{"id":33410,"date":"2025-06-11T16:26:55","date_gmt":"2025-06-11T19:26:55","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nu.com\/?p=33410"},"modified":"2025-06-13T23:15:48","modified_gmt":"2025-06-14T02:15:48","slug":"modelos-fundacionales-ai-nubank-transformacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nu.com\/es\/modelos-fundacionales-ai-nubank-transformacion\/","title":{"rendered":"Incorporando Modelos Fundacionales en la Plataforma de IA de Nubank"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Autor: <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/hiroto-udagawa\/\">Hiroto Udagawa<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>El trabajo descrito aqu\u00ed es un esfuerzo colaborativo de varios ingenieros de Nubank (en orden alfab\u00e9tico):<\/em> <em>Abhishek Shivanna, Cassiano Abreu, Daniel Seerig, Denis Reis, Guilherme Peixoto, Gustavo Millen, Helder Dias, Henrique Lopes, Ivanildo Santos, Jos\u00e9 Mora, Juliana Forlin, Louise Farias, Lucas Ikeda, Luiz Coelho, Matias Roqueta, and Rick Slangen. Tambi\u00e9n agradecemos a Rohan Ramanath, Daniel Silva y Guilherme Tanure por su apoyo.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Traducciones: <\/em><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/cinthia-tanaka\/\"><em>Cinthia Tanaka<\/em><\/a><em> y <\/em><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/kevin-r-rossell-8b5088139\/\"><em>Kevin Rossell<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/international.nubank.com.br\/company\/nubank-acquires-hyperplane-to-accelerate-ai-first-strategy\/\">Nubank adquiri\u00f3 Hyperplane<\/a> en julio de 2024 para integrar la tecnolog\u00eda de Modelos Fundacionales de nuestro peque\u00f1o equipo en uno de los bancos digitales m\u00e1s grandes del mundo de manera r\u00e1pida y efectiva. Mientras que nuestra startup tiene experiencia en el desarrollo de grandes modelos para entender el comportamiento financiero, Nubank ha construido una cultura de una d\u00e9cada superando las complejidades de llevar innovaciones tecnol\u00f3gicas a la producci\u00f3n en la industria financiera. Con nuestros esfuerzos combinados, hab\u00eda una oportunidad para acelerar el avance de Nubank hacia un banco centrado en IA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este post del blog describe c\u00f3mo los equipos de plataforma y producto trabajaron juntos durante los primeros ocho meses de este esfuerzo para entrenar y desplegar modelos con miles de millones de par\u00e1metros en varios casos de uso de modelado predictivo. Desglosamos nuestro viaje en tres secciones:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Dise\u00f1o del Proyecto de Modelos Fundacionales:<\/strong> C\u00f3mo llevamos a producci\u00f3n los Modelos Fundacionales usando la Plataforma de IA existente de Nubank y ejecutamos proyectos para medir el impacto en comparaci\u00f3n con los modelos tabulares de referencia.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Tecnolog\u00edas y Arquitectura del Sistema: <\/strong>Las tecnolog\u00edas y herramientas que desarrollamos para impulsar estos proyectos de Modelos Fundacionales.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Progreso en los Primeros Ocho Meses:<\/strong> Nuestro progreso en el despliegue de Modelos Fundacionales en Nubank durante los primeros ocho meses de este esfuerzo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Despu\u00e9s de estos \u00e9xitos iniciales, nuestro enfoque sigue siendo el mismo:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ingerir <\/strong>y validar m\u00e1s fuentes de datos no estructurados<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Entrenar <\/strong>Modelos Fundacionales m\u00e1s avanzados<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Desplegarlos <\/strong>en casos de uso m\u00e1s cr\u00edticos<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para m\u00e1s detalles sobre nuestro enfoque de modelado, consulta nuestra <a href=\"https:\/\/building.nu.com\/es\/entendiendo-las-finanzas-de-nuestros-clientes-a-traves-de-modelos-fundacionales\/\">serie de blogs anterior<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Dise\u00f1o del Proyecto de Modelos Fundacionales<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Basamos