La adopción de la IA ha entrado en una nueva etapa dentro de las organizaciones. Superada la fase de exploración inicial, el foco se desplaza hacia una cuestión más estratégica: cómo convertir su potencial en valor real para el negocio. En este escenario, la conversación ya no gira únicamente en torno a modelos, algoritmos o automatización, sino en torno a la calidad de la información que alimenta estas tecnologías, la capacidad de las compañías para conectar conocimiento disperso y la preparación de sus estructuras para operar en un entorno cada vez más dinámico.
La necesidad de acelerar decisiones, ganar eficiencia e impulsar iniciativas con impacto sitúa la gestión del dato entre las principales prioridades de las empresas, aunque muchas todavía conviven con información fragmentada y procesos que dificultan el aprovechamiento de todo su potencial.
Bajo esta premisa, el encuentro “El contexto en los datos como clave para impulsar la IA”, impulsado por OpenText, y organizado por Dir&Ge, se centró en los factores fundamentales que permiten escalar la IA en el tejido corporativo. Durante la sesión, los directivos subrayaron que el verdadero diferencial no reside únicamente en la tecnología, sino en la capacidad de las organizaciones para dotar de contexto, calidad y gobernanza a la información que sustenta la toma de decisiones.
El dato contextualizado como fundamento para escalar la IA
La capacidad de generar valor con la IA está estrechamente ligada a la calidad de la información sobre la que opera. Más allá de los avances tecnológicos, la integración de datos, la eliminación de silos y la construcción de una visión compartida del negocio se consolidan como factores determinantes para impulsar iniciativas con impacto sostenible.
Rafa Romero, Sales Director Iberia ECS de OpenText, subrayó que la IA alcanza su máximo potencial cuando trabaja sobre información fiable, contextualizada y gestionada bajo criterios sólidos de gobernanza. Según él, la calidad del dato no solo mejora la precisión de los resultados, sino que también reduce riesgos y refuerza la confianza en los procesos. Además, puso en valor la supervisión experta como un elemento clave en aquellas decisiones que requieren criterio empresarial.
Para Christian Verdú, Director de innovación en IA de Penguin Random House, las organizaciones todavía afrontan desafíos previos a la adopción de la IA. La ruptura de silos, la estructuración de la información y la consolidación de fuentes continúan siendo tareas prioritarias para construir una base sólida sobre la que desarrollar iniciativas escalables. Ordenar el dato, señaló, sigue siendo una condición indispensable para capturar todo el potencial de estas tecnologías.
La capacidad de interconectar la información dispersa entre departamentos para generar una visión más integrada de la organización es fundamental, afirmó Marc Farriol, Managing Director of Power Generation de Audax Renovables. Explicó que el reto ya no consiste únicamente en acceder a los datos, sino en relacionarlos para convertirlos en conocimiento útil para la toma de decisiones. Asimismo, destacó que toda iniciativa debe responder a necesidades concretas y sustentarse en una gobernanza robusta que garantice su escalabilidad.
Por su parte, Víctor Cuervo, Head Of Architecture de Banc Sabadell, señaló que la depuración, estructuración y mantenimiento de la información siguen siendo fundamentales para convertir los datos en un activo estratégico. Desde esta perspectiva, subrayó el valor que continúan aportando los sistemas heredados, no solo por el conocimiento acumulado sobre procesos y operaciones, sino también por su capacidad para preservar la memoria operativa del negocio. Además, puso de relieve su contribución a la documentación de capacidades clave y a la aceleración de futuras iniciativas de IA.
Gobernanza, talento y cultura como como palancas de adopción
La evolución de la IA exige nuevas capacidades organizativas que trascienden el ámbito tecnológico. El éxito de su adopción depende cada vez más de factores como la preparación de los equipos, la gestión responsable de la información y la capacidad de las organizaciones para fomentar una cultura de aprendizaje y adaptación continua.
Para Juan Roldós, Senior Account Executive de OpenText, el valor de la IA depende en gran medida de la capacidad de las personas para interactuar con ella de forma efectiva. Resaltó que la calidad de las instrucciones condiciona directamente la utilidad de las respuestas obtenidas y que la preparación del talento será un factor diferencial en los próximos años. Además, destacó que la tecnología debe contribuir tanto a los objetivos empresariales como al desarrollo de las personas.
