¿Cómo implantar con éxito la IA en la empresa, medir su impacto y convertirla en una ventaja competitiva real? Foro UNIR analizó esta tecnología, capaz de transformar la estrategia, la cultura y la toma de decisiones de las organizaciones.
Los 7 puntos claves del Foro UNIR
- Liderazgo antes que tecnología: La implantación de la inteligencia artificial depende más de la cultura organizativa y del compromiso de la dirección que de la propia tecnología. Sin liderazgo, la IA difícilmente genera una transformación real.
- De los pilotos al impacto empresarial: Acumular proyectos experimentales no garantiza resultados. El éxito consiste en convertir la IA en mejoras medibles para el negocio, con procesos transformados y retorno económico demostrable.
- La calidad del dato marca la diferencia: Los modelos inteligentes solo ofrecen resultados fiables cuando trabajan con información completa, consistente y correctamente gobernada. El dato sigue siendo el principal activo de cualquier estrategia de IA.
- Medir el valor económico de la IA: Toda iniciativa debe incorporar indicadores que permitan conocer su impacto real sobre la organización. Sin medición, resulta imposible justificar inversiones o priorizar nuevos proyectos.
- La IA transforma procesos, no solo tareas: Automatizar actividades aisladas es solo el primer paso. La verdadera oportunidad consiste en rediseñar procesos completos y replantear la forma de trabajar de las organizaciones.
- La inteligencia aumentada será el nuevo modelo de trabajo: La IA no sustituye el criterio profesional, sino que amplía sus capacidades. La colaboración entre personas y tecnología marcará el futuro de la toma de decisiones.
- La confianza se diseña desde el principio: Gobernanza, ética, privacidad, supervisión y cumplimiento normativo deben formar parte de cualquier proyecto desde su concepción para minimizar riesgos y generar confianza.
Las empresas que obtengan una ventaja competitiva con la inteligencia artificial no serán necesariamente las que más inviertan en tecnología, sino las que sepan integrarla en su estrategia, transformar sus procesos y preparar a las personas para trabajar junto a ella. Esta fue una de las principales conclusiones del Foro UNIR ‘Decidir con IA: claves para transformar organizaciones con inteligencia artificial’, un encuentro que reunió a especialistas del ámbito empresarial, tecnológico y financiero para analizar cómo pasar de la experimentación con la IA a una verdadera transformación organizativa capaz de generar valor medible y sostenible.
En el encuentro, moderado por el director de Foro UNIR, Jorge Heili, participaron Richard Benjamins, CEO y cofundador de OdiseIA y WaaiT, presidente de 28V Digital y miembro de los consejos de Flow Manager y Acaps; Carlos Emilio Rabazo Márquez, responsable de Aceleración de la Transformación Digital y Ecosistemas de Innovación en Telefónica y coordinador académico del Máster Universitario en Innovación y Transformación Empresarial con Inteligencia Artificial de UNIR; y Emiliano Pozuelo de Gracia, responsable de Inteligencia Artificial en Kutxabank Cajasur y coordinador académico del Máster Universitario en Gestión del Ámbito Financiero Asistida por Inteligencia Artificial de UNIR.
Lejos de centrar el debate en las capacidades técnicas de la inteligencia artificial generativa, los tres expertos coincidieron en que el verdadero desafío reside en el liderazgo, la cultura organizativa y la capacidad de las empresas para replantear la manera en la que toman decisiones. Porque, como quedó patente durante el foro, la IA ya ha demostrado que puede automatizar tareas o generar contenidos, pero el salto diferencial consiste en convertir esa tecnología en un motor real de transformación empresarial.
La IA necesita liderazgo, no solo tecnología
Richard Benjamins abrió el encuentro desmontando una de las ideas más extendidas sobre la inteligencia artificial. Desde su dilatada experiencia, afirmó que las principales barreras para implantarla con éxito no son tecnológicas, sino organizativas. “Muchas veces son problemas de liderazgo, cultura de la organización disfrazada como problemas de tecnología”, explicó al analizar por qué tantas compañías siguen sin obtener beneficios tangibles pese a las fuertes inversiones realizadas en este ámbito.
El experto recordó que numerosos estudios internacionales muestran una paradoja llamativa. Mientras las previsiones atribuyen a la IA un enorme impacto económico durante los próximos años, la mayoría de las organizaciones todavía no logra traducir esa expectativa en resultados concretos. Existe una intensa actividad alrededor de pilotos, pruebas y proyectos experimentales, pero muy pocas empresas son capaces de escalar esas iniciativas hasta convertirlas en mejoras medibles para el negocio.