nuestro enfoque de Modelos Fundacionales en l\u00edderes de Big Tech en IA, construyendo grandes modelos generalizables que entienden mejor los comportamientos de los clientes y luego desplegando estos modelos en motores de decisiones cr\u00edticos. El negocio de Nubank presenta oportunidades incre\u00edbles con IA. Su enfoque digital, multisectorial y multinacional genera grandes cantidades de datos transaccionales ricos, lo que puede impulsar mejores experiencias financieras para clientes diversos en todo el mundo. Adem\u00e1s, como muchas grandes tecnol\u00f3gicas, el modelado predictivo sustenta los productos de Nubank, y las mejoras incrementales en los modelos generan un valor descomunal para el negocio.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXcTAWOMuYCespkunUd0H8jrLvg2lk9fOg5m8gISEKvzR4QlNxNA4PdlYWK67CGX8eUOoLTOCvkG_hX7wHXWOhoCQpErDmqXTCEcC2HsoVWb-FKDMXN4N2ehnzuGAf0qkKmO2trayg?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nubank, como la mayor\u00eda de las instituciones financieras, tradicionalmente se basa en modelos lineales, modelos basados en \u00e1rboles y caracter\u00edsticas tabulares agregadas como columnas vertebrales para sus decisiones predictivas de IA. Para introducir los Modelos Fundacionales en Nubank de manera eficiente, tomamos algunas decisiones iniciales clave:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Los componentes donde Nubank tiene experiencia no ser\u00edan modificados. Los a\u00f1os de experiencia de Nubank en infraestructura de datos, gobernanza de modelos y despliegue de modelos son salvaguardas esenciales para llevar a producci\u00f3n estos modelos complejos en un entorno altamente regulado.<\/li>\n\n\n\n<li>Identificamos los componentes m\u00ednimos necesarios para construir y desplegar Modelos Fundacionales. Adem\u00e1s, establecer\u00edamos una interfaz clara entre estos nuevos componentes y los existentes a lo largo de las capas de la Plataforma de IA.<\/li>\n\n\n\n<li>Una vez decididas estas interfaces, los componentes requeridos se desarrollar\u00edan libremente desde cero utilizando un tech stack renovado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Centramos nuestro enfoque de desarrollo en tres componentes:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Preprocesamiento de Datos Secuenciales: Los actuales pipelines ETL de caracter\u00edsticas fueron construidos para convertir datos secuenciales brutos en caracter\u00edsticas tabulares. Construimos nuevos flujos de trabajo para transformar, validar y monitorear los datos secuenciales para que est\u00e9n disponibles para el modelado.<\/li>\n\n\n\n<li>GPU\/Cl\u00fasteres Heterog\u00e9neos: Los modelos lineales a gran escala y los modelos basados en \u00e1rboles pueden ejecutarse en cl\u00fasteres de CPU. Sin embargo, entrenar y desplegar arquitecturas basadas en transformadores requiere de grandes cl\u00fasteres heterog\u00e9neos. A medida que se alcanzan las leyes de escalamiento, optimizar estos pipelines es cr\u00edtico para controlar los costos.<\/li>\n\n\n\n<li>Transformadores y DNNs: Los transformadores y las redes neuronales profundas a gran escala son los pilares de nuestras nuevas arquitecturas propuestas de Modelos Fundacionales.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A continuaci\u00f3n resaltamos una visi\u00f3n general de c\u00f3mo la Plataforma de IA de Nubank ahora funciona para apoyar tanto proyectos de Modelos Tabulares como de Modelos Fundacionales:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXf9V-D_Zq47_lEVLoTzper-B9aj3u9eoX3Zz5006PNIEFf-aR2kKaRj7g_cVef3Oc3ELd_RAbvTGB9VU1j6PmFG_ebCMSZPKAtCht3NS0YCWHvxgxTopm8D6BYenUrMqkQIj0hj?