Unicaja avanza en la evolución de su modelo de ingeniería de software con la industrialización de la producción de código mediante capacidades aumentadas por inteligencia artificial generativa . Este enfoque busca escalar el desarrollo de sistemas en un contexto de creciente complejidad tecnológica y exigencia regulatoria, preservando el control interno sobre la arquitectura, la seguridad y el gobierno de la tecnología.
El modelo se apoya en la estandarización y factorización de los procesos de desarrollo, en el uso de inteligencia artificial generativa como herramienta de soporte, siempre con supervisión humana, y en la colaboración con un ecosistema estable de partners tecnológicos organizados por dominios, formado por IBM, NTT Data, Babel, GFT y Scalian, que complementan las capacidades internas del banco y operan conforme a los criterios y marcos definidos por Unicaja.
Esta evolución forma parte del trabajo que la entidad viene desarrollando desde el inicio del Plan Estratégico 2025-2027, orientado a dotar a la ingeniería de software de mayor capacidad para acelerar la ejecución de proyectos, mejorar la eficiencia y facilitar la evolución de las plataformas, fundamentalmente las más tradicionales, conservando el control sobre la arquitectura tecnológica y el gobierno del uso de la inteligencia artificial generativa dentro del banco.
La incorporación de la inteligencia artificial en los entornos de trabajo del equipo de Tecnología se está realizando de forma progresiva. En una primera fase, se ha desplegado Copilot como herramienta de apoyo a determinadas etapas de la ejecución de proyectos, como la toma de requisitos de negocio, la gestión de proyectos y la mejora de la calidad y consistencia de los entregables. Este despliegue ha ido acompañado de un proceso estructurado de gestión del cambio, orientado a facilitar la adopción de estas nuevas formas de trabajo y a generar buenas prácticas con impacto en plazos y productividad.
Rosetta: menor riesgo operacional
El eje central del modelo es la gestión centralizada del conocimiento, articulada a través de una plataforma propia desarrollada con el apoyo de modelos de inteligencia artificial generativa seleccionados y validados por el equipo de IA del banco. Estos modelos han demostrado una alta eficiencia en el entendimiento y procesamiento de lenguajes de programación tanto actuales como legacy. La plataforma interna, denominada Rosetta, actúa como base común para proyectos nuevos y aplicaciones en uso, proporcionando criterios homogéneos de trabajo y un acceso ordenado y gobernado a la información funcional y técnica para los equipos internos y para los centros de ingeniería de los colaboradores seleccionados. De esta forma, contribuye a mitigar el riesgo operacional y de obsolescencia. Desde esta base, la incorporación de herramientas de programación se plantea como un paso inmediato, siempre con supervisión humana integrada en el proceso.