En este contexto, defendió que la inteligencia artificial debe contemplarse como una herramienta para optimizar procesos completos y no como un simple asistente para automatizar tareas aisladas. La experiencia acumulada durante años en Telefónica le permitió comprobar que buena parte de los más de 600 sistemas de IA desplegados por la compañía estaban orientados precisamente a mejorar procesos internos, un ámbito donde cualquier organización dispone de un enorme margen de crecimiento. “Hay muchas oportunidades para el negocio, pero también para la sociedad”, afirmó.
Benjamins también puso el foco en la dimensión social de esta tecnología. Recordó que el análisis inteligente de grandes volúmenes de datos ya está ayudando a gestionar emergencias provocadas por terremotos, epidemias o desplazamientos de población, demostrando que la IA puede convertirse igualmente en un instrumento para avanzar hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible.
Crear valor exige medir resultados
Uno de los mensajes que más se repitió durante su intervención fue la necesidad de abandonar la lógica de acumular proyectos para centrarse en generar impacto económico. A su juicio, muchas organizaciones continúan lanzando iniciativas sin establecer previamente indicadores claros que permitan evaluar si realmente aportan valor al negocio.
Por ello defendió la importancia de seleccionar cuidadosamente los primeros casos de uso, priorizando aquellos que combinen un elevado impacto estratégico con una implantación relativamente rápida. Obtener resultados visibles en las primeras fases facilita ganar credibilidad dentro de la organización y favorece que la transformación continúe avanzando.
“Es súper importante medir el impacto económico”, insistió Benjamins, quien recordó que únicamente cuantificando el retorno de cada iniciativa resulta posible justificar nuevas inversiones y consolidar una estrategia empresarial basada en inteligencia artificial. Esa medición, añadió, debe formar parte del proyecto desde el primer momento y no plantearse únicamente cuando la solución ya está implantada.
La responsabilidad también ocupó un lugar central en su exposición. Frente al creciente protagonismo de la IA generativa y de los sistemas autónomos, defendió incorporar mecanismos de gobernanza desde la fase de diseño para anticipar posibles sesgos, problemas de privacidad o riesgos regulatorios. “Los riesgos hay que mitigarlos antes de que lleguen al mercado”, señaló, subrayando que la confianza se construye desde el inicio del desarrollo tecnológico y no cuando aparecen los primeros problemas.
De los pilotos a la transformación empresarial
Sobre esa idea profundizó posteriormente Carlos Emilio Rabazo durante la mesa redonda. En su opinión, muchas organizaciones siguen evaluando el grado de implantación de la inteligencia artificial por el número de proyectos piloto desarrollados, cuando el verdadero indicador debería ser otro muy distinto: cuántas decisiones estratégicas, procesos y resultados de negocio han cambiado gracias a ella.
Según explicó, la tecnología ya no constituye el principal obstáculo para avanzar. El reto consiste ahora en transformar la cultura corporativa, implicar a los equipos directivos y entender que la IA no pertenece exclusivamente al departamento tecnológico, sino que afecta a toda la estrategia empresarial.
Rabazo defendió que la verdadera implantación de la inteligencia artificial comienza cuando deja de verse como un proyecto tecnológico para convertirse en un elemento que modifica la forma de competir de una organización. En ese proceso, el liderazgo de la dirección resulta determinante. “El equipo directivo debe entender la oportunidad, marcar prioridades y asumir que la IA no es solamente un proyecto del área de tecnología”, afirmó.
El experto explicó que muchas compañías todavía caen en el error de utilizar la IA para acelerar procesos ineficientes en lugar de replantearlos desde el principio. Automatizar un procedimiento complejo no siempre supone transformarlo. A veces, señaló, la verdadera innovación consiste en cuestionar si ese proceso sigue teniendo sentido o si puede rediseñarse completamente gracias a las nuevas capacidades de la inteligencia artificial.
En ese contexto cobró especial relevancia el concepto de inteligencia aumentada, entendido como la combinación del criterio humano con la capacidad analítica de la IA. Lejos de plantear una sustitución de las personas, Rabazo defendió un modelo de colaboración donde la tecnología amplía las capacidades de los profesionales y les permite dedicar más tiempo a tareas de mayor valor estratégico.
Jorge Heili, con Carlos Emilio Rabazo Márquez y Emiliano Pozuelo de Gracia.
También insistió en la importancia de la calidad del dato como materia prima imprescindible para cualquier sistema inteligente. Sin información fiable, contextualizada y correctamente gobernada, ninguna herramienta será capaz de ofrecer resultados consistentes, por muy sofisticado que sea el modelo utilizado.
La banca ya transforma procesos críticos con IA
Esa visión estratégica encontró un reflejo práctico en la intervención de Emiliano Pozuelo, quien trasladó la experiencia de Kutxabank Cajasur en la incorporación progresiva de la inteligencia artificial a procesos financieros especialmente sensibles. Su principal conclusión fue que muchas organizaciones confunden experimentar con transformar.
