¿Qué evolución ha detectado en las empresas en el último año con respecto a la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial ya venía apuntando maneras desde hacía tiempo, pero con la explosión de la IA generativa en los últimos dos años y, especialmente, en el último ejercicio, estamos viendo una adopción mucho más intensa.

Hasta hace relativamente poco, las grandes empresas ya utilizaban este tipo de tecnologías. Nosotros, por ejemplo, hemos trabajado en numerosos proyectos para compañías del IBEX 35 y grandes corporaciones, aplicando inteligencia artificial predictiva, visión artificial y otras soluciones avanzadas. Todo esto ya existía y era conocido.

Sin embargo, el gran cambio ha llegado con la popularización de las plataformas de IA generativa. Estas herramientas han llevado la inteligencia artificial a un público mucho más amplio, ofreciendo soluciones de productividad incluso para pymes y empresas de menor tamaño.

Este fenómeno ya se está notando claramente. En muchos casos, la adopción se está produciendo de una manera algo desordenada, pero la realidad es que la inteligencia artificial ya se está utilizando en numerosos ámbitos empresariales.

¿Considera que las empresas están preparadas para esta nueva carrera?

Hay que diferenciar por tamaño de compañía. Las empresas más grandes están bastante preparadas. Desde hace tiempo vienen analizando el impacto de la inteligencia artificial y, en muchos casos, cuentan con equipos internos dedicados a trabajar en este ámbito. Además, suelen estar bien dotadas tanto desde el punto de vista técnico como presupuestario.

Sin embargo, a medida que disminuye el tamaño de las empresas, la situación se complica. En el caso de las pymes, creo que la adopción de la IA se está abordando, en muchos casos, de una manera algo desordenada. Las compañías deberían organizar mejor cómo y dónde aprovechar esta tecnología, así como identificar en qué áreas puede aportar mayor valor.

No se trata simplemente de dejarse llevar por la ola. Es necesario estudiar dónde empezar a utilizar la inteligencia artificial, cómo implementarla y con qué objetivos. También resulta clave establecer planes de formación, porque para sacar verdadero partido a estas herramientas no basta con un uso autodidacta. No es lo mismo utilizar la IA en casa, de forma ocasional o lúdica, que integrarla de manera eficiente en una empresa.

En este sentido, todavía queda mucho recorrido. Hay mucho por hacer y es previsible que las compañías vayan madurando progresivamente su aproximación a la inteligencia artificial. Se trata, en definitiva, de un mercado que aún está en pleno proceso de maduración.

¿Cómo definirían hoy el posicionamiento de Treelogic dentro del mercado de la inteligencia artificial aplicada?

En Treelogic llevamos bastante tiempo trabajando en este ámbito. De hecho, podemos hablar ya de una trayectoria de unos diez años, cuando empezamos a trabajar con grandes volúmenes de datos. En aquella época se hablaba menos de inteligencia artificial y más de big data, especialmente en torno a 2015 y 2016.

Desde entonces, ya estábamos aplicando algoritmos capaces de realizar, en algunos casos, trabajos predictivos. Hace seis, siete u ocho años ya desarrollábamos proyectos interesantes en este terreno.

También es cierto que nuestra participación en numerosos proyectos de I+D, muchos de ellos de ámbito europeo, nos ha permitido contar con profesionales que han trabajado con tecnologías muy emergentes y con herramientas avanzadas antes incluso de que llegaran al mercado.

Todo ello nos ha posicionado bien. Cuando apareció el gran auge vinculado a la inteligencia artificial generativa, Treelogic ya contaba con un bagaje sólido y estaba bastante preparada. Creo que hoy tenemos una solvencia reconocida para abordar proyectos en estos ámbitos.

¿En qué procesos y departamentos utiliza Treelogic a día de hoy la IA?

La inteligencia artificial tiene una aplicación muy transversal dentro de Treelogic. La estamos analizando y utilizando en múltiples ámbitos, desde los recursos humanos hasta la producción de software.

Es conocido que la IA está permitiendo lograr importantes ganancias de productividad en el desarrollo de software, pero su impacto no se limita únicamente a ese terreno. También puede aportar valor en la gestión de clientes y en otros procesos internos de la compañía.

