Gustavo Frega, Senior Academic Strategy & Business de ISACA, y Carlos Manuel Toledo, Chief Product Officer de Datadope, analizaron en un webinar el impacto de la IA en la empresa, el salto del piloto a la implantación real, el papel de los agentes autónomos, el riesgo de una posible burbuja y la necesidad de combinar innovación con control humano.
El encuentro dibujó un panorama de avance real pero desigual donde las grandes compañías y los sectores que están muy digitalizados ya exploran despliegues ambiciosos, mientras que la pyme sigue moviéndose con más cautela y con menos capacidad para transformar procesos a gran escala. En ese escenario, los ponentes destacaron que la IA es una tecnología que empieza a tocar operaciones, modelos de negocio y estructuras organizativas, aunque todavía convive con expectativas sobredimensionadas y con demasiadas pruebas de laboratorio que no llegan a producción.
La primera idea que dejó el debate es que la madurez de la IA depende mucho del tamaño de la empresa y del nivel de ambición con que se adopta. Gustavo Frega, Senior Academic Strategy & Business de ISACA subrayó que “la IA ya forma parte del día a día empresarial, pero que las grandes corporaciones han avanzado mucho más rápido que el tejido pyme, especialmente en España, donde este último concentra la mayor parte del mercado. Esa brecha no solo refleja diferencias presupuestarias, sino también de cultura, de capacidad técnica y de velocidad para convertir la innovación en valor tangible”.
Por su parte, Carlos Manuel Toledo, Chief Product Officer de Datadope, coincidió “en que muchas organizaciones han quedado atrapadas en la fase del piloto. El problema no es tanto experimentar como quedarse ahí, sin dar el paso hacia una implementación que resuelva dolores reales del negocio”. Tal y como expuso Toledo, “la IA se está usando sobre todo para optimizar costes y tareas, pero aún son pocas las empresas que se plantean un cambio de modelo organizacional comparable al que en su día provocó la transformación digital.
Agentes con control
Uno de los ejemplos que se pusieron durante la celebración del webinar es el de una startup que desarrollaba una agencia de viajes apoyada en agentes inteligentes casi autónomos, capaces de emitir tickets, recomendar viajes y sustituir parte del trabajo humano operativo. Toledo lo presentó como una muestra de cómo la IA puede habilitar modelos de negocio radicalmente distintos y centrados en desarrollar procesos más eficientes. Se trata de un planteamiento que Toledo lo comparó con los bancos digitales, que no eliminaron a las entidades tradicionales, pero sí obligaron a toda la industria a innovar y a rebajar fricciones para el usuario.
Aun así, Frega introdujo un matiz decisivo: la autonomía total sigue necesitando supervisión humana. Aunque valora el potencial de estos modelos, defendió que “en ciertas tareas todavía debe existir una capa de control para evitar errores, sesgos o decisiones que no deberían dejarse completamente en manos de una máquina”. En definitiva y tal y como expuso el portavoz de ISACA, “la IA avanza, pero la empresa no puede renunciar a los mecanismos de validación, trazabilidad y responsabilidad”.
Uno de los aspectos que caracterizan al uso y al impacto de la IA en las empresas en la actualidad es el exceso de expectativas. En este sentido, el portavoz de Datadope reconoce que existe inversión real en IA y que sus aplicaciones llevan años presentes en ámbitos como el reconocimiento facial o los algoritmos de recomendación, aunque la conversación pública se haya intensificado sobre todo desde la irrupción de la IA generativa. Tal y como expuso, “el mercado necesita distinguir entre automatización clásica e inteligencia artificial auténtica, porque no todo lo que se vende como IA responde a capacidades realmente inteligentes”.
Para Frega, estamos en una especie de dejavu y sitúa la situación actual con la burbuja de las puntocom de principios de siglo. A su juicio, “la IA tiene el potencial de cambiar el paradigma de trabajo y de vida de forma tan profunda como lo hizo Internet, pero también arrastra tres riesgos que merecen atención: valoraciones desorbitadas, omnipresencia del etiquetado “powered by AI” y, sobre todo, costes crecientes de infraestructuras, centros de datos y energía”. Su diagnóstico no afirma que la burbuja en torno a la IA ya exista, pero sí advierte de que puede formarse si la industria no ajusta promesas, gasto y resultados.
Ese punto de vista encontró eco en Toledo, que insistió en que “el mercado está entrando en una fase de depuración del hype. Las compañías que sobrevivirán serán las que aporten inteligencia artificial real, con casos de uso útiles y medibles, no las que simplemente incorporen la etiqueta al discurso comercial”. Tal y como expuso, “este filtro no es una mala noticia, sino una señal de madurez: el sector empieza a premiar más los resultados que las promesas”.
El impacto de la IA en un ciclo más largo
Toledo insistió en que la inteligencia artificial “no es una novedad repentina, sino una tecnología con una trayectoria larga, con fases de avance, promesas excesivas y correcciones posteriores. La IA nació más o menos allá en los años 50, junto con la computación y ya atravesó el primer invierno de en los años 60-70, seguido de un segundo periodo de enfriamiento que se extendió hasta los años 90 aproximadamente”. Tal y como explicó esa sucesión de entusiasmos y retrocesos sirve para contextualizar el momento presente y para evitar conclusiones apresuradas sobre el estado real de la tecnología.
A partir de ahí, el Chief Product Officer de Datadope, defendió que esta vez hay una diferencia esencial respecto a los ciclos anteriores: “Hoy es masivo, está en toda la sociedad y, además, ya estamos resolviendo casos reales”. Según dijo, esa es la gran frontera con etapas pasadas, cuando buena parte de las promesas quedaban encerradas en el terreno académico. En su intervención, insistió en que no cree que se repita un escenario como los anteriores inviernos de la IA “precisamente porque ya no se trata solo de investigación o de expectativa, sino de usos concretos que están entrando en la vida empresarial y social”, concluyó
Gustavo Frega, Senior Academic Strategy & Business de ISACA, recogió esa idea desde otra perspectiva y la conectó con el funcionamiento exponencial de las tecnologías emergentes. Señaló que “el arranque de herramientas como ChatGPT mostró una adopción masiva en muy poco tiempo”, pero también advirtió de que el “uso real cae, aunque no lo haga en picado”. Su observación no niega el valor de la tecnología, sino que invita a distinguir entre el impacto inicial y la consolidación posterior, cuando el entusiasmo se enfría y solo permanecen los usos verdaderamente útiles.
Frega también subrayó que, aunque los casos de uso hoy son “menos etéreos” que en la crisis de las puntocom, el riesgo sigue ahí si no se actúa con prudencia. Mencionó además la presión que están ejerciendo los “despidos masivos” y la sustitución de capital humano por agentes de inteligencia artificial, aunque matizó que ya se están viendo empresas que “están dando marcha atrás”. Esa coexistencia de impulso y rectificación, según su lectura, es precisamente la señal de que el mercado todavía está buscando su equilibrio.
En ese marco, Toledo cerró el encuentro con una síntesis: “Hoy la IA no vive en un laboratorio aislado ni en una promesa futura, sino en una tecnología que ya ha demostrado capacidad para transformar sectores, productos y procesos. La historia de la IA avanza por ciclos, pero el actual parece más resistente que los anteriores porque está sostenido por casos de uso reales, una adopción transversal y una presión empresarial por resultados, no solo por expectativas”.
