Anthropic’s Claude 3.7 Sonnet hybrid reasoning model, their most intelligent model to date, is now available in Amazon Bedrock. Claude 3.7 Sonnet represents a significant advancement in AI capabilities, offering both quick responses and extended, step-by-step thinking made visible to the user. This new model includes strong improvements in coding and brings enhanced performance across various tasks, like instruction following, math, and physics.
Claude 3.7 Sonnet introduces a unique approach to AI reasoning by integrating it seamlessly with other capabilities. Unlike traditional models that separate quick responses from those requiring deeper thought, Claude 3.7 Sonnet allows users to toggle between standard and extended thinking modes. In standard mode, it functions as an upgraded version of Claude 3.5 Sonnet. While in extended thinking mode, it employs self-reflection to achieve improved results across a wide range of tasks. Amazon Bedrock users can adjust how long the model thinks, offering a flexible trade-off between speed and answer quality. Additionally, users can control the reasoning budget by specifying a token limit, enabling more precise management of cost.
Anthropic has optimized Claude 3.7 Sonnet for real-world applications that align closely with typical language model use cases, rather than focusing solely on math and computer science competition problems. This approach ensures that the model is well-suited to address the diverse needs of customers across various industries and use cases.
Claude 3.7 Sonnet is now available in Amazon Bedrock in the US East (N. Virginia), US East (Ohio), and US West (Oregon) regions. To get started, visit the Amazon Bedrock console. Integrate it into your applications using the Amazon Bedrock API or SDK. For more information and to learn more read the AWS News Blog and Claude in Bedrock product detail page.
Anthropic’s Claude 3.7 Sonnet hybrid reasoning model, their most intelligent model to date, is now available in Amazon Bedrock. Claude 3.7 Sonnet represents a significant advancement in AI capabilities, offering both quick responses and extended, step-by-step thinking made visible to the user. This new model includes strong improvements in coding and brings enhanced performance across various tasks, like instruction following, math, and physics. Claude 3.7 Sonnet introduces a unique approach to AI reasoning by integrating it seamlessly with other capabilities. Unlike traditional models that separate quick responses from those requiring deeper thought, Claude 3.7 Sonnet allows users to toggle between standard and extended thinking modes. In standard mode, it functions as an upgraded version of Claude 3.5 Sonnet. While in extended thinking mode, it employs self-reflection to achieve improved results across a wide range of tasks. Amazon Bedrock users can adjust how long the model thinks, offering a flexible trade-off between speed and answer quality. Additionally, users can control the reasoning budget by specifying a token limit, enabling more precise management of cost. Anthropic has optimized Claude 3.7 Sonnet for real-world applications that align closely with typical language model use cases, rather than focusing solely on math and computer science competition problems. This approach ensures that the model is well-suited to address the diverse needs of customers across various industries and use cases. Claude 3.7 Sonnet is now available in Amazon Bedrock in the US East (N. Virginia), US East (Ohio), and US West (Oregon) regions. To get started, visit the Amazon Bedrock console. Integrate it into your applications using the Amazon Bedrock API or SDK. For more information and to learn more read the AWS News Blog and Claude in Bedrock product detail page.
3 formas de mejorar el acceso a la justicia a través de la modernización de los tribunales
Por: David Williams, director de seguridad pública y justicia global.
La máxima legal de que «la justicia demorada es justicia denegada» ha sido durante mucho tiempo un grito de guerra para alentar a los jueces y tribunales a operar de manera más eficiente. Si la reparación legal o la reparación justa están, en potencia disponibles para una parte lesionada, pero no se proporcionan o apoyan de inmediato, eso no es un remedio en absoluto. Hoy en día, la necesidad de sistemas judiciales accesibles y justos es al menos tan relevante como cuando William Penn lo expresó en el siglo XVII. Por fortuna, la tecnología desempeña un papel clave para ayudar a hacer realidad la visión y mejorar el acceso a la justicia.
En todo el mundo, los tribunales se enfrentan a presiones cada vez mayores que amenazan con empantanar los procesos judiciales y erosionar la confianza en el poder judicial. Los anticuados sistemas de gestión de casos, los datos críticos atascados en silos y la demanda pública de medios digitales para participar en la justicia contribuyen a la urgencia de encontrar nuevas soluciones que sean rentables y adecuadamente ciberseguras.
