Rishi Chohan, CEO de GFT Technologies en EE. UU. – Serie de entrevistas

Rishi Chohan, CEO de GFT Technologies en EE. UU., es un líder experimentado en transformación digital con más de 20 años de experiencia en la industria de software y servicios, incluyendo roles en Ernst & Young y SoftServe. Desde que asumió el cargo en 2025, se ha centrado en escalar la estrategia impulsada por IA de GFT en EE. UU. fortaleciendo los vínculos con instituciones financieras, fabricantes y socios tecnológicos, al mismo tiempo que moderniza los sistemas heredados para la preparación de IA.

GFT Technologies es una empresa global de transformación digital y ingeniería de software que se especializa en IA, modernización de la nube y innovación de plataformas para los sectores bancario, de seguros y manufacturero. Fundada en 1987 y con operaciones en más de 20 países, GFT reúne a más de 12.000 profesionales. Su trabajo se guía por cinco valores fundamentales: Cuidado, Compromiso, Colaboración, Coraje y Creatividad.

Ha liderado transformaciones en instituciones importantes como EY y SoftServe, pero asumir el cargo de CEO de GFT en EE. UU. durante un cambio pivotante en IA es un desafío único. ¿Qué lo atrajo personalmente a esta oportunidad y qué es lo que más lo entusiasma sobre dar forma al próximo capítulo de GFT?

Desde el principio de mis conversaciones con GFT, me di cuenta de que la empresa estaba en una posición para abordar desafíos comunes de la industria de una manera diferente a la de los jugadores más establecidos de la transformación digital. Era claro que la empresa era una potencia en servicios financieros, tanto en términos de su experiencia técnica como, quizás aún más importante, su profundo conocimiento del dominio. El equipo con el que estaría trabajando tenía conocimientos que podrían superar incluso a las propias instituciones financieras.

A medida que seguíamos hablando, rápidamente formé una visión de cómo abordaría esta oportunidad para transformar a las empresas de servicios financieros para su propio futuro con IA, mientras GFT simultáneamente experimentaba su propia transformación centrada en IA.

Ahora que he pasado unos meses trabajando dentro de la organización, he confirmado mis sospechas iniciales: el hecho de que nos encontremos en el punto de intersección de la experiencia técnica, el profundo conocimiento financiero y la amplia experiencia en IA nos coloca en una posición muy única para reinventar modelos y enfoques de negocios heredados, ya sea desde cero o pieza a pieza. Es un enfoque de “elige tu propia aventura” para disruptar una industria que está madura para la disrupción, y estoy contento de ser parte de ello.

GFT se encuentra en medio de un viaje de cinco años para convertirse en una empresa completamente centrada en IA. Internamente, ¿cómo se ve esto hasta ahora?

Hay cuatro áreas principales que estamos abordando. En términos generales, son:

1. Auditar nuestros procesos y operaciones para determinar cómo y dónde la IA puede elevar a los miembros del equipo.
2. Determinar oportunidades para capitalizar en el corto plazo, así como lo que necesitamos construir para el largo plazo. Esto incluye identificar áreas donde los empleados pueden utilizar la IA en sus tareas diarias ahora, mientras ejecutamos una hoja de ruta más amplia que influye en las operaciones de manera holística con el tiempo.
3. Aplicar nuestra propia solución de IA generativa para escalar el desarrollo de software para nuestros clientes y llevarlos al mercado más rápido. Ya hemos visto ganancias de productividad que van desde el 30% hasta el 90%, dependiendo del proyecto, como resultado directo de implementar esta IA para entregar nuevos servicios y ofertas.
4. Educación a nuestros empleados a través de la transición para asegurarnos de que sea claro para ellos dónde la IA puede intervenir y dónde pueden crecer con ella para apoyar la evolución de la empresa.

¿Puede compartir ejemplos o casos de uso específicos que ilustren el impacto de la solución de IA generativa de GFT, especialmente en los servicios financieros?