En nuestro caso, al tratarse de una empresa completamente tecnológica, las posibilidades de aplicación son muy amplias. Quizá en otro tipo de compañías, por ejemplo en una empresa industrial o dedicada a la fabricación de muebles, habría una parte del proceso vinculada necesariamente al trabajo físico sobre la materia prima. Sin embargo, en Treelogic trabajamos al cien por cien con tecnología y con conocimiento humano, lo que hace que la IA pueda contribuir a mejorar la productividad en muchos ámbitos.

Eso sí, es importante abordar su implantación con criterio, planificación y orden. La inteligencia artificial puede aplicarse prácticamente en cualquier área, pero debe hacerse con cabeza para obtener verdaderos resultados.

¿Están desarrollando nuevos puestos de trabajo para cubrir estas necesidades?

Más que crear nuevos puestos de trabajo específicos, lo que estamos haciendo es mejorar y reforzar los perfiles ya existentes. Las herramientas de inteligencia artificial permiten aumentar las capacidades de los equipos y mejorar lo que los profesionales pueden hacer en su día a día.

En nuestro caso, no se trata tanto de incorporar puestos completamente nuevos vinculados a la IA, sino de integrar estas capacidades en los perfiles técnicos con los que ya contamos. Muchos de los profesionales que reclutamos actualmente, y que venimos incorporando en los últimos años, ya cuentan con formación en inteligencia artificial. En su mayoría son ingenieros informáticos y, en algunos casos, incluso doctores, por lo que ya traen consigo una base formativa y una experiencia previa relevante.

A partir de ahí, desde Treelogic les introducimos en aplicaciones concretas, tanto en proyectos para clientes como en desarrollos internos de la compañía. Por tanto, no hablamos de crear perfiles aislados o completamente nuevos, sino de potenciar los puestos existentes y dotarlos de nuevas capacidades vinculadas a la inteligencia artificial.

Treelogic de big data, analítica avanzada y modelos predictivos. ¿Qué papel tiene el dato como base de sus soluciones de IA?

El dato tiene un papel crucial. De hecho, nuestro lema como compañía es We Deal With Data, porque el tratamiento del dato forma parte de nuestro ADN.

El dato es la base de todo. Es cierto que las matemáticas, la capacidad algorítmica y los avances en modelos son fundamentales, y que se está progresando mucho en estos ámbitos. Pero para que una solución de inteligencia artificial funcione correctamente es imprescindible contar con conjuntos de datos limpios, sólidos, bien tratados, organizados y protegidos.

También es importante la capacidad de cómputo, y precisamente una de las razones por las que la inteligencia artificial ha despegado con tanta fuerza en los últimos años es la mejora en la capacidad de almacenamiento y procesamiento. Sin embargo, sin una buena calidad del dato, el potencial de estas herramientas se reduce considerablemente.

Por eso, para nosotros la limpieza, organización, tratamiento y protección de los datos es un elemento fundamental. Es la base sobre la que se construyen soluciones de inteligencia artificial fiables y útiles para las empresas.

¿En qué sectores están viendo más demanda de soluciones basadas en IA: industria, sanidad, administración pública o banca?

La demanda está bastante repartida, aunque es cierto que, si atendemos a los grandes sectores de la economía, la banca —y también el sector asegurador— suele ir un poco por delante. Es algo habitual: incluso antes de que habláramos de inteligencia artificial o de big data, banca y seguros ya eran sectores muy dinámicos en tecnología, con una inversión muy relevante en este ámbito. Con la IA no está siendo distinto.

Dicho esto, también estamos viendo un fuerte impulso en la industria y en las administraciones públicas. En este último caso existe, además, un empuje político importante, no solo en España, sino también a escala europea. Es conocida la apuesta de la Comisión Europea por todo lo vinculado a la inteligencia artificial y, en particular, por el desarrollo de capacidades propias en Europa.

Por tanto, la demanda está bastante distribuida. Probablemente la banca siga algo por delante,también el sector de las telecomunicaciones, por su cercanía natural a la tecnología. Las telcos están muy próximos a este tipo de avances y eso se nota.

Después, tanto la industria como la administración pública están ganando tracción. En el caso de la industria, hay que tener en cuenta que existe una presencia muy importante de pymes y empresas auxiliares, que suelen avanzar a un ritmo más lento, algo que también es lógico. En la administración, por su parte, el impulso político está favoreciendo la inversión, especialmente en la Administración central. Probablemente, los últimos ámbitos en incorporarse de forma más intensa sean las administraciones locales, como los ayuntamientos. Pero, en general, las administraciones públicas están haciendo esfuerzos claros por no perder el tren de la inteligencia artificial.

