A finales de 2021, Graeme Bennett, director general de ingeniería de fiabilidad de Goldman Sachs, la multinacional de banca de inversión, lo expresó de forma clara: “La observabilidad es la base de la fiabilidad”. Y es que, a pesar de que la observabilidad se enfocó originalmente en automatizar y optimizar el comportamiento de sistemas mecánicos e industriales, sus beneficios la han llevado a otras industrias, entre ellas, la banca.
Y es que al hablar de fiabilidad estamos hablando de disponibilidad, el santo grial de los sistemas críticos en las empresas modernas, que miden el porcentaje de tiempo que un sistema o servicio está operativo y que se expresa comúnmente en ‘nueves’. Un punto en el que Bennett afirma:
“Cada vez más, la observabilidad se reconoce como un requisito fundamental para los sistemas que permite a los ingenieros cruzar la divisoria de aguas de la disponibilidad de tres nueves hacia cuatro y cinco nueves”.
Recordemos que la observabilidad se define como la capacidad de conocer el estado interno de un sistema a partir de sus salidas externas, principalmente datos de telemetría como registros, métricas y trazas, y va más allá del simple monitoreo, ayudando a que las instituciones bancarias gestionen mejor sus recursos informáticos.
En pocas palabras, la observabilidad como disciplina tiene múltiples beneficios independientemente del nicho donde sea aplicada, con un impacto directo en procesos de ciberseguridad, resiliencia, eficiencia y desempeño, e incluso en la experiencia del cliente (CX).
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¿Cómo se usa la observabilidad en la banca?
Comencemos con un caso concreto: para finales de 2024, el banco más grande de Colombia, Bancolombia, dio a conocer que estaba procesando más de 68.5 millones de transacciones diarias originadas por múltiples canales, incluyendo 8,8 millones de personas desde aplicaciones móviles. Estas cifras fueron generadas por su Centro de Observabilidad y Experiencia de Servicio (COES), una división que emplea a más de 300 profesionales.
Las razones que motivaron la implementación de este centro son comunes a todas las instituciones financieras porque la falta de visibilidad, específicamente en las instituciones financieras, tiene consecuencias directas, generando situaciones como:
- Pronósticos inexactos: Dificultad para predecir el flujo de caja, afectando la planificación y las inversiones.
- Asignación ineficiente de recursos: Mala distribución de personal y capital, impactando la productividad.
- Aumento de costos: Mayores costos de endeudamiento, comisiones bancarias innecesarias y pérdida de oportunidades.
- Problemas de gestión del capital de trabajo: Dificultad para controlar cuentas por cobrar y pagar, generando problemas de liquidez.
- Mayor riesgo de errores y fraudes: Dificultad para detectar inconsistencias y actividades fraudulentas, con posibles pérdidas económicas.
- Gastos innecesarios: Pago por servicios no utilizados o incumplimiento de políticas de gasto.
Esto sin hablar de las consecuencias en la gestión, donde la falta de visibilidad repercute en procesos más lentos e ineficientes que impactan la experiencia del cliente, además de las exigencias normativas manifestadas por las políticas de protección de datos establecidas por el Banco de la República.
Porque no existe otro nicho de mercado con tanta vigilancia estatal. Así, las instituciones financieras operan bajo una pesada carga de regulaciones (PCI DSS, SOX, DORA, GDPR, CCPA, AML) y donde la observabilidad es crucial para cumplir con estas obligaciones al proporcionar registros de auditoría detallados y verificables de las actividades del sistema.
Otros factores a tener en cuenta
En la banca, la observabilidad se convierte en una herramienta estratégica no solo de desempeño y de ciberseguridad, también de estrategia, asegurando un funcionamiento casi constante de servicios esenciales como pagos, banca en línea y operaciones de trading.
La importancia de la observabilidad radica en su capacidad para garantizar la fiabilidad del sistema, optimizar el rendimiento, mejorar las experiencias del usuario final y acelerar la resolución de incidentes, reduciendo así métricas operativas críticas como el tiempo medio de detección (MTTD) y el tiempo medio de resolución (MTTR).
Para los empresarios del sector bancario, esto se traduce en una mayor disponibilidad de servicios críticos, una reducción de los costos operativos y una mayor satisfacción del cliente.
Y específicamente para mejorar esta experiencia de clientes, existen métricas especializadas como el Monitoreo de Usuarios Reales (RUM), que también debe ser cubierto por plataformas de observabilidad, que por cierto hay para todos los gustos, como son Datadog, New Relic, Grafana, Splunk Observability Cloud, Prometheus, Dynatrace o Databand, entre otros.