Los tribunales innovadores ya están ocupados en modernizar los sistemas y dar los primeros pasos con tecnologías de IA generativa. En Microsoft para la Administración Pública, ayudamos a los tribunales y a las organizaciones judiciales a mantener la confianza dentro de sus comunidades a través de soluciones que transforman las operaciones y ayudan a aumentar la equidad, la responsabilidad y la transparencia. Echemos un vistazo a algunos beneficios importantes de la modernización de los tribunales, incluida una nueva forma para que los tribunales experimenten con la innovación de la IA de manera segura y productiva.
La adopción de tecnologías en la nube suele tener un impacto casi inmediato en términos de potencia, escalabilidad y flexibilidad. La modernización de las herramientas y los sistemas puede ofrecer nuevas capacidades que ayuden a mejorar el acceso a la justicia. Entre estos:
1. Agilizar las operaciones judiciales
Los tribunales funcionan mejor con una fuerza laboral más empoderada, y la modernización permite obtener, de manera rápida, ganancias significativas en eficiencia. Por ejemplo, con la simple adopción de Microsoft 365 Copilot, el 70% de los usuarios encuestados en todos los sectores informaron ser más productivos y capaces de centrarse más en actividades de alto valor y trabajo creativo.1
Las soluciones en la nube que reúnen grandes cantidades de datos obtienen beneficios aún mayores. Los tribunales a menudo cuentan con el apoyo de sistemas heredados obsoletos que contienen datos en silos desconectados, lo que dificulta, si no imposibilita, integrarlos todos. Por ejemplo, el Tribunal Superior del Condado de Orange (OCSC, por sus siglas en inglés) administraba tres sistemas de gestión de casos dispares (que contenían más de 70 millones de archivos en papel), lo que creaba graves ineficiencias. Por lo tanto, lo integraron todo en un único almacén de datos en Microsoft Azure y se dieron cuenta de nuevos beneficios en la toma de decisiones y una mayor eficiencia operativa, además de sentar las bases para una mayor innovación.
Los sistemas de gestión de casos son transformados de manera especial por la modernización. Los tribunales se alejan de los costosos y limitados sistemas heredados hacia soluciones modernas que aceleran el procesamiento de casos, ayudan a los jueces a acceder más rápido a la información necesaria e incluso aumentan la capacidad de los casos. Los sistemas de gestión de casos basados en la nube también pueden cambiar de manera fundamental la forma en que las personas interactúan con los tribunales. Por ejemplo, el Sistema de Tribunales de Apelación de Alabama desarrolló una solución de nube híbrida que permitió a 6 mil abogados con licencia de Alabama acceder a información y presentar mociones sin necesidad de desplazarse de manera física a ninguno de sus tres tribunales.
2. Mejorar el acceso cotidiano a la justicia
La confianza en los tribunales es fundamental para la justicia, pero para muchas personas, el costo y la fricción que implican los procedimientos legales son altos y los resultados no siempre son satisfactorios. La modernización puede ayudar a aliviar la carga con nuevos servicios y capacidades que sean fáciles de usar y atraigan al público.
El acceso remoto a los procedimientos judiciales es un profundo beneficio de la modernización, ya que hace que sea más rápido, más fácil y menos costoso para las personas participar. Adoptadas de manera amplia durante la pandemia, las audiencias remotas con Microsoft Teams ahora se mejoran con funciones de IA generativa que pueden hacer cosas como generar transcripciones no oficiales o resúmenes de sesiones.
La experiencia de Teams también se puede ampliar para proporcionar servicios adicionales. Por ejemplo, el Tribunal Regional Federal de la 1.ª Región (TRF1) de Brasil mejoró el acceso al tribunal con un nuevo servicio de asistencia virtual, una plataforma de servicios en línea integrada dentro de Teams que ofrece un fácil acceso a servicios judiciales importantes para las personas de todo Brasil. También proporciona un centro de trabajo personalizado para los agentes de servicios judiciales, dándoles acceso a análisis de participación en tiempo real, notificaciones proactivas e indicadores de gobernanza del servicio.
