La IA ya está aquí,
¿sabes cómo usarla?
Nos dicen que sin ella no hay futuro, que nos hace más productivos, más ágiles, más eficientes… pero, ¿cómo?
En esta jornada daremos respuesta a esa pregunta. Hablaremos de los beneficios de la inteligencia artificial, de sus riesgos y de cómo integrarla de forma inteligente en la estrategia familiar.
Exploramos:
- Cómo integrar la IA de forma estratégica en la empresa familiar
- Qué procesos críticos de la cadena de valor pueden beneficiarse de la IA
- Qué precauciones debemos tener ante los riesgos que plantea la IA
- Experiencias con la IA de algunas empresas familiares
Ponentes:
César Mariel
Iristrace
CEO
José I. Laureano
Satec
CTO
Rafael Domene
Cosentino
Global CIO
Juan Luis Rubio
UDIMA
Vicerrector de Relaciones Universidad - Empresa
“La IA no sustituye el talento,
lo amplifica, es un multiplicador de capacidades”
César Mariel Albert empezó su alocución mencionando la base de esa revolución que supone la inteligencia artificial: los datos. Sin datos fiables no hay inteligencia artificial posible. Y tampoco buenas decisiones. Como referencia sugirió el libro The Checklist Manifesto, de Atul Gawande, para subrayar que el orden y la disciplina marcan la diferencia entre el éxito y el error. Según su visión, el ser humano no está hecho para seguir un proceso exactamente igual todos los días. Por eso, las checklists funcionan: porque obligan a verificar y repetir con rigor.
Frente a eso están los procesos que se siguen en muchos negocios, donde todavía se trabaja “con papel y boli”, se toman notas, se anotan mediciones… Y luego esos datos no llegan a ningún sistema digital. Haciendo las cosas de esta forma es imposible pedirle a la IA que nos ayude: “si no tenemos datos fiables, no habrá resultados fiables”.
Además está la cuestión de quién gestiona los datos recopilados: “los tenemos secuestrados por nuestro proveedor informático”. En muchas empresas, la información está atrapada en programas, servidores o sistemas externos. Si el proveedor desaparece o deja de dar soporte, gran parte del conocimiento interno se pierde. Por eso insistió en que la prioridad es recuperar el control de los datos. No se trata solo de tenerlos, sino de entenderlos, limpiarlos y usarlos. La inteligencia artificial necesita una base sólida y esa base es la información que cada empresa genera día a día.
La historia de la inteligencia artificial
Para poner en perspectiva la importancia y posibilidades de la inteligencia artificial recordó que no es algo nuevo. El concepto nació en 1956 y, desde entonces, ha habido avances, pausas y reinicios: “esto no empezó ayer. Llevamos más de 75 años con la idea”.
Durante ese tiempo los diferentes modelos se han basado en tres “patas” fundamentales: datos, capacidad de cálculo y conectividad. Cada salto tecnológico ha venido cuando esas tres piezas se han alineado. Como ejemplo, mencionó el enfrentamiento entre Kasparov y Deep Blue: la primera partida la máquina ganó porque conocía todas las partidas anteriores. Cuando Kasparov imitó los movimiento de su gran rival, Karpov, la máquina no supo qué hacer. Y el año siguiente, cuando los ingenieros informáticos intentaron introducir una ingente cantidad de partidas de ajedrez, el sistema se colgó… Pero el mensaje está claro: quien controla los datos tiene el control del juego.
El estado actual de la IA
Según Mariel, hasta hace poco la IA avanzaba a un ritmo previsible. Pero eso se ha acabado. Así, mostró cómo, desde 2017 (cuando Google liberó el modelo Transformer, la base de ChatGPT), el crecimiento ha sido explosivo. En 2018 se lanzaba un modelo al año. En la semana en que tuvo lugar la ponencia había censados más de 270.000. Así que la velocidad de cambio es tal que lo que hoy parece nuevo, mañana estará obsoleto. “Antes hacíamos proyectos a 18 meses; ahora si no revisas cada tres semanas, vas tarde”. El reto para las empresas no es solo adoptar tecnología, sino aprender a moverse al mismo ritmo que ella.