Jordi Vidal Araújo, Data Analytics Director & CDO de VidaCaixa, señaló que la trazabilidad, la calidad de los procesos y la responsabilidad sobre la información son pilares esenciales para avanzar con seguridad en la adopción de la IA. Según él, la gestión del dato requiere un mayor compromiso por parte de los equipos, tanto desde una perspectiva operativa como cultural. También puso de relieve la importancia de desarrollar capacidades que permitan comprender y supervisar y gobernar estos nuevos entornos.
Vanessa Tomas, Senior Global Marketing Manager EUR & USA de Grupo Planeta, explicó que el criterio humano seguirá siendo determinante tanto en la formulación de consultas como en la interpretación de los resultados generados por la IA. A medida que las organizaciones incorporen mayores niveles de automatización, señaló, crecerá la necesidad de perfiles capaces de aportar contexto, supervisión y capacidad de priorización. Asimismo, destacó la importancia de orientar estas capacidades hacia actividades de mayor valor añadido.
Gisela Marsenyach, Data & IA Governance Manager de Grupo Indukern, enfatizó la necesidad de seleccionar cuidadosamente aquellas iniciativas donde la IA puede aportar una ventaja real para el negocio. Explicó que una estrategia eficaz comienza por identificar proyectos viables, alineados con los objetivos corporativos y capaces de generar impacto. Además, subrayó el papel del liderazgo para mantener la dirección estratégica y asegurar una asignación eficiente de los recursos.
De la experimentación al impacto empresarial
Tras una primera etapa centrada en la exploración de posibilidades, las organizaciones afrontan una nueva fase en la adopción de la IA. La capacidad para escalar iniciativas, gestionar el cambio y traducir el potencial tecnológico en resultados medibles marcará el grado de madurez y competitividad alcanzado en los próximos años.
La velocidad de los cambios exige a las organizaciones combinar estructuras sólidas con una elevada capacidad de adaptación, afirmó Fernanda Baldissera, Head of Customer Experience and CRM en De Agostini Publishing, y resaltó que la automatización debe orientarse principalmente a aquellas tareas que consumen recursos sin generar valor diferencial, permitiendo que los equipos concentren sus esfuerzos en actividades de mayor contribución al negocio. Según su criterio, se trata de una evolución natural de los modelos de trabajo.
Por su parte, Josep Llauradó, Director de Tecnologia i Salut Digital de Consorci Sanitari Integral, abordó uno de los retos más recurrentes en el desarrollo de la IA: transformar proyectos piloto en capacidades desplegadas a mayor escala. Explicó que demostrar resultados en entornos limitados suele ser relativamente sencillo, mientras que extender esas iniciativas al conjunto de la organización requiere justificar inversiones, generar confianza y asegurar una adopción efectiva. La capacidad de superar esa transición marcará la diferencia entre iniciativas experimentales y ventajas competitivas sostenibles.
En este sentido, Juan Roldós puso el foco en la importancia de elevar la calidad de la interacción con la IA como palanca de productividad, destacando que la precisión en los prompts influye de forma directa en la calidad de los resultados y, en consecuencia, en la eficiencia operativa de los equipos. Rafael Romero, por su parte, señaló que el valor real de la IA emerge cuando los modelos operan sobre datos consistentes y gobernados, lo que no solo permite reducir errores, sino también aumentar la fiabilidad de las decisiones y reforzar la capacidad de la organización para actuar con mayor agilidad y seguridad en entornos complejos.
Los directivos coincidieron en que el avance de la IA en el entorno empresarial no depende exclusivamente de la madurez tecnológica, sino de la capacidad de las organizaciones para consolidar una base de datos fiable, bien gobernada y con contexto de negocio. A partir de ahí, la creación de valor se articula sobre la combinación de procesos sólidos, talento preparado y una adopción progresiva que permita transformar la experimentación en capacidades organizativas con impacto operativo y estratégico.
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