La modernización también ayuda a las personas a navegar mejor por el sistema legal. Las herramientas digitales fáciles de usar pueden proporcionar orientación en los procesos legales, ayudar con la preparación de documentos y ayudar a encontrar recursos importantes. Los asistentes virtuales y los chatbots pueden ayudar a las personas a comprender los términos legales, acceder a la información de casos y representarse a sí mismas en litigios en áreas como el derecho de familia. También se pueden incluir capacidades de traducción y transcripción para que estos servicios sean aún más accesibles.
3. Experiencias mejoradas a través de nuevos servicios
La innovación con IA generativa y servicios avanzados en la nube aún está en evolución para los tribunales, pero los primeros beneficios nos dan una idea de qué tanto se transformarán los tribunales de manera significativa en los próximos meses y años.
Muchos de los beneficios enumerados antes se acelerarán de manera importante a medida que más tribunales inviertan en modernización. Para las personas, los portales en línea y las aplicaciones móviles habilitados para IA proporcionarán un acceso más fácil a la información del caso, explicarán las opciones y responderán preguntas sobre los procesos legales, para brindar un apoyo que incluso el personal de los tribunales no siempre puede ofrecer debido a las restricciones legales.
Para los jueces y el personal de los tribunales, la modernización promete un procesamiento más rápido de los casos, con soluciones que agilizan las tareas administrativas, reducen los retrasos causados por errores de papeleo y mejoran la presentación de documentos legales. La IA puede automatizar la extracción, categorización y organización de la información de documentos como facturas, contratos y correos electrónicos.
La IA generativa se integra cada vez más en los flujos de trabajo legales para automatizar tareas como el etiquetado y la clasificación. Esto promete avanzar en una iniciativa clave de la industria llamada SALI (Standards Advancement for the Legal Industry, en la que Microsoft participa), que crea una forma estandarizada de definir y documentar asuntos legales. Al automatizar el etiquetado y la clasificación de documentos (que por lo general se hacen a mano), la IA puede ayudar a SALI a cumplir su misión de beneficiar a los profesionales del derecho y a sus clientes, a través de fomentar la innovación y la eficiencia en los flujos de trabajo jurídicos.
Una forma de bajo riesgo de explorar la innovación de la IA en los tribunales
Es comprensible que muchos tribunales sean cautelosos a la hora de involucrar sus datos y sistemas críticos en la innovación con nuevas tecnologías como la IA. Es por eso que Microsoft respalda una nueva iniciativa importante llamada AI Sandbox, del Centro Nacional de Tribunales Estatales (NCSC, por sus siglas en inglés).
AI Sandbox ayuda a los líderes de las organizaciones judiciales a explorar la IA generativa y aprender cómo puede mejorar la productividad, la eficiencia y el servicio al ciudadano. Diseñado para satisfacer las necesidades de los tribunales en todas las geografías, AI Sandbox permite a los jueces y al personal de los tribunales experimentar con la IA generativa en un entorno de nube privada seguro basado en Azure. Admite el desarrollo de casos de uso, como la redacción de órdenes judiciales, la creación de descripciones de trabajo, el suministro de información legal y mucho más. Lo mejor de todo es que es fácil de usar a través del portal NSCS (no es necesario viajar).
Para comenzar, visiten el sitio web de NCSC AI sandbox.
Avance en su proceso de modernización
Ya sea que se trate de AI Sandbox o de la experimentación temprana con Microsoft 365 Copilot, el camino hacia la modernización es único para cada tribunal. Hay algunos elementos fundamentales que toda organización necesitará para obtener todos los beneficios de la IA:
Una plataforma en la nube como Azure ofrece escalabilidad, seguridad y cumplimiento probados.
Una plataforma de datos e inteligencia artificial como Microsoft Fabric proporciona una forma común de razonar sobre los datos.
Una plataforma de desarrollo como Azure AI Foundry les permite crear aplicaciones nativas de IA de primera clase.
Mejorar el acceso a la justicia a través de la tecnología es un camino a largo plazo, pero que genera beneficios temprano y con frecuencia. Es importante definir sus objetivos, adoptar un enfoque estratégico y elegir un socio tecnológico que los acompañe en cada paso del camino.
Conozcan más
Para ver cómo Microsoft potencia los sistemas judiciales para que sean más ágiles, seguros y accesibles para todos, vean nuestro vídeo. Para obtener más información sobre cómo podemos ayudarlos en el proceso de modernización de su tribunal, visiten nuestro sitio web o pónganse en contacto con su representante de ventas o socio tecnológico de Microsoft.
