Datos y cultura, los grandes cuellos de botella para que la IA funcione en las compañías

La asociación empresarial Cesur ha reunido este miércoles en Málaga a expertos para medir el verdadero alcance de la Inteligencia Artificial en la empresa, con un dato clave: solo una pequeña parte de las compañías está convirtiendo estas tecnologías en resultados tangibles a gran escala.​

​Durante el encuentro, directivos y especialistas en innovación coincidieron en que el impacto real de la Inteligencia Artificial solo se produce cuando se incorpora a la cultura corporativa y se apoya en datos fiables y bien estructurados.​

La ponencia de apertura corrió a cargo de Alberto de Cárdenas, profesor en Les Roches, que expuso una radiografía del uso de la IA en las organizaciones, diferenciando las expectativas del negocio de los retornos reales.​

Apoyándose en informes de consultoras internacionales, De Cárdenas advirtió de que solo alrededor del 5% de las empresas está logrando generar valor real a escala con IA, lo que evidencia la dificultad de transformar la inversión en beneficios medibles.​

El éxito no depende de la tecnología, sino de cómo se integra en procesos y modelos operativos reales, señaló el experto, que recordó que “la IA optimiza operaciones, pero el verdadero diferencial competitivo sigue siendo humano”.​

Un momento de la mesa redonda.

También alertó de que hasta el 40% de las iniciativas avanzadas en IA podrían cancelarse antes de entrar en producción por falta de resultados claros o de una integración adecuada en la organización.​

En la mesa coloquio posterior, moderada por De Cárdenas, se presentaron casos de uso que muestran que la IA ya genera rentabilidad en empresas del sur de España, desde el sector agroalimentario hasta la industria aeronáutica.​

Claudia Escaño, responsable de datos y software de TROPS, explicó cómo la compañía ha pasado de proyectos piloto a aplicaciones con impacto directo en el negocio dentro de la cadena agroalimentaria.​

En TROPS, la IA se utiliza para analítica predictiva, automatización y soporte interno, con ejemplos como la predicción de cosecha para mejorar la planificación de recursos humanos, fábrica y área comercial, reduciendo la incertidumbre.​

La empresa también aplica sistemas de riego inteligente para optimizar el consumo de agua y elevar la calidad del fruto, reforzando la eficiencia en el campo con apoyo tecnológico.​

Escaño subrayó la centralidad del dato frente al algoritmo: “Sin una base de datos fiable y estructurada, la IA solo amplifica el ruido. El mayor freno para desplegar IA no suele ser el algoritmo, sino contar con datos de calidad y bien gobernados”.​

Por parte de AERTEC, Beatriz Rodríguez Gadea destacó la implantación de sistemas de agentes para consultar información corporativa y acceder al conocimiento interno de forma inmediata, precisa y eficiente.​

Rodríguez defendió la formación continua como pieza clave para normalizar la IA en el día a día de los profesionales y reivindicó la figura de los “AI Champions”.​

“Perfiles que actúan como puentes entre la capacidad técnica y la realidad diaria del trabajador para asegurar una transformación sostenible y alineada con el negocio”, definió sobre estos referentes internos.​

Desde la óptica del retorno económico, Luis de Valdés, director nacional de Canon Information Management Solutions, presentó cifras concretas de proyectos basados en IA en distintas compañías.​

De Valdés citó el ejemplo de Grupo Puma, donde la incorporación de estas soluciones permitió alcanzar el retorno de la inversión en apenas un año, demostrando la viabilidad económica de los proyectos bien diseñados.​

También mencionó el caso de Redur, que redujo el tiempo de gestión de albaranes de 72 horas a solo dos horas gracias a la aplicación de herramientas de Inteligencia Artificial.​

“Existe una reticencia basada en la certeza de lo que ya funciona, aunque sea ineficiente. El desafío es generar confianza mediante la formación en todas las áreas de negocio para entender qué aporta valor y qué es solo ruido”, concluyó