Un buen caso de uso reciente al que puedo hacer referencia es una nueva solución que desarrollamos para bancos y firmas de capital privado. Construimos un asistente de IA generativa que evalúa el riesgo crediticio para informar decisiones de préstamo importantes a escala exponencial. La nueva herramienta reúne automáticamente vastas cantidades de datos financieros para crear informes crediticios, reduciendo los plazos de horas e incluso días a solo minutos, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento. Al ahorrar tiempo en la creación de informes (decimos que es un 40%, pero eso es conservador), los analistas crediticios ahora pueden aumentar su enfoque en evaluar decisiones de riesgo complejas.

Esto resuelve un problema importante, considerando que en la industria crediticia, cada segundo cuenta, pero moverse demasiado rápido puede llevar a errores humanos, y una sola omisión puede impactar decisiones de préstamo importantes.

Debido a que puede tomar días de trabajo manual compilar un informe de riesgo, la única forma en que las empresas han podido moverse más rápido históricamente, sin sobrecargar a los trabajadores y arriesgarse a cometer errores, ha sido escalando equipos. Ahora, con este nuevo enfoque de IA generativa, las instituciones financieras pueden tomar decisiones de préstamo más rápido con mayor confianza.

Otro ejemplo reciente proviene de la empresa de seguros más grande de Brasil, que utilizó nuestra herramienta de IA propietaria para identificar vulnerabilidades en su código y prevenir ataques cibernéticos antes de que ocurran.

Esto es crítico, ya que las grandes instituciones financieras son especialmente vulnerables a los hackers, y esta aseguradora en particular experimentaba varios ataques cada día. Aunque tenían un equipo grande dedicado a detectar y identificar posibles fugas antes de que ocurrieran, debido a la gran cantidad de vulnerabilidades, los hackers aún lograban infiltrarse en sus defensas.

La solución de IA de GFT ha podido identificar anomalías un 90% más rápido de lo que los equipos de desarrolladores podían hacer anteriormente. Además, una vez identificadas, la solución de IA se está utilizando para reparar automáticamente las vulnerabilidades en el código para prevenir ataques, lo que hace que el proceso sea un 66% más rápido que antes.

Ambas capacidades juntas representaron ganancias de eficiencia de hasta el 30% en el ciclo de vida de desarrollo general en solo 3-4 meses.

Con su experiencia liderando compromisos para bancos de primer nivel como JPMC, Morgan Stanley (MS ) y Citibank, ¿cómo está adaptando la estrategia de IA de GFT para satisfacer las necesidades hiperespecíficas de las instituciones financieras en EE. UU.?

Gracias a mi trabajo con bancos de primer nivel y dentro de varios aspectos del espacio financiero, estoy claro sobre el potencial que la IA representa para las instituciones financieras. El conocimiento que traigo conmigo a GFT complementa la propia experiencia de la empresa en el espacio financiero durante 35 años.

A lo largo de los años, he presenciado de primera mano los desafíos comunes que surgen en los proyectos en los que he tenido el privilegio de trabajar, así como los dolores específicos que enfrentan las empresas individuales. Poder ver estas tendencias macro y cómo afectan tanto a la industria en general como a las empresas específicas me ha dado una comprensión muy clara de cómo y dónde aplicar la IA. En todo el tablero, desafíos como el lavado de dinero, el fraude, la identificación del cliente y los informes crediticios complejos han plagado a las instituciones durante años.

Por ejemplo, GFT está infundiendo Google Vertex AI en un banco líder para mejorar su detección de fraude. A pesar de que la tecnología no se utiliza típicamente para ese propósito, la institución necesitaba una solución que pudiera integrarse fácilmente en sus sistemas complejos. Para apoyar esta solicitud, GFT está ayudando al banco a entrenar a Google Vertex en patrones comunes para identificar posibles fraudes y desencadenar acciones para prevenirlos.