Amazon Web Services, Inc. now supports China UnionPay credit cards for creating new AWS accounts, eliminating the need for international credit cards for customers in China.
To use China UnionPay for creating your AWS account, enter your address and billing country in China, then provide your local China UnionPay credit card details and verify your personal identity or business license. All subsequent AWS charges will be billed in Chinese Yuan currency, providing convenient payment experience for customers in China.
To get started, select China UnionPay as your payment method when creating a new AWS account. For more information on using China UnionPay credit cards with AWS, visit Set up a Chinese yuan credit card.
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Amazon AppStream 2.0 improves the end-user experience by adding support for certificate-based authentication (CBA) on multi-session fleets running the Microsoft Windows operating system and joined to an Active Directory. This functionality helps administrators to leverage the cost benefits of the multi-session model while providing an enhanced end-user experience. By combining these enhancements with the existing advantages of multi-session fleets, AppStream 2.0 offers a solution that helps balance cost-efficiency and user satisfaction.
By using certificate-based authentication, you can rely on the security and logon experience features of your SAML 2.0 identity provider, such as passwordless authentication, to access AppStream 2.0 resources. Certificate-based authentication with AppStream 2.0 enables a single sign-on logon experience to access domain-joined desktop and application streaming sessions without separate password prompts for Active Directory.
This feature is available at no additional cost in all the AWS Regions where Amazon AppStream 2.0 is available. AppStream 2.0 offers pay-as-you go pricing. To get started with AppStream 2.0, see Getting Started with Amazon AppStream 2.0.
To enable this feature for your users, you must use an AppStream 2.0 image that uses AppStream 2.0 agent released on or after February 7, 2025 or your image is using Managed AppStream 2.0 image updates released on or after February 11, 2025.
Amazon AppStream 2.0 improves the end-user experience by adding support for certificate-based authentication (CBA) on multi-session fleets running the Microsoft Windows operating system and joined to an Active Directory. This functionality helps administrators to leverage the cost benefits of the multi-session model while providing an enhanced end-user experience. By combining these enhancements with the existing advantages of multi-session fleets, AppStream 2.0 offers a solution that helps balance cost-efficiency and user satisfaction. By using certificate-based authentication, you can rely on the security and logon experience features of your SAML 2.0 identity provider, such as passwordless authentication, to access AppStream 2.0 resources. Certificate-based authentication with AppStream 2.0 enables a single sign-on logon experience to access domain-joined desktop and application streaming sessions without separate password prompts for Active Directory. This feature is available at no additional cost in all the AWS Regions where Amazon AppStream 2.0 is available. AppStream 2.0 offers pay-as-you go pricing. To get started with AppStream 2.0, see Getting Started with Amazon AppStream 2.0. To enable this feature for your users, you must use an AppStream 2.0 image that uses AppStream 2.0 agent released on or after February 7, 2025 or your image is using Managed AppStream 2.0 image updates released on or after February 11, 2025.
We are excited to announce the general availability of fine-grained data access control (FGAC) via AWS Lake Formation for Apache Spark with Amazon EMR on EKS. This enables you to enforce full FGAC policies (database, table, column, row, and cell-level) defined in Lake Formation for your data lake tables from EMR on EKS Spark jobs. We are also sharing the general availability of Glue Data Catalog views with EMR on EKS for Spark workflows.
Lake Formation simplifies building, securing, and managing data lakes by allowing you to define fine-grained access controls through grant and revoke statements, similar to RDBMS. The same Lake Formation rules now apply to Spark jobs on EMR on EKS for Hudi, Delta Lake, and Iceberg table formats, further simplifying data lake security and governance.
AWS Glue Data Catalog views with EMR on EKS allows customers to create views from Spark jobs that can be queried from multiple engines without requiring access to referenced tables. Administrators can control underlying data access using the rich SQL dialect provided by EMR on EKS Spark jobs. Access is managed with AWS Lake Formation permissions, including named resource grants, data filters, and lake formation tags. All requests are logged in AWS CloudTrail.
Fine-grained access control for Apache Spark batch jobs on EMR on EKS is available with the EMR 7.7 release in all regions where EMR on EKS is available. To get started, see Using AWS Lake Formation with Amazon EMR on EKS.
