Uso estratégico de la IA en empresas: Hoja de ruta, retos y fases de un proyecto
En NEOLAND hemos organizado una Masterclass junto a Adrián Bertol, Manager of Tech & AI Strategy en MasOrange, sobre casos de uso de la IA en el ámbito empresarial. En ella, compartió su experiencia y la estructura para articular proyectos de IA en empresas, haciendo hincapié en los retos existentes y en los pasos a llevar a cabo. Además, se han presentado ejemplos de cómo utilizar la Inteligencia Artificial en diferentes sectores.
Evolución del uso de la IA en las empresas
Adrián Bertol, Manager of Tech & AI Strategy en MasOrange, comenzó esta Masterclass repasando la evolución de la Inteligencia Artificial, desde la creación del Test de Turing en 1950 a la época actual, en la que predominan los Agentes de IA.
En las empresas, se ha pasado del Business Intelligence, que describe el pasado y el presente, hasta la IA predictiva y discriminativa, que permite predecir y clasificar. Y, lo más reciente, la IA generativa, que es capaz de crear contenido.
Así, Bertol destacó que, aunque la IA generativa acapara titulares, la elección de la tecnología debe basarse siempre en la resolución de un problema de negocio preexistente, no en la tecnología de moda.
Además, ha habido una evolución en cómo las empresas abordan la IA, pasando de grandes inversiones sin un foco o propósito claro, a una fase en la que se priorizan proyectos con un retorno claro y justificado. Ahora las empresas han adoptado una postura más cautelosa, exigiendo un ROI medible.
Retos a la hora de implementar la IA en las empresas
A continuación, Bertol ha identificado 6 retos principales a la hora de incorporar la IA:
- Personas: la IA será una habilidad imprescindible, para todos, en pocos años, al igual que en su momento lo fue Excel. En la Masterclass se han explicado diferentes perfiles profesionales que trabajan con IA como Analistas de Datos, Data Scientists o AI Engineers. Y se ha resaltado que el mercado de IA es una oportunidad profesional debido a la gran brecha entre la demanda de expertos en IA y su disponibilidad.
- Datos: la disponibilidad y la corrección de los datos son cruciales para la toma de decisiones, ya sean sistemas internos, entornos físicos u orígenes externos. Y es que, “sin datos no hay IA”. Bertol subrayó además, que la IA puede procesar información de todos los formatos, no solo datos estructurados, incluyendo código, PDFs, imágenes y videos.
- Tecnología: hay muchos modelos de lenguaje natural e IA específicas para trabajar la productividad o generar contenidos. Es importante elegir la que más se adecúe a cada proyecto.
- Gobierno: se identificaron retos para empresas con bajo uso intensivo de IA (estrategia, datos, talento) y para las que sí (elección de modelos, escalabilidad). Además, se destacó que la IA conlleva riesgos como la inexactitud, la ciberseguridad, la propiedad intelectual y la explicabilidad.
- Financiación: la inversión en IA suele provenir de los equipos de tecnología o de las áreas de negocio. Adrián Bertol proporcionó KPIs clave para medir el ROI de un proyecto de IA, incluyendo el ahorro de tiempo operativo, el aumento de la productividad y la automatización de procesos. Otros indicadores son la reducción de errores humanos, el ahorro en licencias de tecnologías anteriores y la reducción de ciberataques. Bertol también mencionó que existen ayudas públicas, como las gestionadas por Red.es y el Kit Digital, para financiar proyectos de IA.
- Regulación: el GDPR sigue siendo aplicable para proteger los datos sensibles y el AI Act de la Unión Europea exige analizar los sistemas de IA según su riesgo.
Hoja de ruta para incorporar la IA en una empresa
En la Masterclass se ha presentado una hoja de ruta sobre cómo debería ser la incorporación de la IA en una empresa.
- Establecer la visión de la IA en la organización.
- Definir los objetivos de negocio que la IA puede conseguir.
- Identificar casos de uso potenciales para cada objetivo de negocio.
- Articular y cuantificar el impacto y el valor de negocio de cada uno de estos casos de uso potencial.
- Concretar y cuantificar la facilidad de implementación y costes de cada uso potencial.
- Priorizar los casos de uso de acuerdo con las perspectivas de ROI y de estrategia de inversión.
- Incorporar los mecanismos de gobierno adecuados para gestionar los riesgos de la IA.
Fases en un proyecto de IA en empresas
Y, posteriormente, Bertol ha desglosado las fases de un proyecto de IA. Estas comienzan con la definición de la idea. Luego se analiza el contexto, se diseña el modelo y se realizan pruebas de concepto en entornos controlados para la iteración. Posteriormente se planifica su ejecución y se buscan recursos. Una vez puesto en marcha, me mide, se ajusta y se escala o profesionaliza.
En detalle:
- Definir la idea: detectar una necesidad en la empresa, validar quiénes son los beneficiarios y ponerle nombre, propósito y propuesta de valor clara.
- Analizar el contexto: estudiar el impacto que tendrá, el perfil del usuario del proyecto y revisar si cumplirá con la legislación vigente.
- Diseñar el modelo de negocio: marcar cuáles serán los hitos de cumplimiento, definir costes e identificar a todas las partes implicadas.
- Validar con algo mínimo: realizar una POC (proof of concept) o MVP (producto mínimo viable), testear y recoger feedback, ajustando el proyecto según la respuesta.
- Planificar la ejecución: establecer objetivos medibles (KPI) y preparar el Project Plan.
