Cobo: ¿Cómo estamos llevando a cabo la transformación con IA?

“Muchas empresas hablan de AI + Web3. Pero si ni siquiera han completado la digitalización interna de AI, todo lo que dicen son solo conceptos.”

Autor: alexzuo4, VP de Inversiones y Custodia @Cobo

Desde finales de 2024, además de sus negocios principales de custodia de criptomonedas y pagos con stablecoins, Cobo ha estado explorando la integración de AI y blockchain.

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

Por eso, incubamos una tienda de aplicaciones MCP interna. Pero pronto se demostró que no funcionaba.

En ese momento, el umbral de AI era tan alto que solo ingenieros experimentados podían usarla con destreza, MCP no era lo suficientemente estandarizado, cada integración consumía mucho tiempo y esfuerzo, costaba mucho y avanzaba lentamente, y los resultados estaban lejos de lo esperado.

Pero el equipo de AI, al fin y al cabo, se había formado. Era muy caro, difícil de reclutar y no se podía eliminar fácilmente.

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

Primera cuestión: Seguridad

Como empresa de custodia de activos, Cobo maneja datos y procesos internos extremadamente sensibles. También contamos con estrictas jerarquías de datos. Pero sin datos ni entradas de negocio reales, no podemos crear nuestro propio Agente.

Al principio pensamos en desplegar modelos locales. 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 cero de datos — para lograr el máximo aislamiento).

Pero los grandes modelos son solo el “cerebro” subyacente del negocio. Lo verdaderamente 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 autoinventados de Cobo

La base de conocimientos se encarga de 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 capas
• Cómo controlar la retención de logs para auditoría
• Cómo evitar filtraciones de información sensible

Nada de esto es glamoroso, pero decide si este sistema puede mantenerse a largo plazo. La AI no debe convertirse en una vulnerabilidad de seguridad.

Después de construir la arquitectura, el siguiente problema: ¿nadie la usa?

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

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

Luego nos dimos cuenta de que hay que empezar desde la gestión de la empresa.

Primer punto de ruptura: Agente OKR

Nuestro primer escenario de impulso fuerte no fue atención al cliente ni programación.

Fue OKR.

Usamos AI para desglosar la estrategia de la empresa, para ayudar a establecer OKRs, para rastrear el progreso y para hacer revisiones.

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

Antes, los objetivos podían ser presentados de forma atractiva y los procesos explicados con lógica. Ahora, con datos semanales en tiempo real, las excusas se reducen cada vez más.

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

seguimiento semanal de estrategia y OKR

Pero también, a partir del rendimiento, cada empleado empezó a familiarizarse realmente con la AI. Porque si no participas, afectará directamente tu salario.

De rendimiento a negocio: Agentización total

Cuando los OKRs estaban en marcha, comenzamos a promover la agentificación de los servicios internos. Usamos evaluaciones + bonificaciones para obligar a cada departamento a establecer y gestionar sus propios Agentes relacionados con su negocio.

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

Buscar el Agente más irónico y sarcástico para clientes

Finalmente, lanzamos más de 100 Agentes.

No podemos cuantificar exactamente los resultados de la “co-gobernanza con silicio y carbono”.

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 “¿podemos hacer que el sistema participe primero?”.

Esto es, en esencia, nuestra comprensión de la co-gobernanza con silicio y carbono. No se trata de que la AI reemplace a las personas, sino de que las personas empiecen a acostumbrarse a trabajar junto a los sistemas.

Algunos aprendizajes muy prácticos tras este año

Primero, tener flujo de caja saludable.

Si la empresa no tiene un flujo de caja saludable, esta transformación no llegará a buen término. La AI no es una herramienta de ahorro, sino una inversión inicial para una mejora estructural a largo plazo. Agradecemos que los negocios principales de Cobo tengan un flujo de caja saludable.

Segundo, hay que impulsar desde arriba hacia abajo.

La organización no cambiará espontáneamente. Sin una fuerte promoción de la dirección, esto fracasará naturalmente.

Como todos saben, los fundadores de Cobo son grandes jugadores de AI; el CTO, Dr. Jiang, comenzó a investigar AI durante su postdoctorado en CMU en los años 2000.

Tercero, hay que hacer uso obligatorio.

Solo con incentivos, la AI se quedará en escribir correos. Los cambios reales en los procesos requieren cierto “carácter obligatorio”.

Cuarto, primero resolver los propios negocios.

Muchas empresas hablan de AI + Web3. Pero si ni siquiera han digitalizado su interior, todo lo que dicen son solo conceptos.

Reflexión final

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

Si en el futuro aparece una “organización inteligente”, no será una evolución natural, sino que será resultado de sucesivas imposiciones incómodas.

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

Este también ha sido un subproducto de nuestra transformación interna.

Recientemente lanzamos Cobo Waas Skill. Cobo WaaS Skill es una capa de capacidades integradas y operativas diseñada específicamente para Agentes de Codificación AI, que mediante conocimientos estructurados, ejemplos ejecutables y escenarios orquestados, permite a los Agentes invocar con precisión las API de WaaS. Estamos actualizando la API de wallets para que sea un módulo de capacidades financieras que los Agentes de AI puedan invocar directamente. El ciclo de desarrollo se ha reducido de semanas a diálogos.

Esto no es solo el resultado de una inspiración de producto. Es la consecuencia natural de la capacidad que ha surgido tras nuestra ronda de co-gobernanza con silicio y carbono.

Seguimos explorando.

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