We are excited to announce the general availability of fine-grained data access control (FGAC) via AWS Lake Formation for Apache Spark with Amazon EMR on EKS. This enables you to enforce full FGAC policies (database, table, column, row, and cell-level) defined in Lake Formation for your data lake tables from EMR on EKS Spark jobs. We are also sharing the general availability of Glue Data Catalog views with EMR on EKS for Spark workflows.
Lake Formation simplifies building, securing, and managing data lakes by allowing you to define fine-grained access controls through grant and revoke statements, similar to RDBMS. The same Lake Formation rules now apply to Spark jobs on EMR on EKS for Hudi, Delta Lake, and Iceberg table formats, further simplifying data lake security and governance. AWS Glue Data Catalog views with EMR on EKS allows customers to create views from Spark jobs that can be queried from multiple engines without requiring access to referenced tables. Administrators can control underlying data access using the rich SQL dialect provided by EMR on EKS Spark jobs. Access is managed with AWS Lake Formation permissions, including named resource grants, data filters, and lake formation tags. All requests are logged in AWS CloudTrail. Fine-grained access control for Apache Spark batch jobs on EMR on EKS is available with the EMR 7.7 release in all regions where EMR on EKS is available. To get started, see Using AWS Lake Formation with Amazon EMR on EKS.
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) now supports Apache Kafka version 3.8. You can now create new clusters using version 3.8 with either KRAFT or ZooKeeper mode for metadata management or upgrade your existing ZooKeeper based clusters to use version 3.8. Apache Kafka version 3.8 includes several bug fixes and new features that improve performance. Key new features include support for compression level configuration. This allows you to further optimize your performance when using compression types such as lz4, zstd and gzip, by allowing you to change the default compression level. For more details and a complete list of improvements and bug fixes, see the Apache Kafka release notes for version 3.8.
Amazon MSK is a fully managed service for Apache Kafka and Kafka Connect that makes it easier for you to build and run applications that use Apache Kafka as a data store. Amazon MSK is compatible with Apache Kafka, which enables you to quickly migrate your existing Apache Kafka workloads to Amazon MSK with confidence or build new ones from scratch. With Amazon MSK, you can spend more time innovating on streaming applications and less time managing Apache Kafka clusters. To learn how to get started, see the Amazon MSK Developer Guide.
Support for Apache Kafka version 3.8 is offered in all AWS regions where Amazon MSK is available.
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) now supports Apache Kafka version 3.8. You can now create new clusters using version 3.8 with either KRAFT or ZooKeeper mode for metadata management or upgrade your existing ZooKeeper based clusters to use version 3.8. Apache Kafka version 3.8 includes several bug fixes and new features that improve performance. Key new features include support for compression level configuration. This allows you to further optimize your performance when using compression types such as lz4, zstd and gzip, by allowing you to change the default compression level. For more details and a complete list of improvements and bug fixes, see the Apache Kafka release notes for version 3.8. Amazon MSK is a fully managed service for Apache Kafka and Kafka Connect that makes it easier for you to build and run applications that use Apache Kafka as a data store. Amazon MSK is compatible with Apache Kafka, which enables you to quickly migrate your existing Apache Kafka workloads to Amazon MSK with confidence or build new ones from scratch. With Amazon MSK, you can spend more time innovating on streaming applications and less time managing Apache Kafka clusters. To learn how to get started, see the Amazon MSK Developer Guide. Support for Apache Kafka version 3.8 is offered in all AWS regions where Amazon MSK is available.
AWS CodePipeline introduces a new action to deploy to Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). This action enables you to easily deploy your application to a group of EC2 instances behind load balancers.
Previously, if you wanted to deploy to EC2 instances, you had to use CodeDeploy with an AppSpec file to configure the deployment. Now, you can simply use this new EC2 deploy action in your pipeline to deploy to EC2 instances, without the necessity of managing CodeDeploy resources. This streamlined approach reduces your operational overhead and simplifies your deployment process.
To learn more about using the EC2 deploy action in your pipeline, visit our tutorial and documentation. For more information about AWS CodePipeline, visit our product page. This new action is available in all regions where AWS CodePipeline is supported, except the AWS GovCloud (US) Regions and the China Regions.