Treelogic trabaja en IA y ciberseguridad, eSalud y servicios IT. ¿En todas se aplica la IA? ¿De qué forma? ¿Cómo se conectan estas tres áreas en su propuesta de valor?

Sí, aplicamos la inteligencia artificial en todas estas áreas, siempre en función de las necesidades y posibilidades de cada ámbito.

En ciberseguridad, nuestra aproximación parte claramente de la IA. La ciberseguridad es un concepto muy amplio y puede abordarse desde distintas perspectivas, pero en nuestro caso llegamos a ella a través de la inteligencia artificial. Es decir, utilizamos la IA como una herramienta clave para reforzar la detección, el análisis y la respuesta ante amenazas.

En eSalud, hasta hace relativamente poco trabajábamos sobre todo con algoritmia clásica y gestión tradicional de datos. Sin embargo, en los últimos dos años hemos empezado a incorporar de forma más intensa soluciones de inteligencia artificial en este ámbito, aprovechando su capacidad para analizar información, apoyar procesos y generar nuevas aplicaciones de valor.

En el área de servicios IT, vamos incorporando progresivamente soluciones de IA para nuestros clientes más tradicionales, especialmente aquellos para los que realizamos mantenimiento y evolución de aplicaciones. En estos casos, estamos introduciendo desde inteligencia artificial predictiva hasta soluciones basadas en grandes modelos de lenguaje.

Las tres áreas están claramente conectadas dentro de nuestra propuesta de valor. Cualquier desarrollo de software que salga de Treelogic, tenga o no inteligencia artificial, debe incorporar un componente relevante de seguridad. Y cuando hay IA, esa exigencia es aún mayor, porque resulta fundamental proteger el dato, garantizar su calidad y evitar sesgos en los algoritmos.

En definitiva, inteligencia artificial, ciberseguridad, eSalud y servicios IT forman parte de un mismo enfoque. Se retroalimentan entre sí y comparten una manera común de abordar los problemas: trabajar con datos, aplicar tecnología avanzada y hacerlo siempre con criterios de seguridad, fiabilidad y utilidad para el cliente.

Treelogic está desarrollando seis soluciones de mercado que combinan ciberseguridad e inteligencia artificial en el marco de la iniciativa de INCIBE. ¿Qué necesidades concretas cubren esas soluciones?

Son seis soluciones muy distintas entre sí, aunque todas comparten un mismo enfoque: aplicar tecnologías avanzadas de inteligencia artificial a problemas relacionados con la protección del dato y la ciberseguridad.

Nuestra aproximación a la ciberseguridad comenzó precisamente a través de la IA, aplicando estas tecnologías a retos vinculados con la protección de la información, la prevención de fugas de datos y el apoyo al trabajo con grandes volúmenes de información.

Los seis proyectos que presentamos a INCIBE fueron seleccionados, lo que para nosotros supuso un gran éxito. Son proyectos orientados a producto y se encuentran ya en un grado de madurez muy avanzado. Si tomamos como referencia la escala habitual de la Unión Europea, que va del 1 al 9 —donde 1 corresponde a investigación muy básica y 9 a producto plenamente listo para mercado—, estas soluciones se sitúan aproximadamente en niveles 7 u 8. Es decir, están muy cerca de convertirse en productos comerciales. El impulso final lo estamos acometiendo ahora, en 2026.

En cuanto a las necesidades que cubren, son ámbitos bastante diferentes. Una de las soluciones está dirigida a la Administración pública y busca evitar la fuga accidental o intencionada de datos confidenciales en espacios de publicación pública, como pueden ser boletines oficiales, redes institucionales, newsletters o documentación enviada en el marco de licitaciones públicas.

Las administraciones generan y publican una enorme cantidad de información, y en ese proceso existe el riesgo de que se filtren datos que deberían mantenerse protegidos. Esa fuga puede producirse por error o de forma intencionada, cuando alguien busca que determinada información llegue a la opinión pública. Por eso, planteamos una solución situada entre la Administración y los receptores de la información, capaz de reforzar la protección de esos datos antes de su difusión. Es una aplicación muy interesante, que estamos terminando de testar y que esperamos lanzar al mercado entre finales de este año y comienzos del próximo.

