La plataforma Eliza de BNY utiliza la tecnología de OpenAI para ayudar a los empleados a construir agentes de IA regulados para tareas específicas. Con más de 20,000 empleados capacitados para crear y utilizar agentes, BNY busca automatizar trabajos rutinarios, mejorar la consistencia y liberar a los equipos para enfocarse en resultados de mayor valor para los clientes, manteniendo controles sólidos.

La IA empresarial ha superado las fases piloto. El verdadero diferenciador ahora es si una organización puede escalar la adopción de manera segura—entre equipos, geografías y perfiles de riesgo—sin crear caos.

El enfoque de BNY es un ejemplo útil para cualquier gran empresa: construir una plataforma (Eliza), integrar gobernanza y permitir que las personas más cercanas al trabajo creen agentes de IA que resuelvan problemas reales. Según el estudio de caso de OpenAI y los propios materiales de BNY, Eliza está diseñada como una plataforma de IA empresarial para mejorar el servicio al cliente, las operaciones y la transformación cultural, mientras apoya un modelo de adopción de “IA para todos”.

¿Qué es la plataforma Eliza en BNY?

Eliza es la plataforma de IA empresarial de BNY, creada para proporcionar capacidades de IA reutilizables en toda la organización. En palabras de BNY, está diseñada para mejorar el servicio al cliente, optimizar las operaciones de la empresa e impulsar la transformación cultural utilizando IA.

Lo que hace a Eliza destacar no es solo las herramientas, sino la combinación de:

• Capacitación generalizada (un gran número de empleados pueden construir y usar agentes), y

• Barreras de protección (identidad, controles de acceso, límites de flujo de trabajo y gobernanza adecuada para trabajos regulados).

Novedades: “Agentes de IA” y “empleados digitales” de BNY

En la redacción de OpenAI, BNY describe a los agentes avanzados como “empleados digitales”—agentes de IA con identidades, controles de acceso y flujos de trabajo dedicados. Estos agentes pueden adaptarse a procesos específicos, trasladando a los humanos de hacer cada primer borrador de trabajo a supervisar, entrenar y mejorar la producción del agente con el tiempo.

Este enfoque es importante porque cambia la manera de planificar la adopción:

• No solo estás implementando un chatbot.

• Estás introduciendo flujos de trabajo agénticos que pueden tocar datos, decisiones y pasos operativos, por lo que la gobernanza debe estar diseñada, no añadida después.

Por qué esto importa para la eficiencia (y los resultados para el cliente)

Las ganancias de eficiencia no provienen de “usar IA”. Provienen de rediseñar los flujos de trabajo de manera que:

1. los pasos rutinarios se automatiquen,

2. las verificaciones de calidad sean consistentes, y

3. las personas dediquen más tiempo al juicio, las excepciones y el valor de cara al cliente.

El estudio de caso de OpenAI cita ejemplos de agentes que apoyan trabajos como validación de instrucciones de pago y mejoras en la seguridad del código. Estos son exactamente los tipos de tareas donde la automatización puede reducir la fricción mientras mejora la consistencia, dos ingredientes que los clientes sienten rápidamente (menos demoras, menos errores evitables, tiempos de respuesta más rápidos).

También hay evidencia de que BNY ha promovido una amplia alfabetización en IA: Fortune informó que un portavoz de BNY dijo que el 98% de los empleados fueron capacitados en IA generativa, y muchos usan Eliza diariamente (a partir de septiembre de 2025).

Cómo Eliza apoya la adopción en toda la empresa

La mayoría de los programas de IA se estancan porque la adopción se trata como una iniciativa de comunicación en lugar de un modelo operativo. El enfoque de Eliza—capacitación más barreras de protección—mapea lo que realmente funciona en grandes organizaciones:

1) Permitir la creación “permitida” (y apoyada)

Si solo un equipo central puede construir, el atraso explota. Al permitir que un gran número de empleados (reportados como más de 20,000) construyan agentes, BNY expande la capacidad de manera dramática, manteniendo el desarrollo cerca de las necesidades operativas reales.

2) Estandarizar la capa de plataforma

Una plataforma compartida evita docenas de herramientas desconectadas, indicaciones y flujos de trabajo fantasmas. BNY posiciona a Eliza como un conjunto fundamental de capacidades reutilizables en toda la empresa.

3) Añadir controles de identidad y acceso para los agentes

Una vez que los agentes se convierten en “empleados digitales”, necesitas límites claros: qué pueden acceder, qué pueden hacer y cómo se monitorean las actividades. OpenAI destaca las identidades y controles de acceso como fundamentales para el concepto de BNY.

4) Usar “investigación profunda” y razonamiento estructurado donde sea adecuado

OpenAI señala que equipos selectos están experimentando con las capacidades de ChatGPT Enterprise como investigación profunda para el razonamiento de múltiples pasos con datos internos y externos, útil para áreas como la planificación de escenarios y el análisis estratégico.

