Entrevista con Lucía Flecha, directora de Transformación Digital en Ferrovial

Ferrovial aborda su transformación digital con una estrategia que combina la inteligencia artificial, la evolución de sus plataformas tecnológicas, la gestión de los datos y la digitalización de sus activos. Con más de 70 casos de uso de IA e IA generativa desplegados, la compañía trabaja en extender estas capacidades y avanzar hacia modelos en los que personas y agentes de IA compartan tareas. Lucía Flecha, directora de Transformación Digital, explica en esta entrevista para Comunicaciones Hoy cómo este proceso exige conectar tecnología y negocio, preservar el conocimiento de la organización y preparar a los profesionales para nuevas formas de trabajar.

Transformación Digital es una función transversal dentro del área global de Tecnología e Innovación. La responsabilidad abarca desde el diseño de la estrategia y el gobierno del programa de transformación hasta la gestión del cambio y asegurar que la tecnología se adopta y genera impacto en el negocio. También llevo las áreas de compras y control económico.

Tener esa visión global, desde la estrategia hasta la eficiencia en las compras y el control económico, nos ayuda a equilibrar las decisiones a corto y medio plazo, porque la eficiencia es importante, pero también lo es la innovación y la transformación.

Yo veo nuestra función como un vehículo para que, balanceando objetivos, las cosas ocurran, para que la transformación avance y se traduzca en resultados. No se trata solo de implantar tecnología, sino de construir los mecanismos necesarios para que los proyectos traccionen y generen valor.

Creo que cada vez es más importante contar con perfiles capaces de conectar la tecnología con el negocio. No basta con conocer una solución tecnológica; hay que entender los procesos, identificar dónde está la oportunidad y asegurar que la solución se adapta.

Desde mi función habilito las metodologías y los marcos de trabajo, y también participo directamente en algunos proyectos. Pero nuestra ambición es que los propios responsables de los proyectos tecnológicos incorporen esa visión y trabajen directamente con el negocio.

La gestión del cambio es una parte fundamental de ese trabajo. Tenemos que explicar para qué sirve la tecnología, formar a las personas y acompañarlas en la adopción. A medida que avanzamos hacia la IA generativa y los agentes, también adquieren más importancia el gobierno, la seguridad y la capacidad de identificar qué soluciones tienen sentido para una persona y cuáles debemos industrializar porque pueden aportar valor a toda una función o proceso.

En cualquier caso, la transformación es un trabajo colectivo. Trabajamos con las diferentes unidades de negocio y aprovechamos el conocimiento de toda la organización.

La IA ya se aplica en distintas fases de la cadena de valor de nuestros activos. Llevamos años trabajando con tecnologías como el machine learning, por ejemplo, para proyectar los precios de los materiales en las licitaciones y reducir riesgos, o con visión artificial para mejorar la supervisión de las obras y de nuestros activos.

Tenemos más de 70 casos de uso de IA e IA generativa desplegados, algunos de ellos a escala. Y es importante entender que no lo vemos únicamente desde la eficiencia. Evidentemente, la eficiencia y la gestión del riesgo son fundamentales en nuestro sector, pero también buscamos mejorar la competitividad y hacer cosas que antes no podíamos hacer.

En la fase de licitación y diseño, por ejemplo, estamos aplicando diseño generativo, que nos permite explorar muchas más opciones. Y luego está toda la parte de productividad personal, donde hemos trabajado especialmente en la adopción de Copilot.

Empezamos con un piloto de 300 empleados y hemos ido extendiendo su utilización a gran parte de la organización, especialmente a los perfiles que trabajan con herramientas ofimáticas. Ahora estamos evolucionando, con Cowork, hacia un modelo en el que la IA no se limita a generar contenido, sino que puede ejecutar tareas y participar en procesos más completos.

"La IA nos ofrece la posibilidad de rediseñar los procesos, decidir qué tareas pueden asumir los agentes y cuáles deben seguir haciendo las personas"

Cambia bastante la forma de plantear los casos de uso. Hasta ahora, muchas veces automatizábamos una parte de un proceso o utilizábamos la IA para mejorar la productividad personal. Pero ahora podemos plantearnos que un agente ejecute tareas completas.

Eso nos obliga a rediseñar los procesos. No se trata simplemente de automatizar lo que ya hacemos, sino de preguntarnos cómo debería funcionar ese proceso si contamos con estas capacidades: qué tareas tiene sentido que realice la IA, cuáles deben seguir haciendo las personas y cómo coordinamos todo eso.

Esto es una cuestión especialmente importante para nosotros porque gestionamos infraestructuras críticas. La supervisión humana sigue siendo fundamental, y tenemos que asegurar que estos sistemas se desarrollan y utilizan dentro de un marco adecuado de gobierno, seguridad y cumplimiento normativo.

El dato es una capacidad fundacional. Muchas veces, cuando hablamos de transformación, ponemos el foco en lo que ve el negocio, en las aplicaciones o en los casos de uso, pero para que todo eso funcione necesitamos una base sólida de datos, ciberseguridad y plataformas.

Con la IA, además, la fiabilidad del dato adquiere todavía más importancia. La supervisión humana es fundamental, pero necesitamos que la información sobre la que trabajan estos sistemas sea fiable y esté disponible.

En Ferrovial tenemos una iniciativa importante, Pangea, nuestra plataforma de datos, con la que estamos trabajando en la estandarización de dominios de datos y en asegurar su disponibilidad y calidad. El objetivo es que los datos puedan ser utilizados por las áreas de negocio, que sean accesibles y que podamos construir sobre ellos nuevas capacidades.

