Bloomberg

Bloomberg emplea a 9.000 ingenieros en una base de código cuyos modos de fallo son modos de fallo de los mercados financieros, y esa restricción condiciona cada decisión sobre IA que describe Lei Zhang. En la nota publicada el 2025-11-23, Zhang, quien dirige la infraestructura tecnológica de Bloomberg, separa la IA para programar (escribir funcionalidades nuevas) de la IA para la ingeniería de software (mantenimiento y operación), y hace recaer el peso de la organización sobre la segunda.

Dos familias de agentes sostienen esa apuesta. Los Uplift Agents se encargan de migraciones masivas y parches de seguridad, proponiendo parches explicados a lo largo de la base de código. Los Incident Response Agents analizan registros, telemetría y configuración durante una interrupción de servicio; el argumento de Zhang a su favor es que son rápidos e imparciales, mientras que los humanos llegan con ideas preconcebidas sobre la causa probable.

El mecanismo de implantación es el Paved Path: hacer fácil el método correcto y difícil el incorrecto. Bloomberg construyó una plataforma central con una «AI Gateway», un despliegue PaaS simplificado para herramientas internas y un «MCP Hub» para que los conectores se compartan en lugar de reconstruirse equipo por equipo. Zhang señala además que los contribuyentes individuales adoptan la tecnología más rápido que los managers, lo que llevó a Bloomberg a integrar la IA en la formación de incorporación y a dejar que los recién llegados cuestionen a los más veteranos.

La otra razón por la que Bloomberg reaparece es «BloombergGPT». Olivier Rafal lo citó en febrero de 2024 como la excepción que confirma su regla: construir un modelo fundacional desde cero cuesta meses y millones, y solo tiene sentido cuando se poseen datos propietarios monetizables. La conclusión de Zhang es más acotada y más precisa: la IA cambia la función de costes de la ingeniería, de modo que hay que reescribir las viejas concesiones.