Además, GFT está trabajando con AWS para construir soluciones impulsadas por IA para bancos. En Singapur, hemos construido un proceso de anti-lavado de dinero impulsado por IA.

Desde una perspectiva de estrategia general de GFT, estoy trabajando para encontrar el equilibrio adecuado entre avanzar en nuestras propias soluciones de IA y las que estamos construyendo para los clientes junto con nuestros socios tecnológicos a largo plazo como Google y AWS.

GFT apunta a convertirse en un líder global en IA responsable. ¿Qué guardias o marcos de gobernanza está implementando para garantizar la seguridad, la transparencia y el cumplimiento normativo, particularmente en sectores altamente regulados?

Diferentes instituciones financieras siguen diferentes regulaciones; hasta ahora, no hay una guardia universal cuando se trata de IA. Esto significa que, para permanecer en cumplimiento y garantizar la seguridad para cada cliente, nos adaptamos a las reglas particulares de cada organización.

Las soluciones que proporcionamos son fácilmente adaptables. Antes de lanzar, nos aseguramos de que estemos familiarizados con las regulaciones y reglas asociadas con esa institución específica y ajustamos la solución para cumplir con su entorno. De esta manera, nunca surgen problemas de seguridad o regulatorios.

Además de curar nuestras soluciones para las necesidades regulatorias de diferentes empresas, también seguimos regulaciones de la industria como el GDPR en Europa.

Ha sido descrito como un líder orientado a la acción y basado en datos. En la práctica, ¿cómo fomenta esa cultura a lo largo de una organización tan grande, especialmente una que está experimentando una transformación de IA rápida?

El primer paso para fomentar una cultura basada en datos en una organización es asegurarse de que cada miembro comprenda el beneficio de trabajar de esa manera.

Para operar con éxito un negocio, los equipos necesitan acceso a los datos de la organización. Esto les da una visión interna de lo que funciona y lo que no, y puede dar proyecciones de resultados probables para diferentes escenarios. Armados con estos datos, es mucho más fácil tomar decisiones que son correctas para la empresa.

Para demostrar esto, es esencial liderar con el ejemplo y mostrar cómo las decisiones basadas en datos pueden traer cambios significativos que benefician a todos en la organización. Por ejemplo, si los datos de ventas muestran que la tasa de conversión es baja, sabemos que esa es un área que necesita atención y podemos crear una estrategia para remediar el desafío. Una vez que los resultados beneficiosos de una cultura basada en datos son claros, es más fácil para los equipos en toda la organización adoptar esta práctica de manera fluida.

Especially mientras experimentamos una transformación de IA rápida, los datos son esenciales para comprender cómo está funcionando el cambio y dónde puede haber áreas para mejorar.

Más allá del sector bancario, ¿cómo está aplicando GFT su estrategia de IA a otros sectores como la manufactura? ¿Hay desafíos o oportunidades únicos en la traducción de aprendizajes del sector financiero a aplicaciones industriales?

En la industria manufacturera, GFT tiene una sólida asociación con Google. Juntos, durante el último año, hemos estado lanzando casos de uso de IA específicamente formulados para las plantas de fabricación de los fabricantes.

El año pasado, anunciamos la implementación del Motor de datos de fabricación (MDE) de Google Cloud, que impulsó capacidades de IA como la inspección de la línea de producción visual, el mantenimiento predictivo de máquinas y la previsión de producción. Ahora, este año, hemos presentado nuestra próxima serie de aplicaciones construidas sobre los modelos Gemini de Google, incluyendo la capacidad de determinar la causa raíz de errores y defectos, paneles visuales que permiten a los usuarios consultar datos de toda la organización en lenguaje natural y la capacidad de convertir miles de manuales de capacitación de máquinas en demostraciones de video lideradas por avatares.

