Cómo Block da acceso a datos con IA a 4.000 empleados mediante Claude y Databricks

Block opera uno de los entornos de datos más complejos del sector fintech, dando soporte a la plataforma de comerciantes de Square, la red de pagos de consumidores de Cash App, el producto de compra ahora y pago después de Afterpay y varios otros servicios financieros dentro de una misma organización de ingeniería. Con aproximadamente 10.000 empleados y enormes conjuntos de datos internos, el reto no era la escasez de datos, sino la accesibilidad. La mayor parte de esos datos solo era alcanzable para quienes conocían SQL y la arquitectura de los sistemas internos de Block, lo que limitaba el acceso a un recurso organizativo fundamental.

La empresa llevaba años trabajando con Databricks como plataforma principal de ingeniería de datos y había construido una sólida base en torno a Spark para el procesamiento de datos a gran escala. La idea de combinar esa infraestructura con modelos de lenguaje de gran tamaño surgió de forma orgánica cuando un pequeño equipo empezó a experimentar con un asistente interno de codificación con IA al que llamaron codename goose. El propósito original era sencillo: ayudar a los ingenieros a escribir código mejor y más rápido. Lo que descubrieron fue que el potencial de la herramienta iba mucho más allá del desarrollo de software.

Block eligió Claude como modelo predeterminado para goose tras una rigurosa comparativa entre modelos. La familia Claude superó de forma consistente a las alternativas en las tareas que Block priorizaba medir. El despliegue se ejecuta a través de un endpoint de Databricks, lo que permite a Claude conectarse de vuelta a las bases de datos e información interna de Block mediante una integración asegurada con OAuth. Esta arquitectura permitió a Block extender el acceso a los modelos de lenguaje a todos los empleados sin tener que distribuir ni gestionar claves de API.

El impacto práctico de goose en la forma de trabajar de los empleados de Block es considerable. Los ingenieros pueden ahora escribir SQL contra bases de datos internas sin necesidad de conocer el esquema específico ni los sistemas backend. Los diseñadores que antes carecen de habilidades técnicas para construir prototipos funcionales pueden describir un concepto en lenguaje natural y recibir una versión operativa. Los equipos de operaciones usan goose para cerrar tickets de soporte y consultar datos de múltiples funciones en flujos de trabajo que antes requerían transferencias a equipos de datos.

La adopción cuenta la historia más directa. Alrededor de 4.000 de los 10.000 empleados de Block usan goose de forma activa, abarcando 15 perfiles profesionales distintos. La adopción se duplicó en un mes y la interacción semanal creció un 40-50% a medida que los empleados descubrían nuevas aplicaciones. Con la infraestructura de seguridad en su lugar, Block puede poner nuevos modelos a disposición de toda la organización modificando una sola configuración.