Otra de las soluciones está dirigida a las fuerzas y cuerpos de seguridad, tanto en España como en otros países europeos. Se trata de un conjunto de herramientas orientadas a ayudar a los agentes en el rastreo de posibles operaciones ilegales con criptomonedas.

Es un ámbito muy novedoso y complejo. Las criptomonedas se utilizan con frecuencia en actividades ilícitas porque su rastreo resulta más difícil que el del dinero fíat o tradicional. Detectar movimientos vinculados a delitos puede ser mucho más complicado cuando se realizan mediante criptoactivos. En este campo estamos desarrollando varias herramientas que creemos que pueden aportar mucho valor.

También trabajamos en soluciones dirigidas a la seguridad del vehículo conectado. El objetivo es proteger estos vehículos frente a posibles ciberataques que puedan comprometer su funcionamiento o la información que generan. Cuando un vehículo está conectado, un acceso no autorizado puede provocar distintos riesgos: desde fugas de información hasta la detección de rutas o la exposición de datos sensibles.

En definitiva, se trata de soluciones muy heterogéneas, pero todas vinculadas a la ciberseguridad y con un componente avanzado de inteligencia artificial de última generación. Esa es precisamente nuestra aproximación a este mercado.

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¿Qué riesgos considera más relevantes sobre el uso de la IA?

Hay muchos riesgos asociados al uso de la inteligencia artificial, pero uno de los más relevantes es la fuga de datos. Es evidente que, si la  información que debería permanecer protegida termina saliendo al exterior, algo no ha funcionado correctamente.

Pero no es el único riesgo. Cuando hablamos de IA aplicada a cualquier ámbito —analítica avanzada, modelos predictivos o sistemas de recomendación— aparece también un riesgo muy importante: el sesgo en la toma de decisiones.

Los sistemas de inteligencia artificial generan resultados a partir de los datos con los que han sido entrenados. Por tanto, si esos datos de entrenamiento están alterados, incompletos o manipulados, el resultado también puede verse afectado. Una herramienta que ha sido concebida correctamente puede acabar ofreciendo una recomendación errónea si el entrenamiento se ha realizado con datos incorrectos, ya sea por error o por una alteración maliciosa.

Por eso, la protección del dato es fundamental. No se trata solo de evitar que la información salga de donde no debe salir, sino también de impedir que datos alterados o maliciosos entren en los sistemas y distorsionen sus resultados.

En definitiva, hay dos grandes ámbitos de protección vinculados a la ciberseguridad: evitar la fuga de datos y proteger los sistemas frente a alteraciones externas que puedan afectar a la calidad, fiabilidad y neutralidad de las decisiones generadas por la IA.

Regulación y normativa del uso de la IA en las empresas. ¿Puede suponer una barrera o una ventaja con respecto a otros mercados?

Es una cuestión compleja y no tiene una respuesta sencilla. La regulación europea es claramente más protectora y, en este ámbito, Europa está impulsando con fuerza un marco normativo propio.

Esto tiene una lectura positiva, porque ayuda a ordenar el mercado y permite que los sistemas de inteligencia artificial se desarrollen con mayores garantías y bajo ciertos mecanismos de control. Desde ese punto de vista, la regulación puede ser una ventaja, especialmente en términos de confianza, seguridad jurídica y protección de los usuarios.

Pero también es cierto que esta regulación no se aplica de la misma manera en todos los mercados. En ese sentido, puede situar a las empresas europeas en una cierta desventaja competitiva frente a otros entornos, como el norteamericano o el chino, donde los límites son distintos y, en algunos casos, mucho menores.

Dicho esto, también hay que tener en cuenta que la normativa europea se aplica en toda la Unión Europea, que no es precisamente un mercado pequeño. Hablamos de un espacio de alrededor de 450 millones de personas, por lo que cualquier compañía extranjera que quiera competir dentro de la Unión tendrá que adaptarse a esa regulación.

Por tanto, la normativa puede tener una doble lectura. Puede suponer una barrera si limita la velocidad de desarrollo o incrementa las exigencias para las empresas europeas, pero también puede convertirse en una ventaja si consolida un mercado más confiable, seguro y ordenado.

