La capacidad de anticipar incidencias y transformar los datos en decisiones estratégicas, apoyada por la IA, está redefiniendo la eficiencia y la resiliencia de las organizaciones. Para avanzar, es necesario dejar atrás enfoques reactivos y adoptar modelos que permitan la detección temprana de riesgos, la automatización de procesos y la mejora continua de la experiencia de los equipos. Este cambio exige un equilibrio sólido entre tecnología, información y personas, garantizando la fiabilidad de los datos y el control sobre los sistemas inteligentes para que la innovación genere resultados sostenibles.
El encuentro “Organizaciones Inteligentes: IA, Eficiencia y Resiliencia de Negocio”, impulsado por OpenText y organizado por Dir&Ge, puso de relieve cómo las empresas están aplicando modelos predictivos y sistemas autónomos que combinan criterio humano y tecnología. Los directivos destacaron la importancia de anticiparse a las incidencias, asegurar la consistencia de los procesos y establecer un marco sólido de supervisión sobre los datos y los agentes inteligentes. Asimismo, subrayaron la necesidad de acompañar a las personas en la adopción de nuevas formas de trabajo, integrando cultura, procedimientos e IA en una estrategia coherente y alineada con los objetivos de negocio.
Predicción, Automatización y Gestión de Incidencias
En entornos complejos, las organizaciones necesitan anticipar riesgos para reducir brechas y reforzar la operatividad de los equipos. La integración de sistemas avanzados permite ir más allá de la simple detección de incidencias en tiempo real, impulsando una toma de decisiones más precisa y orientando recursos y talento hacia actividades de mayor valor.
Abel Torrubiano, South Europe Sales Director de OpenText, señaló que las herramientas de detección avanzada han alcanzado un alto nivel de desarrollo, pero la prevención automática aún requiere consolidación. Destacó que “los datos fiables y su correcta contextualización son determinantes para que los sistemas autónomos apoyen decisiones coherentes y eficientes”. Para él, combinar la experiencia de los equipos con la información generada por los sistemas inteligentes permite evolucionar hacia modelos predictivos capaces de optimizar la eficiencia operativa. Este enfoque aporta un soporte fiable para la toma de decisiones estratégicas y ayuda al negocio a identificar oportunidades de mejora y reforzar su resiliencia.
Javier García Vizcaíno, Director de Aplicaciones de Acciona, puso el foco en la evolución del rol de las personas dentro de los procesos, señalando que liberar a los equipos de tareas repetitivas permite concentrar su esfuerzo en actividades de mayor impacto. Destacó la importancia de escoger el momento adecuado, establecer una gobernanza clara sobre los agentes avanzados y acompañar a los profesionales para asegurar que la automatización genere valor sin comprometer la experiencia ni la eficiencia. Asimismo, señaló que “integrar metodologías de aprendizaje continuo y reforzar la comprensión de los sistemas inteligentes permite a los equipos anticipar problemas, responder con agilidad y tomar decisiones de manera más consistente, equilibrando innovación tecnológica y criterio humano”.
Para David Moreno del Cerro, CISO Global de Tendam, “el principal desafío es garantizar que los datos sean íntegros, consistentes y comprensibles para toda la organización, evitando errores en la automatización y asegurando decisiones alineadas con los objetivos estratégicos”. Subrayó que cada área debe asumir la responsabilidad sobre su información, de modo que la automatización respalde decisiones informadas y coherentes, equilibrando riesgo y oportunidad. Además, destacó que la correcta integración de los sistemas inteligentes exige claridad en los procesos y un enfoque disciplinado que permita a la tecnología acelerar la toma de decisiones sin generar incertidumbre.
Gobernanza, Integración y Cultura de la IA
La adopción de sistemas inteligentes y agentes autónomos requiere no solo tecnología avanzada, sino también un enfoque integral que combine supervisión, responsabilidad y adaptación cultural. La clave está en articular procesos claros, roles definidos y modelos de gobernanza que permitan a la IA potenciar la eficiencia sin comprometer la toma de decisiones ni la responsabilidad de los equipos.
Según Luis Colino, North & South Europe Leader, IT Operations Management Sales Engineering de OpenText, la confianza en los agentes inteligentes depende de procesos sólidos y de una correcta estructuración de la información. Destacó que “la IA debe actuar como un asistente que optimice la productividad y la rapidez en la toma de decisiones, integrándose de manera gradual y controlada con los profesionales”. Señaló además que implementar mecanismos de trazabilidad y coordinación entre agentes permite minimizar errores, facilitar la comunicación interdepartamental y garantizar que la información crítica fluya de manera coherente, manteniendo la supervisión humana sobre los puntos clave del proceso.
Por su parte, Ricardo Enríquez, Head of Quantum Technologies Team de Repsol, resaltó que la selección de plataformas, modelos y tecnologías es un factor estratégico para evitar el vendor locking y asegurar compatibilidad con las capacidades locales de cada área. Señaló que “la efectividad de la integración tecnológica depende de una cultura corporativa que acompañe la transformación, donde los profesionales entiendan los límites y posibilidades de la IA, y la responsabilidad final sobre las decisiones permanezca en manos expertas”. Además, destacó que los sistemas inteligentes son especialmente eficaces para detectar problemas complejos, pero requieren de un juicio cualitativo para interpretar resultados y tomar decisiones fiables, así como una gobernanza que articule datos, procesos y tecnología para generar eficiencia sostenida en todos los niveles de la organización.
Javier Pérez de Zabalza, IT Transformation Director and RPA de Gestamp, enfatizó la necesidad de establecer procesos claros y roles responsables que supervisen tanto la automatización como el trabajo de los agentes avanzados. Destacó que “capacitar a los profesionales para comprender el funcionamiento de los sistemas y asumir la responsabilidad final de las decisiones es fundamental”. Resaltó que, al optimizar tareas rutinarias mediante la IA, los equipos pueden centrarse en decisiones estratégicas de mayor impacto, mientras la supervisión estructurada asegura coherencia y consistencia en los resultados, equilibrando agilidad y control de manera sostenible.
Para Abel Torrubiano, un enfoque equilibrado, que integre personas, procesos y tecnología, es esencial para que la automatización genere valor sostenido. En esa línea, Luis Colino subrayó que la evolución hacia un ecosistema de agentes supervisados requiere aprendizaje continuo y una visión estratégica que garantice la coherencia entre los objetivos de negocio y la implementación tecnológica.
Los directivos coincidieron en que construir organizaciones inteligentes exige anticipación, integración tecnológica planificada, supervisión clara de datos y agentes, y un cambio cultural profundo. La IA actúa como acelerador de eficiencia y apoyo estratégico, pero la responsabilidad última y la toma de decisiones permanecen en las personas, quienes, apoyadas por la tecnología, pueden reforzar la resiliencia, la eficiencia y la generación de valor sostenible en toda la organización.
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