En nuestro sector, la información y el conocimiento están muy distribuidos. En construcción, por ejemplo, cuando termina una obra, uno de los retos es asegurar que todo el conocimiento adquirido se conserva y se puede trasladar a otros proyectos.

Por eso es tan importante estandarizar los datos y conseguir que sean consumibles por los empleados y por los procesos de negocio. No se trata únicamente de almacenar información, sino de hacer posible que ese conocimiento se reutilice.

Al final, los datos y las personas son dos activos críticos para escalar la transformación y conseguir impacto. Tenemos una componente importante de eficiencia, pero también queremos avanzar en competitividad y generación de ingresos.

Y, a medida que incorporamos agentes de IA, tenemos que reforzar ese gobierno: cómo se utilizan los datos, quién puede acceder a ellos, cómo se supervisan los sistemas y cómo garantizamos un uso seguro y responsable.

Tenemos un plan de aceleración y escalado de la IA generativa y de los sistemas agénticos. Para mí, uno de los grandes retos es cómo nos preparamos para trabajar en un ecosistema en el que convivan agentes y personas, e incluso agentes que interactúen entre sí. Tenemos que aprender a coordinar todo eso y a incorporarlo a nuestros procesos.

Otra línea importante es la conexión entre el mundo físico y el digital. En la gestión de nuestros activos, la sensorización, el IoT y la tecnología operacional nos permiten capturar datos y utilizarlos para planificar tareas y mejorar la eficiencia.

También estamos trabajando en la evolución de nuestras plataformas. Tenemos muchas aplicaciones en la nube, pero la migración del núcleo de SAP es una de las grandes piezas pendientes. Es un proyecto que va más allá de la transformación tecnológica: también implica mejorar procesos y preparar esa plataforma para aprovechar las oportunidades que ofrece la IA.

Y destacaría los gemelos digitales. La oportunidad está en consolidar su aplicación a lo largo de todo el ciclo de vida de los activos, desde el diseño y la construcción hasta la operación y el mantenimiento. Poder simular y analizar ese ciclo completo puede ayudarnos a tomar mejores decisiones.

Todo ello tiene que ir acompañado de ciberseguridad y de un modelo de gobierno que nos permita gestionar las nuevas capacidades, industrializarlas y ponerlas a disposición de la organización.

"El éxito no está solo en los proyectos que ponemos en marcha, sino en que se traduzcan en resultados y en que la compañía desarrolle una capacidad de transformación que permanezca en el tiempo"

Creo que estamos ante una transformación importante. La IA puede asumir tareas que antes realizaban las personas, también en el ámbito tecnológico, y eso nos obliga a replantearnos cómo trabajamos y qué capacidades necesitamos.

El caso de los desarrolladores es el ejemplo más significativo. Si ahora la IA ejecuta una parte de esas tareas, tenemos que pensar cómo van a adquirir experiencia esos profesionales para que después puedan supervisar y evaluar los resultados.

Es un reto porque no solo necesitamos perfiles capaces de utilizar estas herramientas, sino personas que sepan supervisarlas, detectar errores y entender cuándo una solución es adecuada. El pensamiento crítico va a ser fundamental.

También creo que cada vez serán más necesarios los perfiles híbridos, capaces de conectar la tecnología con el negocio. Siempre han sido importantes, pero ahora las fronteras entre ambas áreas se difuminan todavía más.

Estamos trabajando en iniciativas de upskilling y reskilling, tanto para desarrollar capacidades básicas como para formar en competencias más sofisticadas. También estamos impulsando formación en IA para toda la organización, porque necesitamos que los empleados dispongan de unas capacidades mínimas para utilizar estas herramientas en su día a día.

A partir de ahí, las necesidades serán diferentes según la función y el perfil. No todos los empleados necesitan el mismo nivel de especialización, pero sí tenemos que asegurar que cada uno cuenta con las herramientas y los conocimientos adecuados.

Y también debemos revisar cómo queremos que funcione la organización. La IA nos ofrece la posibilidad de generar agentes de conocimiento por función o departamento, pero la cuestión es cómo preservamos ese conocimiento, cómo lo gobernamos y cómo adaptamos nuestros procesos para aprovecharlo.

Además, hay que gestionar bien los recursos. Igual que ocurrió con la nube, una tecnología que puede aportar eficiencia también puede generar costes importantes si no se utiliza adecuadamente. Las decisiones de escalado deben considerar el valor que aportan, la seguridad y el coste de mantener estos sistemas.

Creo que uno de los grandes retos ha sido construir y desarrollar una estrategia de transformación digital capaz de conectar la estrategia tecnológica con las necesidades reales del negocio.

Cuando llegué a Ferrovial, uno de los aspectos que consideré importantes fue transformar la relación entre tecnología y negocio. No se trata de que el área tecnológica desarrolle una solución y después el negocio tenga que adoptarla, sino de trabajar conjuntamente desde el principio para asegurar que la tecnología se utiliza y genera impacto.

Para mí, ha sido fundamental desarrollar esa forma de trabajar, con una metodología, un marco de gobierno y una componente específica de gestión del cambio.

También me siento orgullosa de los avances que hemos conseguido en la digitalización de nuestros negocios y de cómo estamos incorporando la inteligencia artificial. Estamos pasando de utilizar la tecnología para mejorar la eficiencia a explorar nuevas formas de trabajar, rediseñar procesos y generar valor.

Y, por supuesto, todo esto es un trabajo colectivo. Contar con las capacidades y las personas necesarias, trabajar transversalmente con las unidades de negocio y conseguir que el cambio llegue a toda la organización es esencial.

Al final, el éxito no está solo en los proyectos que ponemos en marcha, sino en que se traduzcan en resultados y en que la compañía desarrolle una capacidad de transformación que permanezca en el tiempo.