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con esta estructura en su lugar, incorporamos casos de uso de productos y entrenamos modelos desafiantes basados en Modelos Fundacionales frente a modelos de referencia de ML tabular. Construir un ciclo de iteraci\u00f3n de experimentos estrecho y confiable es fundamental cuando se introducen cambios significativos de modelado en un producto existente. Estos proyectos requieren un gran cuidado en la ingesti\u00f3n de datos, la ejecuci\u00f3n de evaluaciones y el despliegue de modelos de la misma manera que cada incumbente. Al cambiar la menor cantidad de factores posible, replicamos equitativamente los resultados de los modelos de referencia y medimos las mejoras de rendimiento en delta. Para aislar a\u00fan m\u00e1s el impacto, estos compromisos comienzan aprovechando solo las mismas fuentes de datos secuenciales brutos que en el modelo de referencia (representadas como caracter\u00edsticas tabulares agregadas). Esto asegura que todas las entradas de los modelos ya est\u00e9n validadas y monitoreadas en producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A medida que los modelos se hacen m\u00e1s grandes y los datos menos estructurados, es f\u00e1cil perderse en la nueva complejidad. Nuestro enfoque mencionado nos permite construir y medir el progreso de manera incremental y con buenas bases. Adem\u00e1s, al confiar en a\u00f1os de experiencia de Nubank en la gobernanza y la producci\u00f3n de innovaciones de modelos, estos nuevos proyectos pueden centrarse en optimizar las m\u00e9tricas con un alcance de modelado restringido pero ambicioso.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tecnolog\u00edas y Arquitectura del Sistema<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con esta interfaz y dise\u00f1o de experimentos establecidos, desarrollamos nuestro Sistema de Modelos Fundacionales con un tech stack renovado. A continuaci\u00f3n, se presenta una visi\u00f3n general de nuestra arquitectura del sistema:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXf67JgtsXY5RMWZWntOsLmr5aH8g6Rx9M-JPkMibhAWxZYyiH_ecpH5tHteLvuY4WKezi6vqGhKXnImD5yIl-fGwm7tAT9h0DTD1QyBaytkcIHiB9BDGr8vK3RNxSx6k3X7FWnRDQ?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cada Proyecto de Modelo de Fundaci\u00f3n aprovecha tecnolog\u00edas desarrolladas en las siguientes \u00e1reas:<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Investigaci\u00f3n en IA<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estamos construyendo una organizaci\u00f3n de investigaci\u00f3n de clase mundial para estudiar c\u00f3mo la IA puede ser desplegada de manera \u00fanica para mejorar las experiencias en Nubank. Si bien nos inspira la investigaci\u00f3n aplicada en IA en las grandes empresas tecnol\u00f3gicas (por ejemplo, Recomendadores Generativos), las instituciones financieras tienen un papel \u00fanico en impulsar \u00e1reas de investigaci\u00f3n como Modelado del Comportamiento del Usuario y Modelado Causal. Nuestros primeros esfuerzos de investigaci\u00f3n se centran principalmente en alimentar fuentes de datos secuenciales brutos a arquitecturas de modelos de transformadores a gran escala para capturar se\u00f1ales de comportamiento que son imposibles de detectar usando m\u00e9todos tradicionales de caracter\u00edsticas agregadas.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Procesamiento de Datos Secuenciales<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al igual que con todas las innovaciones en ML, se requiere un esfuerzo inmenso detr\u00e1s de escena para asegurar que los datos introducidos en nuestros modelos sean de alta calidad y est\u00e9n libres de filtraciones. Formamos un equipo dedicado para ingerir, validar y enriquecer el enorme tesoro de fuentes de datos transaccionales (y no transaccionales) de Nubank. Si bien ya existe un monitoreo en Nubank, este equipo tambi\u00e9n trabaja para construir herramientas adicionales para garantizar que los datos secuenciales puedan ser desplegados de manera segura en producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Pipelines N\u00facleo y Personalizadas<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estamos construyendo herramientas de procesamiento de datos y modelos para manejar estas nuevas cargas de trabajo de datos y modelos. Aprovechamos Ray para permitir que nuestro peque\u00f1o equipo de infraestructura escale cl\u00fasteres heterog\u00e9neos y permita a los Ingenieros de ML entrenar modelos con miles de millones de par\u00e1metros en los m\u00e1s de 100 millones de clientes de Nubank y sus historiales de transacciones. Muchas decisiones en Nubank se toman a nivel de todos los usuarios mensualmente, por lo que nuestros modelos ingieren O(billones) de etiquetas y O(miles) de transacciones por etiqueta. Como resultado, nuestros Modelos Fundacionales finales procesan O(trillones) de tokens durante el entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Envolvemos pipelines reutilizables de preparaci\u00f3n de datos, entrenamiento e inferencia en componentes principales que cualquier Ingeniero de ML en Nubank puede usar de inmediato. Adem\u00e1s, a\u00f1adimos la capacidad de conectar componentes personalizados a lo largo del tooling de modelado para que los modeladores puedan construir pipelines espec\u00edficos para su problema.