¿Cuál es el caso de uso más potente o significativo que habéis aplicado en vuestra organización?
Donde estamos viendo que tiene más impacto en nuestra organización la IA Agéntica está siendo en nuestro modelo productivo. Entre otras cosas, los modelos de IA Generativa están especializados en trabajar con texto, procesarlo y generarlo, y nuestro modelo productivo se basa precisamente en tareas donde aplicar esas capacidades es prácticamente directo: análisis de necesidades de cliente, consultoría de soluciones, desarrollo de código, etc.
Por este motivo, estamos desplegando un plan de transformación interno para poder adoptar estas capacidades en nuestro modelo productivo para poder ser más eficientes, ofrecer mejores servicios y, en algunos casos, crear nuevos servicios paa nuestros clientes.
Un ejemplo concreto de este plan de transformación es el despliegue de agentes de desarrollo de software, y las estamos escalando a todos los desarrolladores. Esto permite, por ejemplo, en caso de migraciones a la nube de AWS, eficientar la ejecución de este tipo de proyectos y asegurando la calidad, gracias a la automatización de muchas de las tareas involucradas en este tipo de proceso.
También hemos desarrollado activos propios como agentes especializados para trabajar con SAP Business One y S/4HANA Cloud utilizando GenAI, que ayudan en el proceso de implementación de soluciones alrededor de SAP.
Ahora mismo estamos en fase de adopción masiva, midiendo el impacto real en métricas como tiempo de desarrollo, calidad de código y capacidad de entregar valor a cliente.
¿Cuál es el mayor reto que estáis enfrentando en las aplicaciones de IA de vuestra organización?
Tenemos dos retos bastante significativos. El primero es seguridad y compliance. No se trata solo de que las herramientas funcionen bien, sino de garantizar que cumplan con GDPR, que los datos de clientes no salgan de entornos controlados, y que estemos preparados para el AI Act europeo. Este tema lo hemos tomado tan en serio que ya hemos conseguido la certificación ISO 42001, siendo una de las primeras consultoras tecnológicas en España en lograrlo. Esto implica tener un sistema de gestión de IA completo: desde validaciones legales de cada herramienta, configuraciones específicas de agentes de desarrollo de software para que opere en entornos seguros, hasta un Comité de IA que gobierna el uso y evolución de estas tecnologías en la organización.
Aparte, es importante tener en cuenta como securizar los Agentes de IA y sus capacidades. Este es un aspecto crítico a nivel empresarial y que, plataformas como AWS, simplifican en gran medida con entornos seguros y herramientas para limitar los permisos de los agentes.
El segundo reto es gestión del cambio organizacional. La IA agéntica no solo cambia tareas, cambia roles completos. Un desarrollador que antes pasaba el 60% de su tiempo escribiendo código y documentación ahora debe enfocarse en arquitectura, validación y orquestación de soluciones. Un consultor que tradicionalmente invertía días en análisis de documentación técnica, definición de requisitos y creación de entregables, ahora utiliza estas herramientas para acelerar esas fases y puede dedicar más tiempo a diseño estratégico y validación con cliente. Eso requiere upskilling, nuevos perfiles, y gestionar la incertidumbre que genera en los equipos. Si no acompañamos ese cambio cultural, la tecnología se queda en POCs que no escalan.
¿Qué consejo práctico le darías a alguien que quiere empezar a aplicar IA y no sabe por dónde comenzar?
Mi consejo es adoptar un mindset AI-first desde el primer día: antes de hacer cualquier tarea, pregúntate si la IA Agentica puede ayudarte a hacerla mejor, más rápido o de forma diferente. Y cuando tengas dudas sobre cómo aplicarla, pregúntale directamente a la propia IA. Suena obvio, pero mucha gente no lo hace: las herramientas están diseñadas para ayudarte a descubrir cómo usarlas.
En el entorno profesional, aprende a fondo las herramientas que tu empresa ponga a tu disposición. Si tu organización ha invertido en herramientas corporativas para desarrollo de software o copilotos, úsala intensivamente, entiende sus límites, aprende prompt engineering aplicado a tu trabajo diario, ten tu librería de prompts, compártelas con los compañeros…
En paralelo, experimenta en tu entorno personal con herramientas de mercado: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity… Cada una tiene fortalezas distintas y te ayudará a entender qué casos de uso funcionan mejor con qué aproximación. Pero siempre con criterio: no subas información sensible o confidencial a herramientas públicas.
Y algo crítico: mide el impacto real. No se trata de usar IA por usarla, sino de identificar dónde realmente aporta valor. Empieza con tareas concretas, mide tiempo ahorrado o calidad mejorada, y escala desde ahí.
¿Cómo convencerías a un cliente o a la alta dirección de tu empresa de que vale la pena invertir en IA aplicada?
A estas alturas, el potencial de la IA Generativa está demostrado, pero el verdadero reto no es convencer de que funciona, sino demostrar que se puede integrar de forma segura, gobernable y con retorno real en la operativa de la compañía. Muchas organizaciones han hecho POCs que quedan en cajones porque no resolvieron esos tres puntos.
Por eso, mi recomendación es empezar por un análisis de impacto concreto: identificar 3-5 casos de uso específicos en procesos clave de la organización, calcular el ROI potencial con métricas reales —tiempo ahorrado, calidad mejorada, capacidad liberada— y mapear los riesgos de seguridad y compliance desde el principio.
A partir de ahí, diseñar un gobierno mínimo viable: políticas claras de uso, validación legal de herramientas, y un roadmap de adopción progresiva. No se trata de «ver si queremos abordarla», sino de abordarla bien desde el día uno. Las organizaciones que esperan a tener todo perfecto nunca empiezan. Las que empiezan sin gobierno, fracasan. El equilibrio está en arrancar con fundamentos sólidos y escalar de forma controlada.
Completa la frase: “La IA aplicada es…”
La IA aplicada es la mayor palanca de transformación de procesos desde cloud, pero solo si se gobierna bien y se mide su impacto real.