Uno de los cambios más profundos está en la forma en que usamos la información. “Hasta hace poco buscábamos en Google. Ahora preguntamos a ChatGPT o a Gemini”. Esa transición supone un cambio de paradigma importante, entre la búsqueda y la generación automática de respuestas. Y eso afecta al modo en que las empresas deben pensar y diseñar su presencia digital. No se trata solo de aparecer en buscadores, sino de ser “entendibles” para las inteligencias artificiales. Si los modelos no conocen la empresa o sus datos, simplemente la ignorarán. Según Mariel, “la visibilidad del futuro no depende del SEO, sino de los datos que compartimos y cómo los compartimos”.
La utilidad de modelos abiertos
Mariel destacó el papel de los modelos abiertos que están surgiendo desde China: potentes, gratuitos y accesibles. Según él, nunca el open source había estado tan cerca del modelo propietario. Esto cambia las reglas del juego: las pymes y las empresas familiares pueden acceder a tecnologías antes impensables. De hecho, hoy por hoy, hasta un niño puede crear cosas inimaginables hace unos años en materia audiovisual con la ayuda de la IA. La IA ya no es cosa de unas pocas empresas tecnológicas, ahora está al alcance de todos. Según Mariel, esa “democratización” abre una oportunidad histórica: que las pymes den un salto de productividad y competitividad sin precedentes, accediendo a utilidades que antes solo podían plantearse las grandes empresas.
Uno de los momentos más ilustrativos de la presentación fue cuando Mariel habló de la experiencia con la IA de su hermano, fotógrafo profesional. Éste veía la IA como una amenaza para su trabajo. “Pero yo le dije: la máquina no tiene tu ojo. No sabe de luz ni de encuadres. Pero puede ayudarte a llegar más lejos”. Según César Mariel, su hermano ha aumentado sus capacidades en la generación y retoque de imágenes con IA, y ahora crea “unas imágenes brutales”.
El ejemplo resume la visión que el ponente tiene sobre el asunto: la IA no sustituye el talento, lo amplifica. Es un multiplicador de capacidades. Quien la usa bien, se diferencia; quien la teme, se queda atrás.
Procesos en los que la IA puede ayudarnos
Hasta hace nada la relación con los sistemas de gestión era algo técnico. Pero eso está cambiando. Mariel explicó cómo el Model Context Protocol permite conectar herramientas sin programar APIs: “lo que en nuestra empresa antes nos llevaba nueve meses de desarrollo, ahora lo hacemos en dos semanas”. La consecuencia es de enorme importancia: pronto podremos pedirle a la IA que genere presupuestos, cuadros de mando o informes solo con una frase. “El objetivo de ChatGPT es ‘cargarse’ las interfaces de los sistemas de gestión, porque ya no hará falta entrar en ellos: bastará con hablar”.
La mayoría de los proyectos de IA fracasan por querer hacerlo todo a la vez. “El 95 % de los proyectos mueren porque se empieza demasiado grande”. Su receta: ir a lo pequeño. Identificar microtareas, automatizarlas, medir resultados. De hecho, no hace falta que la IA ejecute 100 % del proceso: “si te quita el 70 % del tiempo, ya has ganado”. El proceso lógico de probar, ajustar y volver a probar es lo que permite mantener el control y generar un impacto real en la productividad de una empresa.
La IA y la transformación del modelo
De acuerdo con el planteamiento de César Mariel, toda transformación depende de tres pilares: personas, procesos y sistemas. En ese orden. Así, la tecnología debe servir al equipo, no al revés. La clave está en mantener la coherencia entre esos tres pilares. En este sentido, recordó que muchas empresas no caen por lo que no saben, sino por querer hacer siempre todo igual. “Lo que nos mete en problemas no es lo que ignoramos, sino lo que creemos que sigue siendo verdad”. El cambio cultural, más que el tecnológico, es el gran desafío.
