¿Cuál es el caso de uso más potente o significativo que habéis aplicado en vuestra organización?
Nosotros aplicamos la IA primero en casa. En 2025 pusimos en marcha IAbility Labs, un programa interno de innovación donde cinco células multidisciplinares exploraron cómo la IA generativa podía mejorar nuestras actividades más core. De 151 ideas generadas, seleccionamos 15 y prototipamos 9 soluciones funcionales.
Dos ejemplos concretos. El primero, en gestión de servicios para una multinacional de telecomunicaciones: usamos IA para automatizar la redacción de actualizaciones de tickets hacia el cliente, transformando lenguaje técnico en comunicaciones claras y adaptadas a cada interlocutor. Resultado: tiempos de respuesta más cortos, mensajes consistentes y un equipo de soporte que deja de escribir emails repetitivos para centrarse en resolver problemas reales. El matiz importante: el cliente exigió trabajar sobre su propio LLM corporativo y con supervisión humana obligatoria. Eso no fue un obstáculo, fue una lección de madurez.
El segundo, en dirección comercial: un asistente que analiza información pública de una empresa y su interlocutor, la cruza con nuestro portfolio de soluciones y genera automáticamente un dossier de preparación para la reunión. Incluso genera un podcast. El impacto es directo: reuniones mejor preparadas, propuestas más relevantes, mayor ratio de conversión.
Lo que tienen en común ambos casos es que no nacieron de un departamento de innovación aislado. Nacieron de equipos reales resolviendo problemas reales de su día a día.
¿Cuál es el mayor reto que estáis enfrentando en las aplicaciones de IA de vuestra organización?
Aquí viene la paradoja. Somos una empresa tecnológica nacida en 2003. Nuestro negocio es aplicar tecnología a desarrollo de software, gestión de infraestructuras, transformación de procesos. Y sin embargo, el mayor reto no fue la tecnología. Ni de lejos.
El mayor reto fue vencer las resistencias humanas. Los prejuicios. El miedo a explorar que existen formas radicalmente distintas de hacer las cosas. Y sobre todo, aceptar una verdad incómoda: que más de dos décadas de éxito no nos garantizan seguir siendo competitivos si no cambiamos el enfoque en el cómo abordamos nuestras actividades más core.
Eso es exactamente lo que nos llevó a crear IAbility Labs. No era un problema de herramientas — teníamos acceso a todas. Era un problema de mentalidad. Te cuento dos cosas que nos encontramos. La primera: mucha gente subestimaba la IA porque la usaba como si fuera Google. “Tampoco es para tanto”, decían. Hasta que aprendían a comunicarse de verdad con la herramienta — no trucos de prompting, sino entender cómo “hablar IA” — y ahí el cambio era inmediato. Un antes y un después.
La segunda era más profunda: el miedo a perder el control. Estamos hablando de profesionales que gestionan proyectos críticos de nuestros clientes más importantes. No nos la podemos jugar. Y sentían que meter IA era ceder el volante. Cuando la realidad es exactamente la contraria: un enfoque bien diseñado te da más control, no menos. Pero eso solo lo descubres cuando lo pruebas en un entorno seguro. No porque alguien te lo cuente en una presentación.
Si una empresa nativa digital como Entelgy se encuentra con estas barreras, imaginad lo que ocurre en organizaciones menos tecnológicas. La transformación con IA es, ante todo, una transformación cultural.
¿Qué consejo práctico le darías a alguien que quiere empezar a aplicar IA y no sabe por dónde comenzar?
¿Cómo convencerías a un cliente o a la alta dirección de tu empresa de que vale la pena invertir en IA aplicada?
Con dos argumentos complementarios que funcionan como motores distintos pero inseparables.
El primero es el ROI, el Retorno de Inversión clásico. Aquí hablas el idioma que la dirección entiende: procesos, automatización, agentes que ejecutan tareas con supervisión humana. Impacto directo en la cuenta de resultados. Medible, demostrable, con euros encima de la mesa.
El segundo es lo que llamamos ROE, Retorno en el Empleado. Y este es el que mucha gente se salta. Porque no se trata solo de automatizar, sino de potenciar el talento humano. Empleados más productivos, más estratégicos, más creativos. Personas que dejan de dedicar horas a tareas mecánicas para enfocarse en lo que realmente requiere criterio, experiencia y juicio.
La trampa habitual es presentar solo uno de los dos. Si vas solo con ROI, suena a recorte de plantilla y generas resistencia. Si vas solo con ROE, suena a formación sin impacto en negocio y pierdes a los financieros.
Nuestra experiencia es clara: ambos son necesarios y están profundamente interrelacionados. El ROI financia la transformación. El ROE la sostiene. Sin los dos, cualquier proyecto de IA tiene fecha de caducidad.
Y si necesitas un dato para cerrar la conversación con tu CEO: el 96% de las pymes españolas no sabe para qué usar la IA. Pero del 4% que sí lo sabe, el 70% ha mejorado su cuenta de resultados. La pregunta no es si vale la pena invertir. Es cuánto te está costando no hacerlo.
Completa la frase: “La IA aplicada es…”
…una habilidad organizativa.
No es una herramienta que se implementa, sino una nueva forma de pensar y trabajar que debe permear todos los niveles de la organización. Las empresas que postergan la capacitación transversal mientras “perfeccionan su infraestructura” están condenadas a un ciclo interminable de pilotos sin impacto real. La IA aplicada se aprende haciendo, se escala compartiendo y se consolida cuando deja de ser un proyecto y se convierte en cultura.
