¿Qué papel está desempeñando la inteligencia artificial en los diferentes sectores en los que opera Dominion? (Industria, telecomunicaciones e infraestructuras). ¿Qué diferencias han percibido en los diferentes países estratégicos que tiene Dominion?

Para responder, conviene explicar brevemente cómo ha cambiado este ámbito con la llegada de la inteligencia artificial generativa.

Hasta hace unos años trabajábamos, fundamentalmente, con dos tipos de casos. Por un lado, estaban los proyectos complejos en los que, mediante algoritmos y técnicas de machine learning, éramos capaces de detectar patrones de comportamiento y ayudar a nuestros clientes a mejorar sus procesos. Sin embargo, se trataba de un campo muy limitado, centrado en casos muy concretos y que exigían un nivel de especialización muy elevado.

Por otro lado, existían soluciones como los RPAs, que eran muy deterministas. Se definían unas reglas muy concretas, se introducían en el sistema y este ofrecía siempre el mismo resultado. El problema era que, ante cualquier pequeño cambio, la solución dejaba de funcionar correctamente.

Esa ha sido, fundamentalmente, la situación durante los últimos años. Hemos visto aplicaciones en distintos sectores, aunque destacaría especialmente las utilities, la banca, las telecomunicaciones y algunos ámbitos industriales en los que la capacidad de predicción resultaba especialmente relevante.

La llegada de la inteligencia artificial generativa lo cambia todo. Ahora contamos con un abanico de posibilidades mucho más amplio y ya no tendría sentido hablar de aplicaciones restringidas a un único sector. Se trata de una tecnología absolutamente transversal.

Desde el punto de vista geográfico, y centrándonos en nuestra experiencia, estamos presentes en más de treinta países y no percibimos grandes diferencias entre unos mercados y otros. Me refiero a esta etapa actual, marcada por el desarrollo de la inteligencia artificial generativa durante los últimos dos o tres años.

Hemos identificado casos de uso muy interesantes en España, donde se encuentra nuestra sede, pero también en otros países europeos, Latinoamérica y Norteamérica.
De hecho, contamos con un programa de emprendimiento interno mediante el que animamos a las distintas unidades de negocio a presentar proyectos de innovación: iniciativas que quieren desarrollar o que ya han puesto en marcha. Este año hemos recibido propuestas especialmente interesantes, muchas de ellas apoyadas en inteligencia artificial, procedentes de países como Colombia, México o Canadá. La diversidad geográfica es, por tanto, muy amplia.

Por ello, creo que, más que la localización, lo verdaderamente importante es dónde se encuentra el conocimiento de los procesos. Lo esencial es contar con profesionales que conozcan bien su actividad y que, a partir de esa experiencia, sean capaces de identificar cómo aplicar la inteligencia artificial para mejorarla.

En un contexto de incertidumbre geopolítica y tecnológica, ¿cómo afecta la dependencia de modelos desarrollados por grandes compañías internacionales?

Nos encontramos en un contexto de gran incertidumbre, tanto geopolítica como tecnológica. Desde el punto de vista geopolítico, además de la coyuntura internacional y de los acontecimientos que estamos viviendo a escala global, en el ámbito de la inteligencia artificial están surgiendo condicionantes muy relevantes.

Estamos observando limitaciones en el uso de determinados modelos y en el acceso a ciertas infraestructuras tecnológicas. Hay equipos y componentes que no pueden comercializarse en algunos países. Más recientemente, incluso en Estados Unidos, se ha planteado que determinados modelos no puedan salir al mercado hasta superar las revisiones impuestas por el Gobierno. Estamos entrando, por tanto, en una etapa diferente, marcada por nuevas incertidumbres que pueden condicionar la evolución de esta tecnología.

También se están produciendo cambios importantes desde el punto de vista tecnológico. La libertad para realizar grandes inversiones de capital —el llamado CAPEX— se está reduciendo y comienzan a aparecer limitaciones relacionadas con la disponibilidad de energía y con el acceso a la propia infraestructura necesaria para desarrollar y operar soluciones de inteligencia artificial.

Estas restricciones afectan, en primer lugar, a las compañías que desarrollan la tecnología, pero terminarán repercutiendo también en sus clientes. Además, se retroalimentan con las limitaciones geopolíticas que ya hemos mencionado.