Aunque diversos estudios muestran que la inmensa mayoría de las entidades financieras ya utilizan inteligencia artificial en alguna parte de su actividad, la realidad es que solo una pequeña proporción ha conseguido integrarla en el núcleo de su negocio. “Hay muchísima IA, pero poquísima transformación”, resumió.
Como ejemplo explicó el desarrollo de un sistema predictivo capaz de detectar operaciones fraudulentas mediante el análisis automático de millones de transacciones bancarias en apenas milisegundos. El verdadero reto, señaló, no fue entrenar el algoritmo, sino conseguir que todo el ecosistema —datos, integración tecnológica, supervisión y mejora continua— funcionara de forma coordinada para garantizar decisiones fiables en tiempo real.
Más recientemente, la irrupción de la IA generativa ha abierto nuevas posibilidades mediante asistentes conversacionales capaces de localizar información normativa o documental dispersa dentro de la organización, reduciendo tiempos de búsqueda y facilitando el trabajo diario de los empleados. A ello se suman los nuevos agentes inteligentes, diseñados para automatizar procesos completos y ofrecer una atención cada vez más personalizada.
Paradójicamente, explicó Pozuelo, el objetivo no consiste en sustituir el contacto humano, sino precisamente en reforzarlo. “Al descargar a los profesionales de tareas repetitivas y administrativas, estos disponen de más tiempo para escuchar al cliente, comprender sus necesidades y aportar un asesoramiento de mayor calidad”, dijo.
IA agéntica: más autonomía, mayor responsabilidad
Uno de los momentos más interesantes del debate llegó al abordar el desarrollo de la denominada inteligencia artificial agéntica, capaz no solo de generar respuestas, sino también de ejecutar acciones de forma autónoma.
Para Rabazo, este nuevo escenario obliga a reforzar los mecanismos de supervisión. La cuestión ya no consiste únicamente en verificar que una respuesta sea correcta, sino en controlar las consecuencias de las decisiones que puede llegar a ejecutar un sistema inteligente. De ahí la importancia de incorporar arquitecturas de control, agentes supervisores y validaciones humanas que actúen como salvaguarda antes de que determinadas acciones lleguen a materializarse.
Pozuelo coincidió en que esa evolución tecnológica también introduce nuevos costes y responsabilidades para las organizaciones. Implantar inteligencia artificial no significa simplemente sustituir personas por algoritmos. Requiere perfiles especializados, sistemas de gobierno, supervisión permanente, adaptación normativa y una convivencia temporal entre los procesos tradicionales y los nuevos sistemas inteligentes.
Durante los primeros proyectos, reconoció, esos costes suelen ser incluso superiores a los inicialmente previstos. Sin embargo, una vez consolidado el aprendizaje organizativo y perfeccionados los procesos, el retorno comienza a hacerse visible y la transformación adquiere velocidad.
Los tres expertos coincidieron finalmente en que el futuro inmediato pasa por profesionales capaces de conectar negocio, tecnología y estrategia. Ya no basta con conocer el funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial. Las organizaciones necesitan perfiles que sepan formular las preguntas adecuadas, interpretar los resultados, medir el impacto económico, gestionar los riesgos y liderar procesos de cambio en entornos cada vez más complejos.
Como conclusión, Foro UNIR dejó una idea potente: la inteligencia artificial ya está transformando empresas, entidades financieras y organizaciones de todo tipo. Sin embargo, el verdadero factor diferencial no será quién incorpore antes la tecnología, sino quién consiga integrarla en su cultura, convertirla en una herramienta para tomar mejores decisiones y poner siempre el criterio humano al frente de esa transformación.
Los mensajes principales de los participantes
Richard Benjamins:
- “Muchas veces los problemas para implantar inteligencia artificial no son tecnológicos, sino problemas de liderazgo y cultura organizativa disfrazados de problemas de tecnología”.
- “La mayoría de las empresas experimenta con la IA, pero muy pocas consiguen crear valor económico a escala porque no miden su impacto ni seleccionan adecuadamente sus primeros casos de uso”.
Carlos Emilio Rabazo Márquez:
- “Una organización no implanta realmente inteligencia artificial por el número de pilotos que desarrolla, sino por la cantidad de las decisiones, procesos y resultados de negocio que consigue transformar”.
- “La inteligencia aumentada combina el criterio humano con la capacidad de la IA y obliga a rediseñar procesos completos, no simplemente a automatizar tareas que ya eran ineficientes”.
Emiliano Pozuelo de Gracia:
- “Existe una enorme diferencia entre experimentar con inteligencia artificial y transformar realmente una organización: hoy hay muchísima IA, pero todavía muy poca transformación”.
- “La automatización no pretende sustituir a las personas, sino liberarlas de tareas repetitivas para que puedan dedicar más tiempo a escuchar, comprender y aportar un mayor valor al cliente”.