En la empresa familiar, la convivencia multigeneracional es una ventaja si se gestiona bien. La experiencia de la generación fundadora, unida al dominio digital de la siguiente generación, crea una combinación poderosa. “Eso es ‘dinamita’ para la empresa”. El equilibrio entre conocimiento y curiosidad define el futuro: “esto no va de edad, va de mentalidad”. Por eso, quienes se adaptan rápido a este nuevo modelo son los que entienden que la IA no viene a reemplazar, sino a multiplicar.
Una mirada al futuro
Respecto al futuro de la IA, Mariel dice que “nunca he visto una evolución de productividad tan rápida”. La IA no es una promesa de lo que puede venir, es realidad. Y quienes no lo vean se van a quedar fuera. Igual que aquellos que, en su momento, decidieron no contar con el apoyo de ordenadores o de Internet. “Va a haber dos tipos de empresas: las que se adapten y las que no lo vean venir”. Pero esto no es una excusa para el pesimismo, sino una oportunidad, pues la tecnología está disponible, es asequible y la velocidad de adopción es la que marca la diferencia entre liderar o desaparecer.
Para cerrar su alocución, César Mariel propuso un ejercicio práctico: pensar tres tareas actuales en la empresa, imaginar cómo deberían hacerse en el futuro y detectar las barreras que lo impiden: “y luego, empiecen a disparar (a derribar) a esas barreras”. Pequeños equipos, curiosidad y acción: esa es la receta. Porque “la innovación no siempre viene de arriba. Viene de quien quiere hacer cosas”.
Y concluyó con una idea: “dentro de la empresa van a tener negacionistas como he tenido yo, van a tener escépticos. Así que busquen a los pragmáticos y, sobre todo, marquen coherencia: pensar, decir y hacer”.
“No basta con usar la IA,
hay que integrarla en la cultura de la empresa”
Jose Ignacio Laureano, Chief Technology Officer de satec , ofreció una visión clara y realista sobre el desafío que enfrentan las organizaciones al incorporar la inteligencia artificial (IA). Subrayó que esta herramienta no es solo una cuestión tecnológica, sino una transformación profunda que implica personas, procesos y cultura.
“Estamos confundiendo utilizar la IA con transformar con la IA”, advirtió.
El CTO de SATEC comenzó distinguiendo dos tipos de compañías: aquellas que buscan en la IA una forma de reducir costes y aquellas que la ven como una oportunidad para ampliar sus capacidades. Ambas perspectivas, señaló, pueden ser complementarias, pero el verdadero valor surge cuando la organización integra la tecnología en su estrategia y en su manera de trabajar. “No basta con usar la IA de forma individual. Si no la incorporas en los procesos de la compañía, no tendrá un impacto real en los resultados”, afirmó.
Del uso individual a la transformación organizativa
José Ignacio Laureano explicó que en gran parte de las iniciativas de inteligencia artificial “hay mucha actividad, pero poca integración”. Herramientas como ChatGPT nacieron para el uso individual, y muchas empresas aún están dando el paso hacia entender cómo integrarlas en sus estructuras organizativas. Sin embargo, alertó sobre una realidad preocupante y es que el 95% de los proyectos piloto de IA fracasan. Las razones van desde soluciones estáticas que no se adaptan, falta de integración con sistemas internos, hasta ausencia de memoria contextual y carencia de perfiles especializados.
El experto advirtió también sobre la “epidemia del workslop”, un fenómeno que define como el uso indiscriminado de la IA que genera más trabajo del que resuelve. “Aparentemente el trabajo está bien hecho, pero al profundizar se descubre que no lo está. Eso crea desconfianza y cinismo en las organizaciones”, señaló. En ese sentido, propone aplicar la IA con propósito, rigor y trazabilidad.
De herramientas estáticas a sistemas que aprenden
Para superar esa brecha, José Ignacio Laureano instó a las empresas a pasar de las herramientas estáticas, como los copilotos tradicionales, a sistemas con memoria, contexto y capacidad de aprendizaje. Sistemas capaces de integrarse con los datos y procesos de la empresa, que se retroalimenten y ofrezcan trazabilidad. “El éxito se construye sobre el éxito. No se trata de automatizarlo todo, sino de hacerlo con sentido”, subrayó.