En mi opinión, el acceso a la inteligencia artificial acabará formando parte de los grandes acuerdos comerciales. Se convertirá en un elemento estratégico más dentro de las negociaciones entre los principales bloques económicos y políticos.

No existen soluciones mágicas para afrontar este escenario. Cada empresa debe encontrar su propio camino y alcanzar un equilibrio razonable. En nuestro caso, una de las medidas que estamos adoptando es diversificar el número de proveedores. Sin embargo, no se trata simplemente de trabajar con más proveedores, sino de desarrollar una estrategia que garantice la flexibilidad.

Para Dominion, el control de los costes será especialmente relevante. También procuramos utilizar soluciones que nos permitan cambiar de modelo cuando sea necesario, evitando quedar vinculados a una única tecnología o proveedor. En la medida de lo posible, tratamos de no asumir compromisos excesivamente rígidos.
No es una tarea sencilla y, como decía, no existe una fórmula mágica. La clave está en mantener la flexibilidad y la capacidad de adaptación ante un entorno que evoluciona muy rápidamente.

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¿Qué estrategia de adopción seguís para el conjunto de la organización?

Básicamente, seguimos una estrategia estructurada en dos niveles. Por un lado, está la adopción individual y departamental y, por otro, la automatización inteligente de procesos. 

En el primer nivel, el objetivo es facilitar a los distintos departamentos el acceso a las herramientas de inteligencia artificial que ya conocemos, especialmente allí donde aportan un mayor valor. Hablamos de capacidades de colaboración y también de funciones agénticas, cuyo uso previsiblemente crecerá durante los próximos años. No obstante, estamos avanzando con cautela.

Aplicamos varios criterios relevantes. No trabajamos con una única herramienta ni consideramos que exista una solución válida para todo el mundo. La tecnología se adapta a las necesidades específicas de cada departamento y su adopción debe estar justificada. Por ello, actuamos bajo demanda y no creemos en una política basada en proporcionar la misma herramienta a toda la organización de manera indiscriminada.

El segundo nivel corresponde a la automatización inteligente. En este caso, hablamos de proyectos más complejos, en los que colaboran las unidades de negocio —que son las que identifican los procesos susceptibles de mejora— con equipos de mayor especialización técnica.

Hemos desarrollado capacidades y equipos internos, aunque también nos apoyamos en colaboradores externos. Apostamos, por tanto, por una combinación de recursos propios y externos.

Antes de iniciar cualquier proyecto debemos plantearnos numerosas preguntas: dónde merece la pena automatizar, cómo debe hacerse, qué implicaciones tendrá el cambio y, sobre todo, cuál es el objetivo que se persigue. Cada proceso requiere un análisis riguroso previo.

Estos dos niveles se complementan con un modelo de gobernanza en el que estamos trabajando y que se articula en torno a varios ejes. El primero es la seguridad; el segundo, el control de los costes, que ya he mencionado; el tercero, la identificación y difusión de casos de éxito dentro de la compañía; y, por último, el cumplimiento normativo.

La regulación en materia de inteligencia artificial ya existe y debemos asegurarnos de que cada proyecto y cada proceso de automatización se analicen con el rigor necesario para garantizar su adecuado cumplimiento dentro de la organización.

¿Qué procesos han experimentado mayores mejoras en productividad gracias a la automatización dentro de la compañía?

Hemos observado mejoras en ámbitos muy diferentes. Esa es, precisamente, una de las grandes ventajas de las herramientas a las que estamos accediendo actualmente: su capacidad para aplicarse de manera transversal.

No obstante, en nuestro caso resultan especialmente útiles en aquellos procesos en los que coinciden un elevado número de personas, vehículos y materiales, y en los que, además, se realizan numerosas tareas repetitivas. Es en este tipo de entornos donde estamos encontrando los casos de éxito más relevantes y donde estamos concentrando buena parte de nuestros esfuerzos.

Hablamos, por ejemplo, de los servicios que prestamos en el desarrollo y mantenimiento de redes para compañías de telecomunicaciones, utilities o empresas del sector logístico.

Contamos con un caso especialmente representativo en nuestra unidad de Grid Services, vinculada al despliegue de infraestructuras de electrificación. En esta área trabajan varios miles de personas y, solo en una de sus actividades, hemos llegado a contabilizar más de 40 millones de intervenciones en un año. Esto significa que disponemos de una enorme cantidad de procesos y operaciones localizados, registrados y trazados.

