Traducido del original en inglés. Las cifras y las fuentes no cambian. Leer el original en inglés
Pictet
Pictet da Claude Code y Cowork a unas 700 personas y reduce una revisión de cumplimiento de semanas a horas
Pictet, banco privado suizo, desplegó Claude Code y Claude Cowork de Anthropic entre unas 700 personas, empezando por su división de tecnología. Según el relato de Anthropic, la comprobación de más de 50 directivas internas frente a la normativa vigente llevó horas en lugar de las dos semanas previstas para un equipo pequeño.
Cifras clave
Copiadas literalmente de las fuentes. Copie cualquier cifra con su cita.
unas 700
Personas con acceso a Claude Code y Claude Cowork hasta la fecha1
más de 500
Personas formadas en talleres prácticos de Claude Code impartidos con Artefact1
más de 50, completado en solo horas
Directivas internas comprobadas frente a los estándares regulatorios actuales en un análisis de brechas de cumplimiento (previsto inicialmente en dos semanas para un equipo de tres personas)1
dos horas en lugar de dos semanas
Tiempo hasta un prototipo funcional (el relato contrapone horas a un ciclo tradicional de semanas)1
El problema
Pictet es un banco privado suizo de 221 años que atiende a un número reducido de clientes muy grandes. Su enfoque declarado es un servicio muy personal de cara al cliente y la mayor automatización posible entre bambalinas. Tras un asistente de chat interno para todo el grupo, la mayoría del personal seguía limitado a herramientas de preguntas y respuestas, y los asistentes de código solo daban a los ingenieros un pequeño impulso. Parte del trabajo administrativo seguía fuera de alcance. Comprobar un gran conjunto de directivas internas frente a las últimas normativas de varios países se calculaba en dos semanas para un equipo de dos o tres personas, y las herramientas existentes no podían hacerlo.
Qué construyeron
A principios de 2026, Pictet empezó a dar al personal dos herramientas de Anthropic. Claude Code es una herramienta de programación que trabaja por su cuenta a lo largo de muchos pasos: lee código, edita archivos y ejecuta comandos. Claude Cowork extiende capacidades similares a los compañeros que no son ingenieros. El acceso empezó con la división de tecnología de 1.500 personas y ahora abarca a unas 700 personas de ingeniería, producto y equipos de negocio.
Cómo lo hicieron
Lograr la aprobación exigió trabajar de cerca con las funciones de riesgos, seguridad y protección de datos del banco. El banco redactó una política de IA sobre su marco de riesgos. Los usos de negocio deben ejecutarse en la UE, y algunos solo en Suiza, con una pasarela diseñada a propósito que controla el acceso. La política dice también que los datos nunca deben conservarse para entrenar modelos. El uso se mantuvo interno, orientado a las operaciones y no a productos de cara al cliente.
El despliegue se hizo por tipo de usuario. Los desarrolladores fueron primero porque los límites de residencia son más laxos para ellos. Después vino un hackathon con la consultora Artefact, en el que cada equipo tenía que construir un prototipo funcional. Artefact impartió luego un taller de media jornada 25 veces para grupos de unas 20 personas, y asistieron más de 500. Algunos jefes de producto obtuvieron además conexiones tempranas con herramientas como GitHub, Jira, Figma y la wiki interna.
Resultados
Según el relato de Anthropic, el resultado más destacado llegó en cumplimiento. Un análisis de brechas que comparaba más de 50 directivas internas con la normativa vigente se terminó en horas, cuando el plan era de dos semanas para un equipo dedicado de tres personas. Los jefes de producto producen prototipos funcionales en minutos u horas en lugar de una o dos semanas. Un equipo de infraestructura construyó un sistema central de alertas en horas en lugar de semanas, y otro automatizó un boletín semanal que antes llevaba tres horas.
El relato cuenta también el caso de un equipo que añadió una función de recuperación ante desastres después de que otras herramientas de IA fallaran. Los equipos de gestión de activos e inversión son los siguientes en la lista, y algunos equipos de inversión ya usan Claude Code para gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático.
Lecciones para su proyecto
Implique pronto a los equipos de riesgos, seguridad de la información y protección de datos, y redacte una política de IA sobre su marco de riesgos existente antes de pedir la aprobación de la herramienta.
Despliegue por grupo de usuarios y tipo de uso. Empiece donde las reglas de residencia de datos son más laxas, como los desarrolladores, y pase luego a los equipos que manejan datos de negocio sensibles.
Pague la formación, no solo las licencias. Pictet organizó 25 talleres prácticos para que las personas aprendieran a usar la herramienta con trabajo real.
Organice un hackathon en el que cada equipo deba producir un prototipo funcional, para convertir la curiosidad en casos de uso concretos.
Busque tareas administrativas que nunca merecieron dotar de personal, como contrastar muchas políticas con la normativa, y pruebe allí la herramienta.
Salvedades
- La única fuente es el propio caso de cliente de Anthropic. Ningún medio independiente confirma las cifras, y Anthropic tiene un interés comercial en presentarlas bien.
- El relato no tiene fecha, por lo que se desconoce la fecha de publicación. El inicio del despliegue solo se sitúa a principios de 2026.
- El relato nombra los productos, Claude Code y Claude Cowork, pero no la versión del modelo subyacente.
- El resultado de cumplimiento compara el tiempo real (horas) con una previsión (dos semanas para tres personas), no con una ejecución anterior medida. El relato también expresa de dos maneras la aceleración de los prototipos (dos horas frente a dos semanas, y minutos frente a una o dos semanas).
- El tratamiento de datos de negocio se limita a la UE y Suiza, y para algunos usos solo a Suiza, mediante una pasarela diseñada a propósito. Los resultados pueden no trasladarse a empresas con reglas de residencia más laxas.
Fuentes
- Pictet turns weeks of work into hours with Claude Code
Anthropic · Sin fecha · Caso de estudio del proveedor · claude.com
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