implementará la tecnología en aplicaciones orientadas al cliente hasta que se pruebe en campo de batalla y los errores como las alucinaciones hayan desaparecido.
Al igual que Discover, Chase se ha embarcado en una importante transformación digital, que incluye el desarrollo de una nueva plataforma de depósito, así como una modernización de sus aplicaciones heredadas en microservicios implementados en nubes privadas y en AWS y otros proveedores de nubes públicas.
“Vamos a utilizar un enfoque basado en casos prácticos”, dijo Haus. “No va a estar orientado a una línea de negocio en particular, sino a resolver un tipo de problema o acción”.
Su enfoque cauteloso hacia la nube y la IA generativa es típico de los prestamistas de consumo, dice un analista.
“Si bien estas empresas siguen operando una cantidad significativa de sistemas financieros en centros de datos locales, han estado adoptando servicios en la nube para sitios web y aplicaciones móviles orientados al cliente”, afirma Dave McCarthy, vicepresidente de Servicios en la Nube y Edge en IDC.
“El entusiasmo por implementar las capacidades de la IA generativa se ve atenuado por el hecho de que gran parte de esta tecnología es nueva y no está probada, [y] esto hace que las empresas del sector financiero que son reacias a asumir riesgos adopten una actitud cautelosa”, afirma McCarthy. “La mayoría de las empresas comienzan experimentando con la inteligencia artificial de última generación para mejorar los procesos internos antes de añadir funciones orientadas al cliente”.
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