AWS CodePipeline introduces a new action to deploy to Amazon Elastic Compute Cloud (EC2). This action enables you to easily deploy your application to a group of EC2 instances behind load balancers. Previously, if you wanted to deploy to EC2 instances, you had to use CodeDeploy with an AppSpec file to configure the deployment. Now, you can simply use this new EC2 deploy action in your pipeline to deploy to EC2 instances, without the necessity of managing CodeDeploy resources. This streamlined approach reduces your operational overhead and simplifies your deployment process. To learn more about using the EC2 deploy action in your pipeline, visit our tutorial and documentation. For more information about AWS CodePipeline, visit our product page. This new action is available in all regions where AWS CodePipeline is supported, except the AWS GovCloud (US) Regions and the China Regions.
Amazon Relational Database Service (RDS) for PostgreSQL now supports the latest minor versions 17.4, 16.8, 15.12, 14.17, and 13.20. Please note, this release supports the versions released by the PostgreSQL community on February, 20,2025 to address the regression that was part of the February 13, 2025 release. We recommend that you upgrade to the latest minor versions to fix known security vulnerabilities in prior versions of PostgreSQL, and to benefit from the bug fixes added by the PostgreSQL community.
You can use automatic minor version upgrades to automatically upgrade your databases to more recent minor versions during scheduled maintenance windows. You can also use Amazon RDS Blue/Green deployments for RDS for PostgreSQL usingphysical replication for your minor version upgrades. Learn more about upgrading your database instances, including automatic minor version upgrades and Blue/Green Deployments in the Amazon RDS User Guide.
Amazon RDS for PostgreSQL makes it simple to set up, operate, and scale PostgreSQL deployments in the cloud. See Amazon RDS for PostgreSQL Pricing for pricing details and regional availability. Create or update a fully managed Amazon RDS database in the Amazon RDS Management Console.
Amazon Relational Database Service (RDS) for PostgreSQL now supports the latest minor versions 17.4, 16.8, 15.12, 14.17, and 13.20. Please note, this release supports the versions released by the PostgreSQL community on February, 20,2025 to address the regression that was part of the February 13, 2025 release. We recommend that you upgrade to the latest minor versions to fix known security vulnerabilities in prior versions of PostgreSQL, and to benefit from the bug fixes added by the PostgreSQL community. You can use automatic minor version upgrades to automatically upgrade your databases to more recent minor versions during scheduled maintenance windows. You can also use Amazon RDS Blue/Green deployments for RDS for PostgreSQL using physical replication for your minor version upgrades. Learn more about upgrading your database instances, including automatic minor version upgrades and Blue/Green Deployments in the Amazon RDS User Guide. Amazon RDS for PostgreSQL makes it simple to set up, operate, and scale PostgreSQL deployments in the cloud. See Amazon RDS for PostgreSQL Pricing for pricing details and regional availability. Create or update a fully managed Amazon RDS database in the Amazon RDS Management Console.
Amazon Database Migration Service (DMS) now supports the Multi-ENI networking model and Credentials Vending System for DMS Homogenous Migrations.
Customers can now choose the Multi-ENI connection type and use the Credentials Vending System, providing a simplified networking configuration experience for secure connectivity to their on-premises database instances.
Amazon Database Migration Service (DMS) now supports the Multi-ENI networking model and Credentials Vending System for DMS Homogenous Migrations. Customers can now choose the Multi-ENI connection type and use the Credentials Vending System, providing a simplified networking configuration experience for secure connectivity to their on-premises database instances.
For information see documentation for AWS DMS Homogeneous Migrations. For AWS DMS regional availability, please refer to the AWS Region Table.
Desglose de datos de IA: manejar negocios riesgosos en la mitad del tiempo
Esta historia aparece en el boletín de WorkLab. Inscríbanse aquí.
