La IA empresarial afronta el salto de la experimentación a la transformación

La inteligencia artificial ha dejado atrás la fase en la que las empresas se limitaban a experimentar con modelos generativos y asistentes. El siguiente reto es mucho más complejo: integrar estas capacidades en los procesos de negocio, conectarlas con datos corporativos y conseguir que generen un impacto medible sin perder de vista la seguridad, la gobernanza o el control humano. Expertos de Cegid, Econocom, GMV, ILUNION, Kaspersky, Virtual Cable y Wolters Kluwer coinciden en que la cuestión ya no es si las organizaciones van a utilizar IA, sino cómo incorporarla de forma sostenible y con qué objetivos.

A pesar de haber superado su fase de gestación experimental, la adopción de la inteligencia artificial, sin embargo, no avanza al mismo ritmo en todas las organizaciones ni en todas las áreas de la empresa.

Para Tatyana Shishkova, Lead Security Researcher y responsable interina del Centro de Investigación para América y Europa de GReAT en Kaspersky, la IA generativa se encuentra ya en una fase de consolidación, con una integración progresiva en procesos donde existe un retorno claro. Entre los usos que están aportando más valor señala la automatización de tareas repetitivas, los asistentes para empleados, el análisis documental, la atención al cliente y el apoyo a la toma de decisiones.

Una evolución similar observa Bianca Padurean, directora de Innovación y Transformación Digital de Econocom WorkPlace & Infraestructura, quien considera superada la fase de experimentación. El desafío consiste ahora en integrar las capacidades de IA en los procesos de negocio y escalarlas de forma segura y sostenible. En su laboratorio de IA, explica, Econocom procesa alrededor de 100.000 correos electrónicos al mes para distintos casos de uso, desde la agilización de gestiones hasta la creación de servicios y bases de conocimiento.

Para Abel Márquez, Product Manager en Wolters Kluwer, el cambio también se aprecia en el paso de los casos aislados a la incorporación de la IA dentro de los flujos de trabajo. En áreas como recursos humanos y gestión laboral, identifica como aplicaciones de especial valor la resolución de consultas normativas en lenguaje natural, la generación de informes, el análisis de nóminas y el acceso contextualizado a información experta y datos de las organizaciones.

Ángel Zuate, SVP Product Management de Cegid en Iberia, Latam y África, introduce un matiz relevante: la madurez de la IA no debería medirse por el número de empresas que utilizan esta tecnología, sino por cuántas han logrado integrarla en su operativa diaria y escalarla con impacto tangible. El mayor retorno aparece, a su juicio, cuando la IA interviene directamente en los flujos de trabajo de finanzas, operaciones, recursos humanos o atención al cliente.

Tatyana Shishkova, Lead Security Researcher y responsable interina del Centro de Investigación para América y Europa de GReAT en Kaspersky.

En el caso de ILUNION Contact Center BPO, la aplicación se centra especialmente en la relación con el cliente y en el refuerzo de las capacidades de los profesionales. Rafael Martínez, director de Transformación e Innovación de ILUNION Contact Center BPO, apunta a los asistentes para empleados, la gestión del conocimiento, la automatización documental, el análisis de conversaciones, la formación y el apoyo a la toma de decisiones como ámbitos con mayor impacto.

Por su lado, desde GMV se aporta una perspectiva vinculada a entornos donde la fiabilidad tiene una importancia crítica. José Carlos Vaquero, director de Inteligencia Artificial y Big Data de Secure e-Solutions de la compañía, señala que la IA generativa ha dejado atrás la fase puramente experimental, aunque su adopción continúa siendo selectiva. Para la compañía, el objetivo es llevar los proyectos de prueba a producción con evidencia objetiva, trazabilidad, seguridad y control de costes.

Desde el ámbito de las infraestructuras digitales, Félix Casado, CEO de Virtual Cable, resume la transformación con una idea similar: “La adopción de la IA generativa ya no es una promesa, está pasando de verdad”. Los casos de uso más extendidos incluyen atención al cliente, generación de contenidos, soporte interno, búsqueda de información, automatización documental, apoyo comercial y desarrollo de software.

Abel Márquez, Product Manager en Wolters Kluwer.

Si existe un punto de convergencia especialmente claro entre los portavoces consultados es el protagonismo que está adquiriendo la IA agéntica. Frente a los asistentes que responden preguntas o generan contenidos, los agentes pueden planificar tareas, interactuar con diferentes sistemas y ejecutar acciones dentro de unos límites previamente definidos.

Para Cegid, esta evolución supondrá un salto cualitativo en la automatización empresarial. Ángel Zuate explica que los agentes podrán comprender objetivos, analizar contexto, tomar decisiones y coordinar acciones, siempre dentro de los límites establecidos por la organización. El modelo permitirá avanzar desde la automatización de tareas hacia procesos completos, aunque exigirá datos de calidad, procesos definidos, gobernanza, seguridad y supervisión humana.

