Un camino de co-gobernanza de silicio y carbono en una empresa del mundo de las criptomonedas — La transformación interna de IA de Cobo

Desde finales de 2024, Cobo, además de su negocio principal de custodia de criptomonedas y pagos con stablecoins, ha estado explorando la integración de la IA y la blockchain.

Lo que vimos inicialmente fue el potencial de estandarización de habilidades que trae MCP. En teoría, si las habilidades están lo suficientemente estandarizadas, la IA puede invocarlas como plugins, y la blockchain se convertiría en la infraestructura financiera más natural para la IA.

Por ello, incubamos internamente una tienda de aplicaciones MCP. Pero pronto se demostró que no era viable.

En ese momento, el umbral para la IA era tan alto que solo ingenieros experimentados podían usarla con destreza, MCP no era lo suficientemente estandarizado, cada integración consumía mucho tiempo y esfuerzo, los costos eran altos, y el avance era lento, con resultados muy por debajo de lo esperado.

Pero el equipo de IA ya estaba en marcha. Muy costoso, difícil de reclutar, y no se podía eliminar fácilmente.

Así que decidimos cambiar de dirección. Dado que aún no podíamos transformar el mundo de los clientes, primero transformamos el nuestro.

Primer problema: Seguridad

Como empresa de custodia de activos, tanto los datos como los procesos internos son extremadamente sensibles. También contamos con estrictas jerarquías de datos internas. Pero sin datos ni entradas de negocio reales, no podemos crear nuestro propio Agente.

Inicialmente pensamos en desplegar modelos localmente. Pero la realidad es que la inteligencia de los modelos locales no alcanza el nivel necesario. Pueden correr, pero no son fáciles de usar; pueden responder, pero no son lo suficientemente inteligentes.

Finalmente, optamos por Claude y Gemini (que pueden solicitar ZDR—cláusula de retención de datos cero, para lograr el máximo aislamiento).

Pero los grandes modelos son solo el “cerebro” subyacente del negocio. Lo que realmente es complejo son los datos y los permisos.

Luego desarrollamos un conjunto completo de base de conocimientos y marco de Agentes internos.

Base de conocimientos interna + sistema de Agentes propios de Cobo

La base de conocimientos gestiona la jerarquía de datos internos de la empresa. Según los permisos de los empleados, se asigna el alcance de lectura.

Cuando un Agente accede a la base de conocimientos, también hereda los permisos del empleado, en lugar de tener una “visión de dios”.

Los detalles incluyen:

• Cómo aislar el entorno de red
• Cómo limitar el flujo de datos entre niveles
• Cómo controlar la retención de logs para auditoría
• Cómo evitar filtraciones de información sensible

Nada de esto es glamoroso, pero determina si el sistema puede funcionar a largo plazo. La IA no puede ser una vulnerabilidad de seguridad.

Después de construir la arquitectura, el problema era: nadie la usa

Incluso hoy, la empresa enfrenta una realidad: muchas áreas frontales desprecian la IA.

Si solo incentivamos su uso, no cambiará el flujo de trabajo.

Luego nos dimos cuenta de que debíamos empezar por la gestión de la empresa.

Primer punto de ruptura: Agente OKR

El primer escenario que promovimos con fuerza no fue atención al cliente ni programación.

Fue OKR.

Usamos IA para desglosar la estrategia de la empresa, para ayudar a definir OKRs, para hacer seguimiento del progreso y para revisar hitos.

Es decir, transformar la gestión empresarial, de una gestión humana a una co-gestión con sistemas. Este proceso es muy incómodo para los empleados.

Antes, los objetivos podían ser presentados de forma atractiva y los procesos explicados con lógica. Ahora, con datos semanales disponibles, las excusas se reducen.

Desde ese momento, los objetivos dejaron de ser solo discusiones en reuniones y pasaron a ser registros continuos en el sistema.

strategy okr supervisa semanalmente el avance del negocio

Pero también fue a partir del rendimiento que los empleados empezaron a familiarizarse realmente con la IA. Porque si no participas, afectará directamente tu salario.

De rendimiento a negocio: Agentización total

Una vez que los OKRs estaban en marcha, comenzamos a promover la Agentización de los servicios internos. Usamos evaluaciones + bonificaciones para obligar a cada departamento a establecer Agentes relacionados con su negocio.

El servicio al cliente crea su propio Agente. Legal desarrolla un Agente auxiliar para contratos. Ventas implementa un CRM con Agente.

Buscando el cliente más irónico y sarcástico para su Agente

Finalmente, lanzamos más de 100 Agentes.

No podemos cuantificar exactamente los resultados de la “co-gestión con sistemas”.

Pero al menos un cambio es claro:

Antes, ante un problema, la primera reacción era “¿deberíamos contratar a alguien más?”. Ahora, la primera reacción es “¿podría participar primero el sistema?”.

Esto es, en esencia, nuestra comprensión de la co-gestión con sistemas. No es que la IA reemplace a las personas, sino que las personas empiezan a acostumbrarse a trabajar junto a los sistemas.

Un año de camino, con algunas conclusiones prácticas

Primero, tener un flujo de caja saludable.

Si la empresa no tiene un flujo de caja saludable, esta transformación no llegará a buen término. La IA no es una herramienta de ahorro, sino una inversión inicial para una mejora estructural a largo plazo. Agradecemos que el negocio principal de Cobo tenga un flujo de caja saludable.

Segundo, debe impulsarse de arriba hacia abajo.

La organización no cambiará espontáneamente. Si la dirección no lo impulsa con fuerza, el proceso fracasará.

Como es bien sabido, los fundadores de Cobo son grandes usuarios de IA; el CTO, Dr. Jiang, comenzó a investigar IA durante su postdoctorado en CMU en los años 2000.

Tercero, hay que hacer uso obligatorio.

Solo incentivar no basta; la IA siempre se queda en tareas como redactar correos. Los cambios reales en los procesos requieren un enfoque “obligatorio”.

Cuarto, primero resolver los propios negocios.

Muchas empresas hablan de IA + Web3. Pero si internamente no han digitalizado sus procesos con IA, solo están hablando de conceptos.

Mirando hacia atrás

No podemos cuantificar completamente esta transformación. La empresa ha comenzado a pasar de “procesos impulsados por personas” a “sistemas orientados a objetivos”.

Si en el futuro aparece una “organización inteligente”, no será una evolución natural, sino que será resultado de una serie de cambios incómodos y forzados.

Porque con la participación de todos, la empresa puede entender mejor las verdaderas necesidades en la era de la IA.

Este también ha sido un subproducto de nuestra transformación interna.

Recientemente lanzamos Cobo Waas Skill. Cobo WaaS Skill es una capa de capacidades de integración y operación diseñada específicamente para Agentes de Codificación IA, que mediante conocimientos estructurados, ejemplos ejecutables y escenarios orquestados, permite a los Agentes invocar con precisión las APIs de WaaS. Estamos actualizando la API de wallets para que los Agentes de IA puedan acceder directamente a capacidades financieras, reduciendo el ciclo de desarrollo de semanas a diálogos.

No es el resultado de una sola inspiración de producto, sino la consecuencia natural de nuestra reciente co-gestión con sistemas.

Seguimos explorando.

Pero al menos, hoy, Cobo ya no es la misma empresa de 2024.