Revolut ha trasladado gran parte de las cargas de trabajo de IA de sus desarrolladores a GLM-5.1, un modelo de pesos abiertos del laboratorio chino de IA Z.ai que el banco ejecuta en máquinas dedicadas. David Abitbol, responsable de operaciones de IA en Revolut, afirmó que el cambio redujo el gasto de la empresa en IA a alrededor de una décima parte de lo que pagaba a Anthropic y, a la vez, aceleró el desarrollo de software.

Abitbol compartió las cifras durante una presentación en Nueva York a mediados de octubre, que luego se volvió a publicar en YouTube el 29 de octubre. Dijo que Revolut utilizó datos de 2.000 ingenieros para evaluar cómo afectaban las herramientas de IA al tiempo de programación y a los plazos de entrega.

El enfoque de la empresa ha evolucionado en los últimos dos años. Según Abitbol, a principios de 2025 la adopción de Gemini redujo el tiempo de programación en un 20 % y acortó un 10 % el tiempo de entrega —el período entre asumir una función y prepararla para su implementación—. Más adelante, Revolut amplió el uso de Claude Code, de Anthropic, al tiempo que imponía límites estrictos al gasto. Abitbol afirmó que algunos ingenieros gastaban entre 1.000 y 10.000 al mes sin obtener un retorno de la inversión suficientemente alto; no especificó una divisa en la presentación, según se describe en la fuente.

Las cifras de productividad de Revolut aumentaron en abril de 2026, cuando adoptó GLM-5.1 sin límites de tokens para los usuarios. Actualmente, el banco informa de una mejora del 60 % en el tiempo de programación y del 70 % en el tiempo de entrega.

A diferencia de los servicios cuyo precio suele depender del uso de tokens, el modelo de pesos abiertos de GLM puede descargarse e instalarse en la infraestructura propia de una empresa. Revolut afirma que esto permite a sus ingenieros utilizar IA sin preocuparse por los cargos asociados al consumo individual. El banco ejecuta el sistema con 56 chips Nvidia B200. La instalación no está exenta de costes: Revolut paga las máquinas y quizá tenga que ampliar la capacidad si la demanda supera lo que estas pueden gestionar. Abitbol cifró el coste medio en 30 centavos por millón de tokens y dijo que el gasto total equivale a una décima parte de lo que la empresa pagaba antes a Anthropic.

Abitbol afirmó que la configuración del sistema requirió un ajuste exhaustivo. Revolut redujo el tiempo de espera antes de que comenzara una respuesta de más de 10 segundos a 1,6 segundos, utilizando el mismo número de chips incluso cuando la demanda aumentó de tres a más de siete solicitudes por segundo.

Abitbol también abordó las preocupaciones sobre el uso de un modelo desarrollado en China. Dijo que Revolut descarga los pesos del modelo y los ejecuta en un servicio con sede en Estados Unidos, en lugar de utilizar un servicio operado en China. Añadió que los datos deben permanecer en la Unión Europea o en países considerados proveedores de una protección de datos equivalente. Revolut afirma que sus asistentes funcionan en un entorno aislado, con las acciones permitidas definidas de antemano y una persona al mando. La presentación abordó los flujos de datos, pero no trató los posibles riesgos del propio modelo ni del código que genera.

Como los tiempos de entrega mejoraron más que los tiempos de programación, el análisis de Revolut sugiere que escribir código no era el principal cuello de botella. Abitbol afirmó que los ingenieros también utilizan IA para tareas auxiliares, como buscar en el correo electrónico y en herramientas internas. El banco no ha abandonado los modelos estadounidenses: los modelos abiertos son ahora su prioridad, pero Claude Code, Codex y Gemini siguen disponibles para algunos usos.

Fuentes: Numerama.