Desde Seresco, ¿cómo ha cambiado el escenario empresarial en el último año con respecto a la inteligencia artificial?
Creo que el último año ha marcado un punto de inflexión. Hasta ahora, muchas empresas se habían centrado en probar la inteligencia artificial y en analizar qué podía aportarles. Se encontraban en una fase de experimentación.
Ahora quieren ver resultados concretos. Buscan comprobar si realmente se traducen en ahorros de tiempo, mejoras de eficiencia y una mayor eficacia en sus procesos.
Estamos asistiendo al paso de la experimentación a la producción, un proceso que no es sencillo, pero que ya se ha convertido en una prioridad para muchas organizaciones.
¿Cómo definirían su rol actual en el ecosistema de inteligencia artificial en España?
Estamos evolucionando hacia un modelo en el que entendemos la inteligencia artificial como una capacidad estratégica. La materialización de esa apuesta es Serdatia, una compañía nuestra que surge como especialista en datos e inteligencia artificial.
En cuanto a la aplicación de la inteligencia artificial, llevamos más de 50 años acompañando a empresas e instituciones en procesos de transformación digital, automatización, explotación del dato y mejora de procesos. Siempre lo hemos hecho desde una premisa clara: no aplicar tecnología por el simple hecho de aplicarla, sino analizar primero qué proceso se quiere mejorar, cuál es el punto de partida, qué recursos existen, qué carencias hay y con qué sistemas es necesario integrarse.
A partir de ese análisis, utilizamos las herramientas más adecuadas para cada caso. Una de ellas ha sido, desde hace años, la inteligencia artificial, especialmente a través de modelos predictivos y soluciones de visión artificial, tecnologías con las que ya veníamos trabajando.
Con la irrupción de la inteligencia artificial generativa, esa capacidad se ha multiplicado de forma exponencial y ha adquirido entidad suficiente como para convertirse en una línea de negocio específica, que hemos materializado a través de Serdatia.
En cualquier caso, la inteligencia artificial sigue siendo una herramienta más dentro de los procesos de transformación que abordamos, siempre con el foco puesto en la mejora real de los desarrollos.
¿En qué departamentos se usa la inteligencia artificial y cuáles han sido los de mayor impacto?
La respuesta rápida sería que se utiliza en todos, aunque conviene matizarlo. Al principio buscamos un punto de partida que nos permitiera obtener un retorno rápido y directo. En ese contexto, las herramientas de productividad individual nos ofrecían precisamente eso: una aplicación transversal, con impacto en prácticamente todos los departamentos.
Además, nos ayudaban a resolver una cuestión importante: ya había profesionales que estaban utilizando herramientas de inteligencia artificial con cuentas personales o versiones gratuitas. Con la adopción de soluciones corporativas conseguimos ordenar ese uso y mejorar el control, la seguridad y la eficiencia.
También es cierto que en algunos departamentos más técnicos, como el de desarrollo de software, las herramientas generalistas no aportaban el mismo valor. En esos casos fue necesario analizar soluciones específicas, adaptadas a las necesidades concretas de cada área.
Una vez abordado lo urgente, pasamos a centrarnos en lo importante. Para ello seguimos la misma metodología que aplicamos habitualmente: trabajar desde la mejora de procesos. Lo que estamos haciendo ahora es revisar problemas ya conocidos con este nuevo enfoque, incorporando la inteligencia artificial como una herramienta adicional para resolverlos y para afrontar también los nuevos retos que van surgiendo.
En relación al talento. ¿Cómo se está formando a los trabajadores?¿Han nacido nuevos puestos?
En materia de formación nos encontramos con un reto importante. Muchos profesionales ya estaban utilizando estas herramientas. En este caso, la innovación tecnológica siguió un camino distinto al habitual: normalmente, las grandes revoluciones tecnológicas surgen primero en el ámbito empresarial y después llegan al entorno doméstico. Con la inteligencia artificial ocurrió al revés: primero la tuvimos en el móvil y después empezó a incorporarse a la empresa.
Por eso, nuestro primer trabajo fue sensibilizar a los equipos sobre el uso corporativo de la inteligencia artificial. Impulsamos formaciones integrales para toda la compañía, centradas en explicar qué es la inteligencia artificial, qué se puede hacer con ella, qué no se debe hacer, cómo interactuar con estas herramientas para obtener los resultados deseados y cómo mitigar los riesgos.
También abordamos cuestiones legales y de seguridad: estamos en un entorno corporativo y es fundamental saber dónde se pueden introducir datos, qué información puede compartirse y qué límites deben respetarse.
Esa primera fase fue una sensibilización global. A partir de ahí, hemos empezado a trabajar en formaciones específicas para perfiles concretos y en casos de uso determinados. Es decir, vamos de lo general a lo particular.
