Cómo Block da acceso a datos con IA a 4.000 empleados mediante Claude y Databricks
Block, la empresa de tecnología financiera detrás de Square, Cash App y Afterpay, implementó Claude como modelo predeterminado en su agente de IA de código abierto, codename goose, ejecutado a través de la Databricks Data Intelligence Platform. El sistema ofrece a aproximadamente 4.000 empleados de 15 perfiles profesionales acceso directo a datos internos, generación automática de SQL y asistencia de IA para escribir código. Los ingenieros reportan un ahorro de 8 a más de 10 horas semanales, con la adopción de goose duplicándose en un solo mes.
Impacto
75% saving 8-10+ hours
Ingenieros que ahorran tiempo semanalmente
Doubled in one month
Crecimiento de la adopción de goose
40-50%
Crecimiento semanal del uso activo
100%
Tasa de éxito en pruebas de referencia
~4,000
Usuarios activos de goose
15
Perfiles profesionales que usan goose
90%
Código escrito por goose
Desafío
Los datos internos de Block eran en gran medida inaccesibles para los empleados no técnicos porque consultarlos requería conocimientos de SQL y del sistema backend propietario, lo que dejaba a los equipos de producto, diseño y operaciones dependientes de los científicos de datos para el trabajo analítico básico.
Solución
Block implementó Claude como modelo predeterminado en su agente de IA de código abierto codename goose, integrado con la Databricks Data Intelligence Platform a través de un endpoint protegido con OAuth. Goose se conecta a las bases de datos internas, genera SQL en nombre de los usuarios y orquesta flujos de trabajo multi-herramienta a través de servidores MCP, haciendo que el acceso a datos y la generación de código estén disponibles para todos los empleados independientemente de su perfil técnico.
Herramientas y tecnologías
Lo que dicen los líderes
“Para las tareas que nos importa medir específicamente, la familia Claude ha tenido el mejor rendimiento.”
“Nos importa mucho la seguridad en las integraciones de datos. Cuando nos conectamos a Databricks, podemos usar OAuth con credenciales de corta duración. Así, todos los empleados tienen acceso a estos modelos de lenguaje sin que tengamos que distribuir ni gestionar claves de API.”
“La gran oportunidad es que un modelo de lenguaje traduzca la intención de alguien en acciones sobre nuestros sistemas. Eso va a cambiar cómo ofrecemos productos a los clientes y cómo trabajamos internamente.”
“El límite no es ahorrar el 100% de tu tiempo. En realidad es mayor, porque puedes tener todo un equipo de agentes trabajando en tu nombre, haciendo más de lo que podrías hacer solo.”
Regístrate para leer casos de estudio completos, acceder a métricas detalladas y recibir todos los reportes.
Historia completa
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.
AWS