El CTO de SATEC insistió en la importancia de mantener un liderazgo ágil y humano, centrado en las personas. La adopción de la IA requiere confianza, tanto en los equipos como en la tecnología. “Si tus empleados no confían, o tú no confías en ellos, esto no va a funcionar. La confianza implica velocidad de adopción”, destacó. A esa confianza, añadió, deben sumarse la curiosidad, la ética y la medición constante de resultados.
Priorizar con criterio y empezar por lo simple
A la hora de decidir dónde aplicar la IA, el empresario propuso una fórmula sencilla: intensidad, frecuencia y densidad (IFD). Es decir, identificar aquellos procesos que más duelen, que se repiten con mayor frecuencia y que afectan a más personas o áreas. “El mejor caso es donde se solapan I, F y D”, explicó.
Los mayores retornos, aseguró, suelen encontrarse en el back office: finanzas, compras, operaciones, compliance o soporte técnico. Allí la IA puede automatizar tareas repetitivas, liberando tiempo para labores de mayor valor. Pero advirtió que no todo proceso de automatización requiere IA. “Empieza por lo aburrido; las mayores ganancias provienen de automatizar tareas repetitivas”, afirmó.
Entre las lecciones aprendidas, José Ignacio Laureano enumeró principios básicos: mantener los flujos simples para asegurar fiabilidad, no aplicar IA generativa a todo, no automatizar personas sino tareas, y garantizar que los agentes sean fiables antes de desplegarlos. “Un agente no fiable no ahorra tiempo”, resumió.
La nueva fuerza laboral y el reto del talento
La adopción de la IA también plantea el desafío de gobernar la nueva fuerza laboral. Laureano señaló la escasez de profesionales especializados y la necesidad de decidir si las capacidades se desarrollan internamente o se externalizan. “Si una empresa utiliza tus datos para entrenar su sistema, corres un riesgo. Tienes que garantizar que la información es tuya”, advirtió.
En este punto, el CTO de SATEC hizo una reflexión sobre el impacto de la automatización en los profesionales más jóvenes. “Los juniors son los más sensibles de sufrir debido a la automatización. Pero su incorporación es vital para mantener la cultura y revitalizar la empresa”, afirmó. Recordó que SATEC, con 38 años en el mercado, ha hecho de la formación y el crecimiento del talento joven una ventaja competitiva. “Corremos el riesgo de comprometer nuestra futura cantera de líderes por ahorro a corto plazo”, añadió.
De la estrategia a la acción
Para pasar de la reflexión a la acción, propuso tres decisiones clave. La primera: tener un plan. “Elegir tres casos muy claros, algo que duela, que afecte a mucha gente, y abordarlos con un equipo ágil de tres a cinco personas”, explicó. Ese equipo debe depender directamente de la dirección para eliminar barreras y trabajar con agilidad. La segunda: ejecutar pilotos rápidos y medibles. “Si en dos meses no funciona, cambiamos la herramienta. Lo importante es aprender”, insistió. La tercera: establecer una checklist clara con objetivos de negocio, responsables, calidad de datos, formación y comunicación.
José Ignacio Laureano finalizó su intervención resumiendo el reto de continuidad que enfrentan las empresas familiares y cómo asumirlo: aprovechar al máximo la inteligencia artificial como ventaja competitiva para apalancar el talento y las capacidades humanas. Innovar, sin perder la esencia.
IA en la Empresa Familiar:
Las lecciones prácticas de Cosentino y UDIMA
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futura para convertirse en una herramienta estratégica presente. Para el tejido empresarial familiar, su adopción no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad creciente.
Pero, ¿cómo se implementa la IA en la práctica? ¿Nace la iniciativa de la dirección o de los equipos? ¿Y cómo se mide su retorno real?
Para responder a estas preguntas, contamos con las visiones de dos expertos que lideran esta transformación desde ángulos complementarios: Rafael Domene, Global CIO de Cosentino, y Juan Luis Rubio, de la Universidad a Distancia de Madrid (UDIMA). Ambos compartieron sus experiencias en la mesa redonda «Experiencias de Implantación de IA en Empresas Familiares», con la que concluyó la jornada La inteligencia artificial, palanca para la competitividad de la empresa famliar, organizada por la Fundación NUMA y el Consejo de Empresa Familiar de CEIM-CEOE.