Toda empresa debe ser capaz de evaluar dónde y cómo se cometen los errores. Supongamos que un cliente bancario experimenta retrasos cuando solicita un nuevo préstamo. Esa insatisfacción significa que los empleados de servicio al cliente, a su vez, dedican un tiempo valioso a lidiar con quejas y consultas. Averiguar por qué se producen esos retrasos y solucionar el problema puede afectar de manera directa al resultado final. Para una institución como el Banco de Queensland de Australia, con unos pocos miles de empleados que atienden a 1,4 millones de clientes, identificar los riesgos pasados por alto es fundamental para reducir errores costosos en el futuro. Para ello, utiliza un método común de resolución de problemas: el análisis de la causa raíz. «El proceso es esencial para mantener altos estándares de satisfacción del cliente y excelencia operativa», dice Bernadette Demasi, jefa de programas de socios de Bank of Queensland para Group Tech. Pero también requiere muchos recursos. Nuestros investigadores de Microsoft se asociaron con el banco para explorar cómo la IA podría mejorar la velocidad y la eficiencia. Sus hallazgos: El acceso a la IA, junto con el desarrollo rápido personalizado y dirigido, puede ayudar a diagnosticar esos problemas finales de manera más rápida y precisa.
Lo que hicimos: Nuestros investigadores dieron acceso a Copilot a 14 personas, mientras que un grupo de control de 21 no lo tenía. Se les pidió a los participantes que analizaran un «evento de riesgo» simulado (retrasos en la aprobación de préstamos) y se les asignó la tarea de identificar y catalogar las posibles razones de la demora.
Debido a que sabemos que hay una curva de aprendizaje con la IA, también queríamos ver si brindar orientación específica podría ayudar a los usuarios de Copilot a comenzar a trabajar. El grupo de tratamiento recibió consejos sobre la optimización de tareas específicas, incluidos prompts de ejemplo que animaban a pedir respuestas narrativas («imagínate contar la historia…») y «frases para pensar en voz alta» («imagina que lo piensas con un colega…»).
Una vez finalizados ambos grupos, el equipo de investigación comparó la calidad de los análisis y el tiempo que tardó cada grupo en escribirlos.
Lo que descubrimos: Los analistas que utilizaron Copilot pudieron determinar la causa raíz un 51,8% más rápido, un resultado notable. De hecho, más de la mitad de los analistas con acceso a la IA completaron la tarea más rápido que el analista más rápido sin acceso a la IA. A pesar del tamaño más o menos pequeño de la muestra, las diferencias de rendimiento entre los grupos de tratamiento y control fueron tan pronunciadas y uniformes que los resultados son significativos a nivel estadístico.
Los banqueros trabajan el doble de rápido con Copilot
En un estudio de Microsoft en Bank of Queensland, los analistas que utilizaron Copilot fueron capaces de terminar un análisis difícil un 51,8% más rápido que los que no lo tenían.
También vimos que los analistas con acceso a Copilot tuvieron resultados consistentes de alta calidad en comparación con la calidad más variable de los usuarios que no lo eran. Y el uso de la IA mejoró de manera significativa la eficacia y la claridad de los análisis.
Los resultados de la encuesta también sugieren que los usuarios de IA tuvieron una experiencia mucho mejor. Más de un tercio de los analistas con Copilot encontraron la tarea menos agotadora que los que no lo tenían, lo que sugiere que Copilot redujo de manera significativa su carga cognitiva. Otros resultados positivos fueron aún más uniformes: el 93% del grupo de tratamiento estuvo de acuerdo en que Copilot mejoró la calidad de su análisis de causa raíz y redujo el esfuerzo involucrado en completarlo. Todos los participantes con acceso a Copilot coincidieron en que les ayudó a responder preguntas sobre los factores que contribuyen al evento de riesgo y que, en el futuro, no querrían hacer este tipo de análisis sin él.
Lo que significa: Completar los análisis de causa raíz mejoró la capacidad de Bank of Queensland para identificar y gestionar riesgos, y el uso de Copilot ha reducido de manera significativa el tiempo de análisis de la empresa. Estiman que equipar a mil empleados con Copilot podría mejorar la productividad tanto que equivale a añadir 120 nuevos empleados. «Agregar capacidad a través de la IA nos permite trabajar a través de las limitaciones de recursos y ayuda a nuestros equipos a obtener la capacidad de concentrarse en trabajos de mayor valor», dice Demasi.
Igual de importante: los resultados indican que no basta con dar a su gente acceso a la IA sin ninguna orientación. Para obtener grandes resultados, deben trabajar junto con sus equipos para dar instrucciones específicas sobre cómo adoptar la tecnología, apoyándolos para que superen los límites sobre cómo usarla de la mejor manera posible.