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Herramientas Internas<\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tradicionalmente, el desarrollo de modelos puede estar aislado dentro de iniciativas m\u00e1s peque\u00f1as donde uno o unos pocos ingenieros de ML entrenan modelos relativamente ligeros para su problema espec\u00edfico. Sin embargo, construir Modelos Fundacionales grandes y desplegables horizontalmente requiere una estrecha coordinaci\u00f3n entre docenas de investigadores e ingenieros. Estamos desarrollando herramientas adicionales para el seguimiento, catalogaci\u00f3n y reporte de modelos para asegurar que los datos y los modelos avancen en una direcci\u00f3n unificada. A continuaci\u00f3n, destacamos algunos ejemplos de las herramientas que hemos desarrollado:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXdLoklfIqhgBUPMYdQV_oaePwgx--VIaUnPjakg1YIm3m757wd9gClCzNEifsBPjj2qIySqg6KsqPw-zoKT9UQwc7e-li8y6gIJrIgaMA0cDGg8QBz08T1N5S54XpWAYaUbHIBUog?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\" style=\"width:1530px;height:auto\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">El Cat\u00e1logo de Modelos permite visualizar todos los modelos entrenados en la plataforma de AI Core, comparar resultados y filtrarlos seg\u00fan criterios espec\u00edficos.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXewBMhkTxTsCq3Jc9q8rt18QCVUlHMOgTdFTOHhmSZgAk0a03dgR9VSTrdPG0t86WmU1AgDS_urAZ70pBJH88eK6KFJuWM2my9SjCR99da5kKNXMku3rFOoMSS4TIig9DcLA8_j?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\" style=\"aspect-ratio:1.8475820298496197;width:1530px;height:auto\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">En la Vista de Modelo (Model View), el modelador puede ver todos los artefactos de un modelo y analizar sus datos de entrada, salidas de inferencia y cualquier par\u00e1metro utilizado durante su entrenamiento.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXc6cH5jbJDP6VekK6kUFATJ7AbXbXaOtx2cK_1nvvG3_GJfRtN43JzDi4Cz7hEGbPEJG2ub6ENacc7tLqduXfayFr8tL2JU1DhCi55DjOVccoo2JvIrftDDNG6h4SXvpSbvUDUmjg?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">La herramienta de reportes permite arrastrar y soltar visualizaciones anal\u00edticas comunes, lo que facilita y acelera la evaluaci\u00f3n y comparaci\u00f3n de modelos<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Progreso en los Primeros Ocho Meses<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durante los primeros ocho meses, hemos avanzado de manera constante en todos los componentes de la Arquitectura del Sistema y en nuestra misi\u00f3n de introducir Modelos Fundacionales en las \u00e1reas de producto.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al inicio de este post, delineamos el siguiente enfoque para nuestro esfuerzo:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ingerir <\/strong>y validar m\u00e1s fuentes de datos no estructurados<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Entrenar <\/strong>Modelos Fundacionales m\u00e1s avanzados<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Desplegarlos <\/strong>en casos de uso m\u00e1s cr\u00edticos<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Destacamos nuestro progreso en estas tres \u00e1reas.