Swyx está incorporando principios de ingeniería de IA al sector financiero. Esto es interesante porque los sistemas financieros exigen un comportamiento determinista y pistas de auditoría, requisitos que chocan de lleno con el no determinismo de los LLM. El verdadero reto no consiste solo en conectar GPT a terminales de Bloomberg. Consiste en crear canalizaciones de IA reproducibles que puedan soportar el escrutinio regulatorio, explicar decisiones de formas compatibles con las normas de cumplimiento e integrarse con sistemas COBOL de hace décadas que todavía operan la mayoría de los bancos. El sector financiero necesita control de versiones de prompts, marcos de evaluación de la precisión numérica y sistemas de respaldo para cuando los modelos se inventen el precio de una acción. Si la ingeniería de IA resuelve esto —con salidas estructuradas, verificación de la cadena de pensamiento y supervisión humana para decisiones de alto riesgo—, podría transformar de verdad el funcionamiento de los algoritmos de negociación, los modelos de riesgo y la detección de fraudes. No se trata solo de chatbots para atención al cliente.