Cuando se trata de traducir aprendizajes del sector financiero a aplicaciones industriales, se trata menos de la industria en sí y más de los descubrimientos en el código. En cada industria, los aprendizajes sobre el desarrollo de código y los ciclos de vida del software son importantes y transferibles: el código puede crear y hacer cosas diferentes, pero ciertos obstáculos o desafíos con el desarrollo de software son universales. Utilizamos lo que aprendemos en cada proyecto, ya sea para instituciones financieras o fabricantes, para aportar conocimientos más profundos a nuestro próximo proyecto.

Con asociaciones estratégicas en lugar con NVIDIA (NVDA ), AWS y Google Cloud, ¿qué ve como la próxima evolución del enfoque ecosistémico de GFT? ¿Se desarrollarán productos de IA específicos de la verticales en colaboración o de forma independiente?

Ya hemos comenzado a desarrollar y construir soluciones de IA tanto en colaboración como de forma independiente. Los casos de uso de IA para la manufactura que hemos lanzado con Google Cloud son solo el comienzo de nuestro trabajo para automatizar la planta de fabricación. También planeamos lanzar pronto casos de uso de IA específicos para los servicios financieros que hemos desarrollado con AWS para los bancos en EE. UU.

Además, estamos expandiendo continuamente nuestra solución de IA generativa para el desarrollo de software de forma independiente.

La estrategia de cinco años de GFT incluye objetivos ambiciosos: alcanzar €1.5 mil millones en ingresos y convertirse en un líder reconocido en IA. A medida que mira hacia 2029, ¿qué hitos o señales le indicarán que la empresa está verdaderamente en camino?

Nuestros dos objetivos principales que son esenciales para alcanzar giran en torno a la cultura y las soluciones.

Primero, debemos cambiar tanto la mentalidad como las habilidades duras de todos en la organización para que la IA esté en el frente de cómo operamos. Esto no se limita a nuestro personal técnico; cada miembro del equipo, ya sea un desarrollador, un representante de ventas o un marketer, estará completamente capacitado en el uso de nuestras soluciones de IA.

En segundo lugar, medimos el éxito por los servicios de alto valor que estamos entregando a nuestros clientes. En los próximos cinco años, esperamos ver que el porcentaje de proyectos que tienen IA integrada en los servicios y productos que entregamos aumente significativamente.

Ya hemos visto un progreso significativo en ambos frentes, con una gran parte de nuestro personal ya capacitado y utilizando la IA internamente, así como un aumento en el elemento de IA en los proyectos en los que estamos involucrados. Estos objetivos básicos son esenciales para establecer una base sólida. En GFT, sabemos que la IA seguirá evolucionando en los próximos años, y la única forma de mantenernos por delante es prepararnos ahora.

Finalmente, ahora que ha estado en el cargo durante unos meses, ¿qué es lo que más lo ha sorprendido sobre la cultura o las capacidades de GFT? ¿Y qué es un concepto erróneo que la gente todavía tiene sobre la transformación de IA empresarial que le gustaría corregir?

No puedo enfatizar lo suficiente la profundidad de experiencia en servicios financieros y tecnología que coexisten simultáneamente en GFT. Esto nos coloca en una posición para no solo ejecutar ideas que las organizaciones nos traen, sino guiarlas basándonos en nuestra experiencia trabajando con bancos en todo el mundo. Desplegamos visiones a largo plazo que con frecuencia son mucho más grandes, con mucho más potencial de generación de ingresos, de lo que habrían podido concebir por sí mismos. A medida que sigo aprendiendo sobre el trabajo pasado y actual de GFT en diferentes regiones, me doy cuenta de que hay pocos espacios en la industria que GFT no ha tocado.

Digo que un concepto erróneo sobre la transformación de IA empresarial es que es todo hype. Eso es algo que las organizaciones a menudo les gusta decirse a sí mismas para comprarse tiempo para figurarlo. Cuanto antes las organizaciones acepten que la IA está aquí para quedarse y cambiará cómo hacen todo, de una buena manera, antes podrán comenzar a realizar su potencial en formas pequeñas y grandes. Gracias por la gran entrevista; los lectores que deseen aprender más pueden visitar GFT Technologies.