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ingerir<\/strong> y validar Fuentes de Datos No Estructurados<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mostramos el progreso de nuestro equipo de datos en la ingesti\u00f3n de fuentes de datos secuenciales y en la prueba de su impacto en nuestros modelos. Seguimos el progreso en las siguientes tres m\u00e9tricas:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Ingerido: La fuente de datos ha sido ingresada y est\u00e1 lista para que los modelos la consuman<\/li>\n\n\n\n<li>Modelado: La fuente de datos ha pasado las verificaciones de calidad y su impacto ha sido evaluado en al menos una tarea<\/li>\n\n\n\n<li>Producido: La fuente de datos tiene todo el monitoreo requerido para la producci\u00f3n de modelos<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aunque las fuentes de datos actualmente en producci\u00f3n incluyen \u00fanicamente fuentes transaccionales, planeamos experimentar pronto con la incorporaci\u00f3n de se\u00f1ales de eventos de aplicaciones y del uso de productos en nuestros modelos de transformadores.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeZy9WdlIFwIq2o66eKu95YsSnWmsmopBfrzXHn3qV7IBlS7UXNjBKHiv71AJoAR3CzXCM1XIUvp_37-xlRals38IwTF_A_s_xR7z-zwk5Jg4QoqM-6bg-hN-HFd_aTWFd7Ww4wOA?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\" title=\"Chart\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>2. Entrenar<\/strong> Modelos Fundacionales m\u00e1s Avanzados<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Medimos el rendimiento incremental de los modelos a lo largo del tiempo en diversos casos de uso. Estas mejoras provienen de tres esfuerzos principales: m\u00e1s fuentes de datos, arquitecturas de modelo mejoradas y escala del modelo. A continuaci\u00f3n, mostramos el aumento promedio de AUC de nuestros modelos en cuatro tareas de referencia durante los primeros meses.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXeYuKKZ7HVtZaoSsOVpfGGJMZZ8MHZxBqsF5j0_GLQVYrcjAMIF4EYMPjTla2kgG1Fb9S2PdMgaos8Z9WktC6lhgl2dTo7iiOWADpfz9pp_8chmL9RVIy8tKb5X79kE2isv7YFseA?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\" title=\"Chart\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cabe destacar que un aumento de +1.20% en AUC es de 2 a 3 veces el aumento t\u00edpico que se espera en la liberaci\u00f3n anual de un modelo maduro. Adem\u00e1s, logramos este incremento sin a\u00f1adir ninguna nueva fuente de datos, confiando \u00fanicamente en se\u00f1ales ya presentes en los modelos base pero representadas como caracter\u00edsticas tabulares.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">3. <strong>Desplegarlos <\/strong>en Casos de Uso m\u00e1s Cr\u00edticos<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Medimos la adopci\u00f3n en base a cuatro m\u00e9tricas:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li>Problemas Incorporados: Ingerir caracter\u00edsticas y etiquetas, y alinear evaluaciones y m\u00e9tricas clave para el compromiso.<\/li>\n\n\n\n<li>Bases Replicadas: Replicar m\u00e9tricas base usando las mismas etiquetas y caracter\u00edsticas tabulares que los modelos de producci\u00f3n para garantizar que todos los datos sean correctos y las evaluaciones sean justas.<\/li>\n\n\n\n<li>Retadores Construidos: Entrenar modelos candidatos alimentando datos secuenciales en nuestras arquitecturas de modelos para producir suficiente mejora en m\u00e9tricas y lanzar un nuevo modelo.<\/li>\n\n\n\n<li>Modelos en Producci\u00f3n: Obtener aprobaci\u00f3n del modelo y desplegarlo en las canalizaciones de producci\u00f3n para atender a los clientes.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/lh7-rt.googleusercontent.com\/docsz\/AD_4nXcmo8FcU5z4eeiXuDzE67UDy0LKkG1XDe9MrIrf5dyz4pvKxVIbefDBwbKvQG7DnhTM9_z-JB1uXHI9zLl4OsOdkpUSvPXaCZsIdgibK0wvYxS9BCHKlh6Y33f7y2m5aav2Vy-d?key=nEk_OM2-Ums4mLqg1DSFLDlh\" alt=\"\" title=\"Chart\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este blog post, compartimos nuestro progreso durante los primeros ocho meses de la introducci\u00f3n de Modelos Fundacionales Predictivos en la Plataforma de IA de Nubank. Este trabajo ha permitido el despliegue de modelos de secuencia basados en transformadores a gran escala en varios motores de decisi\u00f3n clave. Lograr la visi\u00f3n de Nubank centrada en IA requerir\u00e1 un cambio radical en tecnolog\u00eda, cultura y mentalidad de producto. La inversi\u00f3n e impacto de estos Modelos Fundacionales marcan nuestros primeros esfuerzos para acelerar esta transformaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Avanzamos en la adopci\u00f3n de Modelos Fundamentales Predictivos en nuestra plataforma de IA, habilitando decisiones con modelos secuenciales a gran escala. 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