Desde Econocom se comparte esta visión y considera la IA agéntica “el siguiente gran salto”. Como detalla Bianca Padurean, la compañía ya identifica aplicaciones en resolución de incidencias, gestión documental, consulta de información regulada y automatización de flujos de trabajo complejos. En sectores sensibles, además, observa un interés creciente por modelos de IA soberana que permitan mantener el control sobre los datos y el cumplimiento normativo.

Ángel Zuate, SVP Product Management de Cegid en Iberia, Latam y África.

Para GMV el potencial se extiende a operaciones de TI, ciberseguridad, mantenimiento, logística y entornos industriales. José Carlos Vaquero considera que los agentes permitirán evolucionar desde la automatización de tareas hacia la “orquestación inteligente de operaciones completas”. Pero esa autonomía debe acompañarse de identidades específicas para los agentes, permisos, responsabilidades, trazabilidad, supervisión humana y criterios de parada.

También Virtual Cable anticipa una transformación profunda del puesto de trabajo. Félix Casado apunta que los escritorios virtuales dejarán de ser únicamente espacios remotos para convertirse en entornos inteligentes donde convivan personas, aplicaciones, datos y agentes de IA. En ellos serán esenciales la identidad fuerte, el control de permisos, la auditoría, la integración con APIs y el aislamiento de sesiones.

Por otro lado, en ciberseguridad, la autonomía plantea oportunidades, pero también nuevas responsabilidades. Tatyana Shishkova destaca que los agentes podrán correlacionar información, investigar incidentes, ejecutar acciones de contención y asistir a los analistas, aunque la supervisión humana seguirá siendo necesaria en situaciones complejas o cuando las acciones puedan afectar a la continuidad del negocio.

Bianca Padurean, directora de Innovación y Transformación Digital de Econocom WorkPlace & Infraestructura.

La evolución de la IA también está cambiando la forma de evaluar sus resultados. Los portavoces coinciden en que el ahorro de costes es insuficiente para medir el retorno de una iniciativa de inteligencia artificial.

Desde Econocom, Bianca Padurean propone observar variables como la productividad, los tiempos de respuesta, la calidad de las decisiones, la satisfacción de clientes y empleados, la innovación o la velocidad de lanzamiento de nuevos servicios. Su conclusión es que el verdadero valor aparece cuando la IA deja de ser una herramienta aislada y se convierte en un motor de transformación.

Cegid lleva esta reflexión hacia el crecimiento. Para Ángel Zuate, el ROI debe medirse en términos de incremento de ingresos, capacidad para atender más actividad sin aumentar proporcionalmente los recursos, reducción del ‘time-to-market’, productividad y mejora de la experiencia del cliente. “El verdadero ROI de la IA debe medirse en términos de crecimiento, capacidad de escala y velocidad de ejecución”, sostiene.

Félix Casado, CEO de Virtual Cable.

En el caso de ILUNION, el cálculo incorpora además una dimensión humana. Rafael Martínez plantea medir la reducción de la curva de aprendizaje, la resolución en el primer contacto, los errores, la satisfacción de clientes y empleados, la adopción de las soluciones y el tiempo liberado para tareas de mayor valor. A ello añade indicadores de confianza y control, como precisión, supervisión humana, trazabilidad y gestión de riesgos.

Wolters Kluwer amplía igualmente el concepto de retorno a la calidad del trabajo. Abel Márquez señala como indicadores relevantes la reducción de tiempos y errores, la velocidad de acceso a la información, la calidad de las decisiones y la productividad, además de la frecuencia de uso y satisfacción de los profesionales. En sectores regulados incorpora asimismo la reducción del riesgo operativo y la mejora del cumplimiento normativo.

Por su lado, en GMV introducen incluso una perspectiva diferente para ámbitos como la salud, donde el impacto de la IA no siempre puede traducirse directamente a una métrica económica. Para Vaquero, una solución aporta retorno cuando resulta útil, segura, auditable y sostenible económicamente, pero en determinados ámbitos también debe valorarse su contribución a la calidad de vida de los pacientes.

Rafael Martínez, director de Transformación e Innovación de ILUNION Contact Center BPO.

La llegada de agentes capaces de actuar sobre sistemas empresariales hace que la gobernanza deje de ser una cuestión complementaria. Los datos que utilizan, los permisos que reciben y la capacidad de auditar sus actuaciones se convierten en elementos centrales.

Para Kaspersky, además, la IA está transformando simultáneamente las capacidades ofensivas y defensivas. Shishkova advierte de que los ciberdelincuentes ya utilizan IA para desarrollar ataques más rápidos y personalizados, generar código malicioso, mejorar campañas de phishing y crear deepfakes. Al mismo tiempo, la tecnología permite reforzar las defensas mediante la detección proactiva, el análisis de comportamientos anómalos y una respuesta más rápida ante incidentes.

José Carlos Vaquero, director de Inteligencia Artificial y Big Data de Secure e-Solutions, GMV.

José Carlos Vaquero pone el foco en los entornos críticos, donde no basta con demostrar que un modelo funciona. El portavoz de GMV considera necesario validar modelos, datos, escenarios y versiones antes y después del despliegue, con verificación independiente, monitorización continua, degradación segura y trazabilidad. En estos sectores, la soberanía del dato y la dependencia tecnológica son factores estratégicos.