En cuanto a los puestos, sí han surgido nuevas necesidades. Mi propio caso es un ejemplo: se detectó la necesidad de contar con una visión global y de coordinar la implantación de la inteligencia artificial de forma ordenada, teniendo en cuenta los riesgos, las distintas áreas de negocio y las necesidades de la compañía.
Además, aunque ya contábamos con técnicos y procesos vinculados a la inteligencia artificial, esta tecnología ha pasado a tener entidad propia como nueva línea de negocio específica. De la misma manera que miramos hacia dentro, también lo hacemos hacia fuera, pensando en nuestros clientes.
En cualquier caso, más que una aparición masiva de nuevos perfiles, diría que estamos ante un cambio en la forma de trabajar de los perfiles actuales. Creo que la verdadera revolución va precisamente por ahí.
La integración de la inteligencia artificial y el gobierno del dato aparece como un eje clave en su estrategia. ¿Qué oportunidades están detectando en las empresas en este ámbito?
Creo que la oportunidad surge, precisamente, de un problema. Cuando las empresas empiezan a hacer pruebas con inteligencia artificial, muchas veces descubren que sus datos están dispersos, duplicados o incluso multiplicados, y que no siempre son fiables.
Para un piloto, esa situación puede ser manejable. Sin embargo, cuando se intenta escalar la solución a un entorno de producción, empiezan a aparecer las dificultades. Por eso, desde Serdatia, especialmente en nuestro trabajo con clientes, entendemos que el gobierno del dato y la preparación de la información son los cimientos sobre los que construir sistemas fiables y escalables.
Es una parte menos visible y quizá menos atractiva que el resultado final, pero resulta fundamental. Si queremos que las soluciones de inteligencia artificial funcionen correctamente y generen valor real, la calidad de los datos y su adecuada gestión son imprescindibles.
¿Qué sectores están liderando la adopción de soluciones basadas en IA dentro de su cartera de clientes?
Más allá de los sectores, hay otros elementos que influyen en la adopción de soluciones basadas en inteligencia artificial. Es cierto que algunos sectores ya tenían esta tecnología más integrada en sus procesos, especialmente en ámbitos vinculados a la predicción. En esos casos, el reto del dato estaba más avanzado y parte del trabajo ya estaba hecho.
Esto facilita la incorporación de la inteligencia artificial generativa, que pueden adoptar de forma más sencilla y que les permite desarrollar soluciones que antes no eran posibles o resultaban mucho más costosas. Hablamos, por ejemplo, del sector financiero o del ámbito industrial.
También hay otros sectores, como el de servicios, donde la inteligencia artificial no estaba tan integrada. En estos casos, la inteligencia artificial generativa está aportando valor a través de asistentes y soluciones basadas en el tratamiento del lenguaje natural, que permiten obtener resultados rápidos y eficaces.
En cualquier caso, además del sector, también hay que tener en cuenta factores como el tamaño de las empresas y, sobre todo, su grado de madurez tecnológica. Ese nivel de madurez es clave para determinar la facilidad con la que pueden implantarse este tipo de soluciones.
Han lanzado Serdatia. ¿En qué consiste y qué problemas resuelve?
Serdatia es el eje central de la estrategia de inteligencia artificial de la compañía. Se trata de una empresa especializada en datos e inteligencia artificial aplicada, cuyo objetivo es trasladar a los clientes nuestra visión de mejora de procesos y aumento de la eficiencia mediante el uso de esta tecnología.
La finalidad es que la inteligencia artificial deje de ser una herramienta de experimentación y se convierta en una capacidad estratégica, integrada en los procesos de negocio, capaz de mejorar la eficiencia y apoyar la toma de decisiones.
Para ello, Serdatia se apoya en tres pilares. El primero es la automatización inteligente de procesos. El segundo, el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial integradas en el negocio, no concebidas como herramientas aisladas. Y el tercero, que actúa como base de todo lo anterior, es el gobierno del dato.
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¿Cuáles son los principales riesgos de emplear la inteligencia artificial?
Para nosotros, el principal riesgo, y el que intentamos abordar desde el principio, es el uso de la inteligencia artificial sin control. Ese es el origen de muchos de los problemas que pueden aparecer después, como la utilización de datos sensibles en entornos inadecuados o incluso posibles conflictos legales.
Más allá de eso, creemos que lo más importante son las personas. Hay que ser muy conscientes de qué herramientas estamos utilizando, qué se puede hacer con ellas, qué tareas se pueden delegar y, sobre todo, cuáles no. El criterio no puede delegarse. Aunque una inteligencia artificial genere un contenido o una propuesta, la responsabilidad final sigue siendo de la persona que la valida y la firma.