En este contexto, la inteligencia artificial puede aportar un valor considerable. Nos permite asegurarnos de que los profesionales dispongan de toda la información necesaria cuando llegan a realizar una tarea; comprobar que se cumplen los protocolos y las medidas de seguridad laboral; verificar que el vehículo y los materiales se encuentran en condiciones adecuadas; y certificar rápidamente ante el cliente el trabajo realizado.

Este tipo de operaciones constituye el entorno perfecto para implantar soluciones de automatización inteligente, porque permite mejorar tanto la eficiencia como la calidad y la trazabilidad del servicio.

En cualquier caso, es importante entender que la inteligencia artificial y la automatización no son un fin en sí mismas. Son herramientas para mejorar los procesos, optimizarlos, hacerlos más eficientes e incluso transformarlos cuando sea necesario. El objetivo final debe ser siempre hacer las cosas cada vez mejor.

¿Cómo ha cambiado la demanda de talento tecnológico en los últimos dos años?

La demanda está cambiando y todavía nos encontramos inmersos en ese proceso. Para quienes llevamos más años en el sector, esta transformación recuerda a otros momentos de cambio tecnológico.

La inteligencia artificial se está convirtiendo en una competencia básica, del mismo modo que en su momento lo fueron el correo electrónico, las herramientas ofimáticas o programas como Excel. Saber utilizarla formará parte de las capacidades que se exigirán, de manera general, a cualquier profesional.

Al mismo tiempo, seguimos necesitando perfiles especializados en automatización inteligente. Este tipo de proyectos requiere conocimientos y capacidades específicas que, a día de hoy, todavía no están al alcance de cualquier persona.

Por tanto, debemos combinar ambos enfoques. Por un lado, incorporar profesionales con una elevada especialización tecnológica y, por otro, facilitar que las personas que ya forman parte de la organización desarrollen nuevas competencias.

El objetivo es optimizar el binomio entre tecnología y conocimiento del proceso. Esto puede lograrse reuniendo a profesionales especializados en cada uno de esos ámbitos o formando internamente a personas capaces de integrar ambos conocimientos.

Estamos todavía recorriendo ese camino. Es un entorno nuevo y muy cambiante que está transformando numerosas áreas de las organizaciones.

¿Cómo se están preparando para la aplicación del AI Act?

La regulación ya está en vigor y, como comentaba anteriormente, en Dominion estamos desarrollando un modelo de gobernanza basado en cuatro ejes: seguridad, control de costes, intercambio de buenas prácticas y cumplimiento normativo.

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial es una norma que debemos cumplir porque afecta directamente a nuestra actividad, pero también la entendemos como una herramienta útil para prevenir los riesgos que pueden surgir cuando estas tecnologías no se utilizan adecuadamente.

Nuestra preparación se articula, fundamentalmente, en torno a tres líneas de actuación. En primer lugar, establecemos pautas claras sobre qué se puede hacer, qué no se puede hacer y en qué condiciones deben utilizarse las herramientas de inteligencia artificial.

En segundo lugar, apostamos por la formación. Formamos a nuestros profesionales tanto en el uso de estas tecnologías como en las implicaciones de la regulación y en las responsabilidades asociadas a su aplicación.

Por último, mantenemos un papel activo en la supervisión. El primer paso consiste en tener visibilidad sobre los proyectos que se están desarrollando dentro de la organización. Para ello, trabajamos conjuntamente con los distintos departamentos y unidades de negocio, definimos criterios comunes y analizamos de manera específica aquellos casos que pueden presentar una mayor complejidad o un nivel de riesgo más elevado.

También queremos que las propias unidades desarrollen una capacidad crítica sobre los modelos que utilizan o impulsan. No se trata únicamente de supervisar desde una función central, sino de extender esa responsabilidad al conjunto de la organización.

En definitiva, debemos mantener un enfoque pragmático. Por un lado, queremos fomentar la adopción de la inteligencia artificial porque creemos firmemente en su potencial. Por otro, tenemos que garantizar el cumplimiento de la normativa y minimizar los riesgos. Nuestro papel consiste en encontrar el equilibrio entre ambas prioridades.

¿Consideran que Europa está encontrando un equilibrio adecuado entre innovación y protección de derechos?