El origen: ¿impulso Top-Down o Bottom-Up?
Una de las primeras claves de la implementación reside en su origen. Las experiencias de los ponentes mostraron dos caminos opuestos, ambos exitosos.
En Cosentino, la estrategia fue claramente «de arriba abajo». Rafael Domene explicó que, aunque ya existía un buen departamento de Data, la implementación de la IA generativa se planteó como un pilar estratégico desde la dirección, junto a la ciberseguridad y la unificación de procesos. «La tercera necesita a las otras dos», señaló.
Esta visión top-down permitió un control inicial crucial para gestionar riesgos, como la protección de datos sensibles. «La primera vez que pusimos el asistente […], alguien le preguntó: ‘dame el DNI del CEO’. Y lo encontraron. Entonces, dices, ‘mejor que lo tome con cuidado'».
En UDIMA, el impulso fue el opuesto: «de abajo a arriba». Juan Luis Rubio relató que la iniciativa nació de los propios empleados para resolver necesidades concretas, como la creación de un sistema de predicción de abandono de estudiantes, que fue el origen de su trabajo con IA.
Las aplicaciones: eficiencia y cuellos de botella
Más allá del origen, el objetivo final en el que coincidieron ambos es la eficiencia.
Domene detalló aplicaciones de alto impacto en Cosentino, enfocadas en el negocio. «Todas las traducciones las tenemos externalizadas y ahora cualquier traducción para los 80 países en los que estamos las hace automáticamente un sistema», apuntó.
El foco actual está en la producción y en el área comercial, donde crearon un asistente que libera al equipo de ventas del trabajo administrativo con los sistemas. «La idea no es eliminar personas, sino eliminar el cuello de botella», afirmó Domene.
En el caso de UDIMA, Rubio destacó la automatización en la generación de contenidos, vital para una universidad. «Conseguimos automatizar» el análisis del BOE para adaptar temarios de oposiciones, un proceso vital. «La IA generativa nos está ayudando a generar contenidos, sobre todo a generar tests, que quizás sea la parte más complicada».
La medición del retorno (ROI)
¿Y los resultados? Para Domene, la medición es estricta y ligada al negocio. «No vamos a hacer nada que no tenga un retorno», aseguró. En Cosentino, cada proyecto tiene un business plan y se mide contra un baseline de coste o revenue. «En algunos casos hay procesos en los que tenemos material bloqueado por valor de millones de euros que ahora, gracias a la IA, se puede volver a utilizar».
Para Rubio, aunque la medición es más compleja en su sector, el ahorro en tiempo es evidente: «En los manuales de estudio, que antes era un proceso que tardábamos meses, ahora se ha reducido a semanas. Lo que antes tardábamos semanas ahora se ha reducido a días».
Riesgos y el veredicto: «Hay que estar ahí»
Lograr esto requiere talento. Domene apuesta por un modelo mixto: «Promocionamos talento interno» y se apoyan en partners estratégicos como Microsoft, con quienes han desarrollado casos de éxito mundiales. Rubio coincidió en que la formación es clave.
Ambos expertos advirtieron que el camino no es sencillo. El mayor riesgo, según Rubio, es » qué herramienta seleccionamos», ya que podemos apostar por una plataforma que puede desaparecer mañana.
Domene añadió que el reto «no es solo tecnología, es un tema de gestión del cambio» que debe venir de arriba. Recomendó crear «laboratorios» de I+D para probar cosas sin perjudicar el negocio.
El veredicto, sin embargo, es unánime. «No es oro todo lo que reluce, no es fácil, no es sencillo, pero hay que estar ahí», sentenció Domene.
Rubio lo comparó con la llegada de los ordenadores: » Hoy, a nadie se nos ocurriría tener una empresa sin ordenadores. Pues lo mismo va a pasar con la Inteligencia Artificial».
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