Para Wolters Kluwer, la confianza pasa por combinar modelos de IA con contenido experto, normativa actualizada y datos reales de los sistemas de gestión. En sectores regulados, Abel Márquez defiende soluciones especializadas, con información fiable, actualizada y trazable, manteniendo al profesional como responsable de la validación final y de la toma de decisiones.

Virtual Cable lleva esta cuestión al terreno de la infraestructura. Su apuesta por entornos abiertos e interoperables responde, según Félix Casado, a la necesidad creciente de controlar dónde se encuentran los datos, qué tecnologías se utilizan y cómo se cumple la normativa. En su opinión, la soberanía digital terminará siendo una condición para adoptar IA con confianza.

La IA no solo está cambiando procesos y tecnologías. También está modificando el papel de las personas dentro de las organizaciones.

En los entornos profesionales analizados por Wolters Kluwer, Abel Márquez señala que la evolución apunta a desplazar tiempo desde tareas repetitivas hacia el asesoramiento, el análisis y la toma de decisiones. La IA facilita además que profesionales con menor experiencia puedan acceder a conocimiento experto y ofrecer respuestas más consistentes.

Por su parte, desde ILUNION se plantea una transformación especialmente ligada al factor humano. A medida que la automatización asuma consultas sencillas y repetitivas, los profesionales podrán concentrarse en situaciones complejas, sensibles o imprevistas, donde resultan esenciales la comprensión del contexto, la confianza, la resolución de problemas y la capacidad de gestionar excepciones, observa Rafael Martínez.

La compañía vincula además la IA con la inclusión y la accesibilidad. Su ecosistema dIAna está concebido para acompañar a los profesionales, potenciar sus capacidades y contribuir a servicios más accesibles e inclusivos. Para ILUNION, el éxito de la IA no debería medirse únicamente por cuánto automatiza, sino por su capacidad para construir organizaciones más humanas y ampliar las oportunidades de las personas.

Por su lado, en Cegid coinciden en que la IA agéntica traerá consigo una redefinición de roles y competencias. El reto – en palabras de Ángel Zuate – será preparar a los equipos para trabajar junto a los agentes mediante procesos de reskilling y upskilling, mientras los profesionales evolucionan hacia funciones de interpretación, supervisión, gestión de excepciones y aportación de criterio.

El análisis conjunto de estas siete compañías apunta, por tanto, a una segunda etapa de la inteligencia artificial empresarial. La cuestión ya no consiste en poner una herramienta generativa a disposición de los empleados, sino en integrar la IA con los datos, las aplicaciones y los procesos que sostienen el negocio.

Ese salto exige algo más que modelos potentes. Requiere infraestructuras preparadas, datos gobernados, seguridad, interoperabilidad, métricas, capacidades profesionales y marcos de supervisión. También obliga a decidir dónde ejecutar las cargas de IA y qué nivel de autonomía conceder a cada agente.

Para Félix Casado, los espacios digitales del futuro deberán tratar a los agentes casi como nuevos usuarios, asignándoles permisos, límites y mecanismos de seguimiento. José Carlos Vaquero, por su parte, reclama que la explicabilidad, la gobernanza del dato, la ciberseguridad y el cumplimiento del Reglamento Europeo de IA se incorporen desde el diseño, y no al final del proyecto.

El principal punto de encuentro entre las siete voces consultadas es que la próxima ventaja competitiva no procederá simplemente de utilizar más inteligencia artificial, sino de integrarla mejor. Para ello, la autonomía tecnológica deberá ir acompañada de responsabilidad y supervisión, conocimiento experto y capacidad de control, así como de mecanismos de verificación y trazabilidad. A todo ello se suma la necesidad de avanzar en soberanía tecnológica y de transformar la experimentación con IA en valor empresarial sostenible.

La IA empresarial entra así en una fase menos espectacular, pero mucho más decisiva: la de demostrar que puede formar parte de la operación diaria y transformar realmente la manera en que las organizaciones trabajan, deciden y crecen.

El salto hacia la autonomía supervisada

Conclusiones y tendencias clave

Hacia una IA soberana y convergente. Horizonte de tres a cinco años

• Convergencia tecnológica + autonomía estratégica europea

Principales retos

• Gestión del cambio
• Calidad del dato
• Cumplimiento del Reglamento Europeo de IA

5 tecnologías que marcarán la siguiente fase

1. Gemelos digitales
   • Simulación de procesos
   • Optimización predictiva
2. Edge IA
   • Procesamiento en el origen del dato
   • Menor latencia
   • Mayor privacidad
3. IA explicable (XAI)
   • Justificación de las decisiones de los modelos
   • Facilita auditorías técnicas
4. Arquitecturas de datos federadas
   • Soberanía sobre los datos
   • Colaboración sin exponer información sensible
5. Computación cuántica
   • Optimización de procesos complejos
   • Aborda problemas difíciles para la computación clásica