En cualquier caso, para las compañías europeas no hay alternativa: estamos en Europa y debemos trabajar con la legislación que nos corresponde.

¿Qué medidas se aplican para garantizar transparencia, seguridad y cumplimiento normativo?

Es una cuestión muy importante. En nuestro caso, estamos trabajando en alguna herramienta orientada precisamente a este ámbito.

Resulta fundamental que los sistemas de inteligencia artificial, especialmente aquellos considerados de alto riesgo, no funcionen como cajas negras. Me refiero a sistemas aplicados a ámbitos especialmente sensibles, como la salud, la intervención militar autónoma o determinadas actuaciones de las fuerzas del orden, entre otros.

En estos casos, es imprescindible que las decisiones de los sistemas de IA tengan una trazabilidad clara. No puede haber decisiones opacas ni procesos que no puedan explicarse o auditarse. Precisamente eso es lo que busca el reglamento europeo de inteligencia artificial: establecer un marco claro para que estos sistemas estén ordenados, controlados y no queden expuestos a posibles errores, sesgos, funcionamientos inesperados o usos malintencionados.

Desde ese punto de vista, creemos que la regulación es positiva. Ayuda a garantizar que las herramientas de IA cumplan unos mínimos de transparencia, seguridad y control.

Además, en Treelogic estamos trabajando en una solución que esperamos llevar al mercado el próximo año. Su objetivo será ayudar a valorar o comprobar si una determinada herramienta con inteligencia artificial cumple con las exigencias regulatorias aplicables y si está suficientemente controlada desde el punto de vista normativo, especialmente cuando se trate de sistemas de alto riesgo.

¿Qué ventaja competitiva considera que va a tener Treelogic y qué papel espera ocupar en los próximos dos años?

Nuestra ventaja competitiva se apoya, principalmente, en dos grandes pilares.

El primero es que somos una empresa joven, ágil y muy dinámica. Cuando hablo de una empresa joven me refiero, sobre todo, a la edad media de nuestros equipos técnicos y a su perfil: personas inquietas, con un alto nivel de conocimiento y con una gran capacidad de adaptación. Somos una compañía con mucho músculo y poca grasa, lo que nos permite reaccionar con rapidez ante los cambios tecnológicos y movernos con agilidad en un entorno que evoluciona muy deprisa.

El segundo pilar es nuestra trayectoria en proyectos de I+D al máximo nivel en Europa. Treelogic es una compañía muy conocida en el ámbito europeo por su participación en programas de investigación e innovación. Llevamos trabajando en proyectos europeos desde el Séptimo Programa Marco, y después en Horizonte 2020 y Horizonte Europa. Esa experiencia nos ha permitido participar en numerosos proyectos de I+D y desarrollar un conocimiento muy profundo de tecnologías de última generación.

Esto supone una ventaja clara, porque contamos con un equipo técnico acostumbrado a trabajar con herramientas y soluciones muy avanzadas, muchas veces antes incluso de que lleguen al mercado. En algunos casos, se trata de tecnologías que todavía están en fase académica o precomercial.

Por eso, no somos una empresa reactiva que espera a que los productos aparezcan en el mercado para comprarlos y probarlos. Somos una compañía proactiva: investigamos, desarrollamos y, en muchos casos, creamos nuestras propias soluciones.

¿Dónde ven más potencial de crecimiento para Treelogic a corto y medio plazo?

Vemos un potencial de crecimiento muy claro en dos de nuestras áreas clave. Por un lado, en ciberseguridad e inteligencia artificial, que para nosotros están muy vinculadas, aunque también puedan analizarse por separado. Las proyecciones de mercado, tanto de Gartner como de otros analistas, apuntan a un crecimiento muy significativo en estos ámbitos de aquí a 2030.

Por otro lado, también vemos un gran recorrido en el área de eSalud, donde Treelogic ya cuenta con una presencia muy sólida. Es un sector con un potencial de desarrollo enorme y con una demanda creciente de soluciones tecnológicas avanzadas.

Por tanto, estos dos ámbitos —ciberseguridad e IA, por una parte, y eSalud, por otra— concentrarán buena parte de nuestro crecimiento en los próximos años. Estratégicamente, nuestros planes pasan por multiplicar aproximadamente por cuatro el tamaño actual de la compañía en los próximos tres años.