¿Cuál es el caso de uso más potente o significativo que habéis aplicado en vuestra organización?
En Versia Applied Intelligence (VAI) hemos decidido empezar por el cliente 0: nuestra propia organización. El caso de uso más significativo es nuestra transformación en laboratorio vivo de IA aplicada, donde desarrollamos y validamos soluciones antes de llevarlas a clientes.
Estamos trabajando en más de 25 casos de uso. Este proceso nos ha confirmado dos aprendizajes críticos: primero, que el conocimiento de negocio es el nuevo activo estratégico (si los datos alimentan la IA predictiva, el conocimiento alimenta la IA generativa); y segundo, que la adopción no es un reto tecnológico, sino de gestión del cambio en personas.
¿Cuál es el mayor reto que estáis enfrentando en las aplicaciones de IA de vuestra organización?
Muchas organizaciones disponen de datos, pero el conocimiento de negocio que permite interpretarlos y convertirlos en decisiones está disperso en equipos y experiencias individuales. Ese conocimiento cobra hoy más valor que nunca, pero si no se captura y se hace accesible, se convierte en un cuello de botella. Para romper esa barrera hemos desarrollado VAKARU, con el objetivo de transformar información inaccesible en accesible a través de un modelo conversacional en lenguaje natural. Así, las áreas de negocio pueden preguntar y entender sin depender de intermediarios, acelerando la toma de decisiones y facilitando la adopción.
Internamente, este reto se manifiesta de dos formas:
En lo tecnológico, desarrollar VAKARU implica resolver el problema del acceso al conocimiento tácito sin crear carga administrativa.
En lo organizativo, enfrentamos el desafío de la velocidad. Debemos equilibrar la experimentación continua en nuestro laboratorio de IA con la entrega de soluciones robustas y gobernadas a clientes. La tentación de lanzar rápido es constante, pero hemos aprendido que el éxito real está en la adopción sostenible, no en el despliegue apresurado.
¿Qué consejo práctico le darías a alguien que quiere empezar a aplicar IA y no sabe por dónde comenzar?
Empezaría por fijar el foco respondiendo una pregunta incómoda pero decisiva: qué ambición tenemos para la IA en nuestro negocio. No es lo mismo automatizar un proceso aislado que rediseñar cómo operan áreas completas. Tampoco es equivalente limitarse al backoffice que llevar IA a procesos core, como la cadena de suministro o la relación con clientes. Esa decisión marca el tipo de datos, el nivel de riesgo y el nivel de gobernanza necesarios.
A partir de ahí, conviene avanzar con conciencia de los peligros: cumplimiento normativo, impacto reputacional por usos inadecuados, pérdida de privacidad, fugas de información y el efecto PoC que se queda en un cajón. Mi consejo práctico es buscar un socio que combine tecnología, conocimiento de negocio y gestión del cambio, para priorizar bien, reducir riesgos y llevar los casos a producción con resultados medibles. Desde VAI aportamos precisamente eso, ese cruce: acceso al dato, IA aplicada y adopción real por las personas.
¿Cómo convencerías a un cliente o a la alta dirección de tu empresa de que vale la pena invertir en IA aplicada?
No hablaría de invertir en IA como tecnología. Replantearía la conversación hacia algo más crítico: ¿cuánto conocimiento de negocio estás a punto de perder de forma irreversible? En los próximos 5 años, tu organización verá jubilaciones, rotaciones, cambios de rol. El conocimiento que permite tomar decisiones clave tradicionalmente se perdía. La IA generativa cambia esto: por primera vez podemos capturar, estructurar y escalar ese conocimiento. Pero hay una ventana de oportunidad. Las organizaciones que empiezan hoy aprenden cómo hacerlo; las que esperan, simplemente pierden el conocimiento sin capturarlo.
En Versia, con más de 35 años de presencia en Euskadi, hemos concentrado nuestra trayectoria en el gobierno del dato, la analítica avanzada y la iA para crear VAI como un equipo dedicado a acelerar la adopción de esta forma de trabajar enfocada a conseguir resultados medibles, tanto dentro de la compañía como en nuestros clientes. Lo que proponemos a la dirección no es «probar IA», sino un marco de adopción riguroso y sostenido:
1. Estrategia y gobernanza desde día 0 (no POCs sin rumbo)
2. Gestión de riesgos de seguridad y privacidad (conocimiento protegido)
3. Seguimiento continuo del estado del arte (esto evoluciona rápido y es fácil perderse)
4. Inversión sostenida en formación (es el 70% del éxito para la correcta adopción)
Este ciclo iterativo permite capturar oportunidades sin perder control. Y lo hemos validado primero en nosotros mismos: somos nuestro cliente 0. La inversión no es en tecnología. Es en no dejar que tu conocimiento de negocio se evapore mientras tu competencia lo está capturando
Completa la frase: “La IA aplicada es…”
La IA aplicada es poner el conocimiento de negocio en el centro y convertirlo, con datos, en decisiones y mejoras medibles, acompañando a las personas para que el cambio sea real y sostenible.