También existen otros riesgos que deben tenerse en cuenta, como los financieros. Estamos pasando de pilotos con un coste acotado a soluciones en producción que requieren un control mucho más riguroso. Además, es un entorno muy cambiante, en el que los modelos de facturación evolucionan con frecuencia, por lo que es necesario vigilarlos de cerca.
A esto se suma la importancia de elegir las herramientas adecuadas. Un fallo en la solución empleada puede derivar en riesgos reputacionales, legales y operativos para la compañía.
¿Qué medidas consideran imprescindibles para garantizar la calidad y la trazabilidad de los datos?
La clave está en el gobierno del dato y de la inteligencia artificial. Si lo aterrizamos, esto implica construir sistemas robustos que garanticen, en primer lugar, la calidad del dato: asegurarnos de que la información es fiable, está bien tratada y puede utilizarse con garantías.
Después, es imprescindible contar con mecanismos sólidos de control de accesos y seguridad. Debe saberse en todo momento quién accede a cada dato, qué permisos tiene cada usuario y cómo se protege la información sensible.
Otro aspecto fundamental es la trazabilidad. Hay que poder identificar qué versión del modelo se está utilizando, qué datos se han introducido y qué decisiones se han tomado. Para ello, es necesario contar con sistemas de auditoría que permitan registrar las decisiones y ofrecer explicaciones si son requeridas posteriormente.
Por último, todo esto debe apoyarse en una arquitectura tecnológica robusta, capaz de soportar estos procesos y garantizar que el uso de los datos y de la inteligencia artificial se realiza de forma segura, controlada y escalable.
¿Considera que la regulación europea AI Act perjudica al desarrollo de la IA en las empresas y pone una desventaja en Europa con respecto a otros mercados?
La normativa añade exigencias. Obliga a las empresas a dedicar más tiempo y recursos al cumplimiento regulatorio y, en determinados casos, puede suponer una desventaja frente a mercados con marcos más flexibles. Sin embargo, también aporta un elemento esencial para el desarrollo de cualquier mercado: la confianza.
La regulación contribuye a avanzar hacia un modelo de inteligencia artificial visible, auditable y seguro. Si se analizan las obligaciones que introduce, en buena medida exige hacer correctamente aquello que ya debería hacerse para que la inteligencia artificial funcione de forma fiable.
Por tanto, si una organización trabaja con la inteligencia artificial de manera gobernada, controlada y con las salvaguardas adecuadas, la regulación no debería suponer un obstáculo tan relevante. El problema aparece cuando se intenta desarrollar o implantar esta tecnología sin control, sin trazabilidad y sin mecanismos claros de supervisión.
¿Qué tendencias tecnológicas marcarán la evolución del sector en el corto y medio plazo?
En el corto plazo, una de las tendencias que ya está sobre la mesa es la evolución hacia agentes de inteligencia artificial capaces de realizar tareas completas de principio a fin y de actuar directamente sobre los sistemas de las compañías. Es algo que ya estamos viendo y con lo que estamos empezando a trabajar.
A partir de ahí, destacaría también una tendencia más vinculada a la forma de trabajar: la integración de la inteligencia artificial en los procesos. Cada vez tendrá menos sentido tratar estas soluciones como herramientas aisladas. La inteligencia artificial estará progresivamente más integrada en los flujos de trabajo y, con el tiempo, se convertirá en una infraestructura más dentro de las organizaciones.
Otro aspecto clave será la regulación europea y la gestión de los datos: dónde se almacenan, quién tiene acceso a ellos y bajo qué condiciones se utilizan. En un contexto marcado por tensiones geopolíticas y económicas, la soberanía y la protección del dato van a adquirir una relevancia cada vez mayor.
En definitiva, avanzamos hacia una inteligencia artificial más fuerte y autónoma. Y precisamente por eso será necesario reforzar su gobierno, su control y su trazabilidad.
¿Qué papel quiere desempeñar Seresco en esta nueva realidad empresarial con el uso de la IA?
Lo abordamos desde una doble perspectiva: una mirada hacia dentro y otra hacia fuera.
Internamente, estamos integrando la inteligencia artificial en nuestros propios procesos para ser más eficientes, prestar un mejor servicio y tomar decisiones más informadas.
De cara a nuestros clientes, el objetivo es ayudarles a hacer ese mismo recorrido. Queremos acompañarlos en la integración de la inteligencia artificial para que deje de ser una herramienta aislada y se convierta en una capacidad estratégica dentro de sus organizaciones.
Ese papel lo articulamos a través de Serdatia, con la que buscamos trasladar nuestra experiencia en datos, inteligencia artificial aplicada y mejora de procesos al conjunto de nuestros clientes.