- Buscar recursos: financieros, de equipo, herramientas, proveedores…
- Ponerlo en marcha: pasar el proyecto a producción. Comunicar a todos los involucrados.
- Medir, aprender y ajustar: escuchar a los involucrados, revisar métricas clave y márgenes. Iterar el modelo, pivotar si hace falta o escalar si funciona.
- Escalar o profesionalizar: estandarizar procesos y explorar nuevos proyectos.
Casos de uso de la IA en empresas de diferentes sectores.
La última parte de la Masterclass estuvo destinada a ilustrar cómo se puede usar la IA en diferentes sectores, aportando ejemplos muy concretos.
| Sector | Caso de uso de IA | Impacto |
|---|---|---|
| Banca | Automatización de la revisión de hipotecas | Agilización de procesos y equipos dedicados a tareas de mayor valor |
| Logística | Clasificación automática de facturas y gestión de buzones de correo con pedidos | Reducción de tiempo dedicado por equipos de gestión de pedidos |
| Telecom | Transcripción y análisis de llamadas de Contact Center | Hiperpersonalización de ofertas e identificación de oportunidades de venta |
| Retail | Chatbots con IA para atención al cliente 24/7 y asistencia personalizada | Mejora de la atención al cliente y gestión de consultas básicas que pueden aumentar las ventas |
| IT | Asistente de código para optimizarlo o actualizarlo | Alto ROI al prevenir fallos y automatizar evoluciones a un coste menor |
| Seguros | Asistentes virtuales para consulta rápida de pólizas | Autoservicio para el cliente, evitando la saturación del Call Center |
| Legal | Consulta rápida de documentación y legislación | Aumento de la eficiencia y productividad. Equipos dedicados a atender al cliente. |
| Marketing | Personalización de las comunicaciones y promociones | Mejora de la tasa de conversión, más ventas. |
El futuro de la IA y su impacto en la empleabilidad
Por último, Adrián Bertol señaló que la IA se ha implementado más en sectores con alta competencia y en aquellos que manejan documentación de manera recurrente.
A medio plazo, el uso de IA se extenderá a la generación multimedia (imágenes, vídeos, audio) y a largo plazo se integrará con entornos físicos a través de la robótica y el Internet de las Cosas (IoT), maximizando su impacto e interacción con nuestro entorno.
Y, si bien en opinión de este experto, la IA no eliminará trabajos, sí que pronostica que «la persona que sepa usarla desplazará a la persona que no sepa», creando una gran oportunidad profesional debido a la brecha de talento existente. Los empleados que utilicen la IA tendrán mayor empleabilidad y las empresas que la incorporen serán más competitivas.
Aquí puedes ver el vídeo de la clase al completo:
Esta clase sobre uso estratégico de la IA en el ámbito empresarial es solo un ejemplo de los eventos organizados por NEOLAND. Por ejemplo, cada semana se imparte, en Live streaming, una Masterclass relacionada con las formaciones que se imparten en la escuela. Todas ellas están impartidas por reconocidos profesionales de empresas muy destacadas y la participación en directo es exclusiva para alumnos actuales y antiguos alumnos de la escuela.
Además, desde el área de Job Support, se organizan charlas, talleres o encuentros con empresas. Todo ello, con el objetivo de ayudar a los estudiantes de la escuela a estar actualizados con las últimas tendencias y de poner en contacto a alumnos con profesionales del sector tecnológico y digital, potenciando así su empleabilidad y creando oportunidades de networking.
Aprende Inteligencia Artificial en NEOLAND
Adrián Bertol lo dejaba muy claro en esta Masterclass: todo el mundo en el ámbito empresarial va a tener que aprender a utilizar la Inteligencia Artificial. En unos años, será una habilidad clave y ahora es la forma de destacar en cualquier puesto de trabajo.
Es por ello que en todas nuestras formaciones aprendes IA aplicada a cada sector. Por ejemplo, en el área de Diseño UX/UI aprendes las herramientas de Inteligencia Artificial aplicadas al UX/UI y en el de Desarrollo Web, asistentes de código.
Si lo que te interesa es aprender a utilizar la IA para aplicar en tu trabajo, en NEOLAND contamos tanto con un Bootcamp en Inteligencia Artificial como un Máster Online en IA.
El programa comienza abordando los fundamentos de los LLMs (ChatGPT, Gemini, Claude) y el Prompt Engineering, para avanzar en la modelización de agentes y creación de workflows inteligentes. También se aprende a conectar herramientas mediante automatizaciones con plataformas como Make y Zapier. Y, por supuesto, a generar, de manera profesional, imagen y vídeo con Sora, MidJourney y DALL·E.
Y, si lo que quieres es convertirte en uno de los profesionales que Adrián Bertol ha explicado en su Masterclass, como Data Analyst o Data Scientists, echa un vistazo a estas formaciones que impartimos:
- Análisis de datos: disponible tanto en modalidad Bootcamp como Máster Online. En el aprenderás visualización y bases de datos, programación en Python y R, Machine Learning y Big Data.
- Máster en Data Science & AI: Machine Learning, Deep Learning, Generative AI y herramientas de automatización son solo algunos de los conocimientos que adquirirás con este programa.
- No-Code & Automations: aprenderás diseño de interfaces y aplicaciones sin código, realizarás automatizaciones avanzadas con Make o n8n e integraciones con IA y APIs inteligentes, entre otras muchas cosas.
La IA es ya una realidad en las empresas y se buscan profesionales que sepan utilizarla, ¡no te quedes atrás!
