Cómo se entrena una IA conversacional: guía para bancos que quieren adoptar LLMs avanzados

La inteligencia artificial generativa está revolucionando muchas industrias, entre ellas la banca en Latinoamérica. Chatbots inteligentes, motores de recomendación personalizados y asistentes virtuales capaces de entender y responder en lenguaje natural ya no son futuro: son presente. Pero hay una pregunta que muchos líderes aún no se hacen y que es clave para tomar decisiones informadas: ¿Cómo se entrenan estos modelos de lenguaje (LLMs) y qué impacto tiene eso en mi negocio?

Desde Delto, donde ayudamos a bancos a adoptar Inteligencia Artificial generativa de forma segura y estratégica, creemos que entender el proceso de entrenamiento es fundamental. Porque si tu banco va a confiarle decisiones, recomendaciones o respuestas a una IA, más vale saber cómo fue educada.

Etapas clave del entrenamiento de LLMs

Preentrenamiento masivo

Para empezar, el modelo se entrena con grandes volúmenes de texto que son públicos: libros, artículos académicos, páginas web, foros, entre otros. El objetivo es aprender a predecir la siguiente palabra en una frase, entendiendo patrones gramaticales, semánticos y de estilo.

Esto le permite al modelo generar texto fluido y coherente, pero no garantiza que sea preciso, seguro o útil en contextos críticos como la banca.

Especialización por fine-tuning

En esta etapa, el modelo se ajusta con datos más relevantes para el dominio en particular: interacciones reales de atención al cliente, documentos regulatorios, manuales internos. Así, empieza a entender mejor la jerga financiera, las necesidades del cliente bancario y el tono adecuado.

Este proceso también permite cumplir con marcos regulatorios específicos y adaptar el modelo al marco cultural y legal de Latinoamérica.

Aprendizaje con retroalimentación humana (RLHF)

Esta es la etapa más crítica para lograr modelos confiables. En ella, hay personas encargadas de evaluar dos respuestas del modelo a un mismo prompt (A y B), eligiendo cuál es mejor y justificando por qué. Esa retroalimentación se usa para entrenar al modelo a preferir respuestas más útiles, seguras y claras.

Los evaluadores humanos aplican un conjunto de criterios cuidadosamente diseñados, muchos de los que ya se consideran un estándar de la industria. A continuación, los compartimos adaptados a un lenguaje más directo:

Criterios clave para evaluar respuestas de IA

Estos criterios son fundamentales para cualquier modelo de lenguaje que vaya a ser usado por bancos, instituciones financieras o entornos sensibles.

• Veracidad y precisión informativa: ¿La respuesta es correcta, verificable y sin alucinaciones (contenido inventando por el LLM porque no tiene la información para responder)? Un buen modelo no inventa leyes, tasas ni procedimientos bancarios.‍
• Seguridad y responsabilidad: ¿El contenido es apropiado, libre de riesgos y no sugiere acciones peligrosas, ilegales o discriminatorias?‍
• Claridad y estilo: ¿La respuesta es fácil de leer, con frases bien construidas y sin errores gramaticales? Un modelo puede tener buena información, pero si no se comunica bien, no sirve.‍
• Síntesis y relevancia: ¿La respuesta va al punto o se extiende innecesariamente? En el mundo financiero, cada segundo y cada palabra cuentan.
• ‍Comprensión del pedido: ¿El modelo respondió exactamente a lo que se le pidió? Esto es importante sobre todo cuando el cliente quiere algo muy específico: cambiar su PIN, conocer tasas o entender un cargo.‍
• Fluidez lógica: ¿Las ideas están ordenadas y conectadas?‍
• Adaptación al contexto: ¿La respuesta considera la región, el canal o el usuario final?‍
• Nivel de formalidad: ¿El tono coincide con la imagen institucional del banco?
  
  

Estos criterios se usan tanto para entrenar como para auditar modelos que se usan en producción.

Por qué esto importa para los bancos en LATAM

Los bancos que adopten IA sin entender cómo fue entrenada corren riesgos. Pueden llegar a ofrecer información errónea, comprometiendo la confianza de sus clientes. Asimismo, podrían incumplir regulaciones locales, con consecuencias legales, o perder ventaja competitiva frente a competidores que sí personalizan sus modelos y los entrenan con criterio. Por eso es fundamental exigir modelos entrenados con datos de calidad, procesos transparentes y controles humanos bien definidos.

Buenas prácticas para líderes del sector financiero

El conocimiento es clave para tomar decisiones informadas, pregunta a tu proveedor de IA:

• ¿Con qué datos fue entrenado este modelo?
  
• ¿Se utilizó fine-tuning para el sector financiero en LATAM?
  
• ¿Qué criterios humanos se usaron para evaluar su calidad?
  

Elige modelos personalizables: lo ideal es poder adaptarlos a tu operación y contexto regulatorio, busca aliados expertos en IA financiera: no todos los modelos sirven para todo.

Implementar IA en la banca ya no es opcional. Pero hacerlo bien: con criterio, estrategia y foco en el usuario, es lo que separa a los líderes de los seguidores. Entender cómo se entrena un modelo de lenguaje es el primer paso para tomar decisiones informadas y seguras. En Delto, además de entrenar modelos de lenguaje con criterios de calidad, desarrollamos el Banking Large Action Model (BLAM), un conjunto de más de 300 Skills bancarios listos para usar, diseñados específicamente para instituciones financieras de Latinoamérica. Esto permite que los bancos no tengan que construir su asistente conversacional desde cero: pueden comenzar con un modelo ya entrenado, probado y regulatoriamente alineado, y simplemente ajustar la integración con sus sistemas internos. BLAM no es una librería genérica, sino una arquitectura pensada desde el primer momento para combinar potencia técnica, cumplimiento normativo y velocidad de implementación. Es, en definitiva, el puente entre la teoría del entrenamiento de LLMs y su aplicación concreta, confiable y segura en la operación bancaria real.