Inaugurado en abril del año pasado, el Neoris Artificial Intelligence Hub (NAIH) nació con la idea de acercar el potencial de la IA -concretamente de la generativa- a las empresas desde un punto de vista práctico.

Un proyecto cuya génesis se remonta a hace más de dos años, “cuando empezamos a ver que el nivel de sofisticación de los clientes variaba muchísimo”, recuerda Álvarez Satorre. “Había compañías que ya habían entendido cómo aplicar la inteligencia artificial generativa y estaban definiendo una estrategia. Otras estaban haciendo pilotos, y otras directamente no sabían por dónde empezar”.

Cuando la IA no es un experimento

Hasta entonces, esta tecnológica llevaba tiempo utilizando modelos tradicionales de machine learning, pero la llegada de la generativa marcó un punto de inflexión. “Vimos una oportunidad para crear un foro propio”, explica el directivo. “Un lugar donde compartir con nuestros clientes lo que íbamos aprendiendo y lo que estábamos haciendo con ellos”.

El impulso del NAIH coincidió, además, con un movimiento estratégico. En noviembre de 2024, Epam Systems adquirió Neoris y pasó a ser Epam Neoris. La multinacional ya contaba con un hub en Boston donde organizaba encuentros con clientes, así que lo natural fue tomarlo como referencia para crear el de Madrid.

Desde entonces, admite Álvarez Satorre, la compañía ha evolucionado “muchísimo”, a pesar de que tras la integración se vieron “deslumbrados por el tamaño de una empresa de más de 60.000 personas y una manera de trabajar diferente, mucho menos jerárquica de lo esperado”.

Pronto descubrieron que sus capacidades técnicas se ampliaban “enormemente”. La visita de este medio permite seguir esa evolución. Al principio, los casos de uso se centraban en mejorar la productividad personal en tareas como leer correos, redactar documentos, interpretar textos o generar resúmenes de reuniones. “Esa primera fase fue clave para entender qué aporta la tecnología y cómo mejora el día a día”, explica el directivo.

Inteligencia aumentada

El salto llegó al trasladar esas capacidades al desarrollo de software. “La productividad de diseñadores, programadores y perfiles de testing ha cambiado muchísimo”, afirma Álvarez Satorre. “Nosotros hablamos de inteligencia aumentada, porque la IA no sustituye a las personas, las complementa”.

Los ejemplos son muy concretos. “Teníamos una aplicación para plataformas de televisión completamente sin documentar”, recuerda. “Tradicionalmente, el trabajo habría requerido quince personas durante un año. Con inteligencia artificial lo resolvimos en un mes y con tres personas, dejando además la aplicación preparada para su migración a Java”.

Enumera casos similares en compañías de seguros o en banca. En este último sector, han desarrollado soluciones capaces de analizar cláusulas hipotecarias para detectar automáticamente aquellas que debían devolverse a los clientes tras los cambios regulatorios. “Eso permitió dar mucho más servicio y hacerlo mucho más rápido”, apunta.

Un impacto que también se extiende a la atención al cliente. En los contact centers, los agentes ‘humanos’ ya no dependen únicamente de comandos de instrucciones (scripts) rígidos. “Ahora tienen un agente de IA que les permite saber qué productos tiene el cliente y qué propuesta hacerle, incluso cómo decírselo”.

Educación y sanidad a prueba

En el ámbito educativo, y sólo un día antes del encuentro con este periódico, han desplegado una nueva plataforma pensada para gestionar los picos de llamadas que se producen al inicio del curso académico en una universidad madrileña.

Acomodados en una de las gradas del auditorio, el directivo cuenta que en esta institución educativa se concentran en tres semanas “miles de llamadas” difíciles de atender. “Ahora, cuando los estudiantes solicitan una beca, el proceso llega ya filtrado al departamento correspondiente”, afirma mientras visualizamos una demostración en la gran pantalla que preside la sala. “La IA no concede la beca, pero mejora radicalmente la calidad del servicio”, añade.

Algo similar ocurre en sanidad cuando menciona el trabajo que están realizando para una clínica. “Su contact center de unas 80 personas perdía llamadas y no podía dimensionar los picos”, adelanta.

“Con agentes virtuales ganas elasticidad. No se trata de eliminar agentes humanos, sino de ayudarles para que, con inteligencia aumentada, sean más productivos y mejore la calidad del servicio”, recalca.

Orden y gobernanza

A medida que avanza la conversación, Álvarez Satorre vuelve una y otra vez a la misma idea: la inteligencia artificial no funciona sin orden previo. “Muchas empresas llegan diciendo ‘quiero inteligencia artificial’, pero no tienen claro qué problema quieren resolver. No es lo mismo leer documentos que mejorar la agilidad de un departamento legal o comercial”, señala a modo de aviso.

Por eso, en ocasiones “hacemos de Pepito Grillo”, admite Álvarez con una ligera sonrisa. “Les decimos: crea una capa semántica por encima de tus datos, identifica cuál es tu golden source [único registro y más confiable de datos de una empresa]. Aunque no migres todo ahora, necesitas saber cuál es el dato bueno”.

El riesgo, advierte de nuevo, es repetir errores del pasado. Y para ilustrarlo realiza un símil con Excel: “Hay quien hace una hoja sencilla y quien monta aplicaciones críticas sin gobernanza. Con la IA pasa lo mismo: si no controlas la trazabilidad, puedes tener problemas serios”.

Aunque la inteligencia artificial centra buena parte del discurso, el NAIH también refleja otras prioridades: proyectos de datos y gobernanza, migración a cloud, ciberseguridad, modernización de aplicaciones y desarrollo de soluciones específicas para clientes y Administraciones públicas.

La integración con Epam, afirma Álvarez Satorre, ha reforzado la posición de la compañía: “Mientras el mercado crece en torno a un 2% o un 3%, nosotros hemos más que duplicado esa tasa”. La ambición para 2026 es, añade, crecer cerca del 10%, “con una estrategia basada en trabajar con menos clientes, pero con relaciones más profundas”.

Al salir del hub, la sensación es que la inteligencia artificial forma parte de la rutina diaria. No es un plan, ni un piloto, ni una estrategia: aquí se lleva a la práctica y se mide su impacto y su valor.