Creo que todavía hay aspectos que mejorar. Desde el punto de vista de la innovación, existe un consenso bastante amplio en que Europa va por detrás de otras regiones. No estamos liderando el desarrollo de nuevos modelos de inteligencia artificial, aunque existen algunas excepciones, ni tampoco la creación de la infraestructura tecnológica necesaria, pese a que contamos con ciertos ejemplos positivos.

En el ámbito regulatorio, sin embargo, Europa va por delante. Ha sido pionera en esta materia y, a partir del importante paso dado por las instituciones europeas, se ha generado una reflexión global sobre la necesidad de regular la inteligencia artificial. En este sentido, se ha avanzado mucho respecto a la situación de hace uno o dos años, aunque todavía estamos lejos de contar con una regulación de alcance global.

También debemos tener en cuenta que la normativa europea comenzó a diseñarse hace varios años, cuando todavía no existía una comprensión plena de todo lo que la inteligencia artificial podía llegar a ofrecer. Aún estamos descubriendo nuevas capacidades, aplicaciones y formas de incorporar esta tecnología a las organizaciones.
Ya se han producido algunos ajustes en el calendario de aplicación del reglamento y no me sorprendería que en el futuro viéramos nuevas adaptaciones normativas. Sería lógico que la regulación evolucionara a medida que conocemos mejor la tecnología y sus implicaciones.

En definitiva, siempre nos encontraremos ante un equilibrio complejo. Es necesario regular y comparto la reflexión de fondo sobre la importancia de proteger los derechos y reducir los riesgos. Sin embargo, también es cierto que la regulación puede influir en el ritmo de adopción de la inteligencia artificial por parte de las empresas europeas.
Por tanto, se trata de un equilibrio delicado que requiere una atención constante para que la protección de derechos no termine limitando innecesariamente la capacidad de innovación y la competitividad de Europa.

¿Qué impacto esperan que tenga la IA en la productividad de la economía española durante los próximos dos años?

Hay numerosas estimaciones sobre la mesa. Algunos informes calculan que la inteligencia artificial podría generar un incremento de la productividad de entre unas décimas y cerca de un 1% anual a escala global, mientras que otros estudios plantean un impacto incluso mayor si se tienen en cuenta todas sus capacidades potenciales.

Personalmente, no me atrevería a realizar una predicción concreta sobre cuánto aumentará la productividad de la economía española, porque todavía existen muchas incertidumbres. Sí creo, en cambio, que el impacto será progresivo: iremos de menos a más y, probablemente, la evolución no será lineal.

También debemos tener en cuenta el riesgo asociado a los costes. Las limitaciones de inversión —especialmente en CAPEX— que están afectando a las empresas desarrolladoras podrían trasladarse a los precios de estas tecnologías. Puede que ocurra o puede que no, pero es una posibilidad que debemos contemplar. Si los costes

aumentan, podrían ralentizar el ritmo de adopción de la inteligencia artificial y, por tanto, reducir su impacto sobre la productividad durante los próximos años.

Por último, los resultados dependerán mucho del sector, del tipo de empresa e incluso de la región de la que estemos hablando. No todas las actividades tienen el mismo potencial de automatización ni todas las organizaciones cuentan con las mismas capacidades para incorporar estas herramientas.

Por todo ello, resulta muy difícil ofrecer una cifra concreta. El impacto será positivo y creciente, pero su magnitud dependerá de numerosos factores.

¿Cuál es la gran apuesta de Dominion en IA para los próximos tres años?

Nuestra gran apuesta no es la inteligencia artificial en sí misma, sino el desarrollo de nuestros planes estratégicos y, en concreto, del nuevo plan estratégico en el que estamos trabajando actualmente.

No queremos incorporar la inteligencia artificial simplemente por moda o por seguir una tendencia. Sin embargo, como hemos comentado a lo largo de la entrevista, sí creemos que esta tecnología puede desempeñar un papel muy relevante tanto en la mejora de numerosos procesos como en la transformación de determinadas actividades.

En el caso concreto de Dominion, vemos la inteligencia artificial como una herramienta clave para aumentar la eficiencia y la productividad, y también para cambiar la forma en la que realizamos algunas tareas.

Será, por tanto, una palanca muy importante para la compañía. Además, encaja perfectamente con la manera en la que nos definimos: una combinación de tecnología, conocimiento profundo de los procesos y capacidad de ejecución.

La inteligencia artificial se integra muy bien en ese modelo y, sin duda, tendrá un papel relevante en el desarrollo de Dominion durante los próximos años.