(Conclusión práctica: no fuerces agentes en cada tarea. Úsalos donde el trabajo de múltiples pasos o el procesamiento repetitivo creen un apalancamiento significativo).

Ejemplos prácticos (del tipo que típicamente funciona primero)

Si estás intentando replicar esto en tu propia organización, comienza con tareas que sean:

• repetitivas y basadas en reglas,

• de alto volumen,

• de bajo a mediano riesgo con fuertes ciclos de revisión, y

• suficientemente problemáticas para que los equipos realmente deseen un cambio.

Los puntos de partida comunes que vemos en herramientas de flujo de trabajo empresarial incluyen:

• Borradores y resúmenes de informes de clientes (revisados por humanos antes de enviar)

• Recepción y clasificación de solicitudes (clasificar, enrutar, asignar, establecer SLAs)

• Preguntas y respuestas de conocimiento (basadas en políticas internas y manuales de procedimientos)

• Verificación de documentos (señalar campos faltantes, inconsistencias, excepciones)

En entornos regulados, el patrón que perdura es “IA hace el primer borrador; los humanos manejan excepciones y aprobaciones”.

Lo que otras empresas pueden aprender del manual de BNY

La historia de BNY es convincente porque demuestra tres principios que se generalizan bien:

1. El pensamiento de plataforma supera a las soluciones puntuales
   Una única plataforma de IA empresarial crea consistencia, controles compartidos y bloques de construcción reutilizables.

2. La adopción se escala cuando tratas a los empleados como constructores
   Permite que las personas que conocen el trabajo moldeen los agentes, acompañados de capacitación y gobernanza.

3. La gobernanza es la característica, no la nota al pie
   La identidad, el acceso, la capacidad de auditoría y las políticas importan más a medida que avanzas de “charlar” a “hacer”.

Cómo Generation Digital te ayuda a aplicarlo (sin el bombo publicitario)

Si te gusta el patrón (plataforma + gobernanza + adopción) y quieres aplicarlo a las herramientas que tus equipos ya utilizan, Generation Digital puede ayudarte a diseñar e implementar flujos de trabajo habilitados por IA de manera segura y efectiva—especialmente en Asana, Miro, Notion y Glean.

Donde normalmente empezamos:

• Preparación para IA y hoja de ruta: priorizar los casos de uso que tendrán impacto, definir responsables y establecer medidas de éxito.

• Diseño y automatización de flujos de trabajo: reducir la fricción operativa con traspasos claros y patrones de automatización (entrada → clasificación → entrega).

• Confianza y gobernanza: alinear la residencia de datos, controles de seguridad y políticas administrativas para que la adopción no se detenga en “¿esto es compatible?”.

Resumen y próximos pasos

La plataforma Eliza de BNY es un fuerte ejemplo de cómo se ve la IA empresarial cuando se trata como un modelo operativo: una plataforma compartida, controles sólidos y miles de empleados empoderados construyendo agentes que mejoran flujos de trabajo reales.

Próximos pasos:

• Si estás explorando la adopción de IA empresarial, identifica 2–3 flujos de trabajo donde la automatización removerá una fricción significativa en los próximos 90 días.

• Implementa la gobernanza desde el principio (identidad, acceso, rastro de auditoría, límites de datos).

• Luego expande habilitando a los equipos más cercanos al trabajo, apoyados con capacitación y patrones repetibles.

Preguntas Frecuentes

P1: ¿Qué es la plataforma Eliza?
Eliza es la plataforma de IA empresarial de BNY diseñada para proporcionar capacidades de IA reutilizables en toda la organización. Apoya la construcción y el uso de agentes de IA para mejorar las operaciones y el servicio al cliente con controles de gobernanza.

P2: ¿Cómo ayuda Eliza a los empleados a construir agentes de IA?
El modelo de BNY permite que una gran población de empleados cree agentes específicos para tareas, mientras estandariza controles como límites de identidad y acceso, para que los equipos puedan automatizar el trabajo sin perder supervisión.

P3: ¿Cuántos empleados utilizan Eliza?
El estudio de caso de OpenAI describe a Eliza permitiendo que más de 20,000 empleados construyan agentes de IA en BNY.

P4: ¿Qué son los “empleados digitales” de BNY?
En el estudio de caso de OpenAI, BNY describe a ciertos agentes avanzados como “empleados digitales” con identidades, controles de acceso y flujos de trabajo dedicados, diseñados para manejar tareas específicas bajo gobernanza.

P5: ¿Qué deberían copiar primero las organizaciones reguladas?
Empieza con flujos de trabajo de alto volumen y basados en reglas, donde la IA pueda redactar, resumir, clasificar o validar, luego mantener a los humanos en el circuito para la aprobación y las excepciones. La gobernanza debe estar diseñada desde el primer día.