IA Generativa: La forma de disparar la productividad

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) está revolucionando la manera en que las empresas gestionan tareas y procesan información. Su verdadero potencial va mucho más allá de tareas básicas como el resumen automático de textos; permite crear contenido, traducir, generar imágenes y videos, y, sobre todo, automatizar procesos completos dentro de una organización. Estas tecnologías posibilitan el diseño de agentes y flujos de trabajo automáticos, realizando tareas complejas sin necesidad de supervisión directa, lo que se traduce en un crecimiento significativo de la productividad.

El segundo debate del Foro Tecnológico 2025 sobre al Puesto de trabajo digital & IA tiene por título “IA Generativa: La forma de disparar la productividad”. Durante este encuentro un selecto grupo de expertos tecnológicos expuso su visión respecto a las formas en las que las empresas pueden capitalizar las capacidades de la IA Generativa para hacer crecer la productividad de sus equipos. Este panel contó con la presencia de Mario Alonso, EMEA Presales Leader de Devoteam, Juan Antonio García, Business Development HPC&AI de Fsas Technologies, Jordi Largo, Head of Digital Workplace Iberia & Latam de NTT Data y de Luis Losada Lara, Drive Public Sector de OutSystems.

Descubrir todo lo que puede aportar la IA Generativa

Mario Alonso, EMEA Presales Leader de Devoteam abrió su intervención lanzando una serie de preguntas a los asistentes: “¿Estoy aprovechando al máximo todo lo que puedo hacer con la Inteligencia Artificial Generativa? ¿Tengo a mi empresa verdaderamente centralizada en cómo puedo aprovechar toda esta IA Generativa?”. Los resultados que se pueden obtener de emplear un asistente como ChatGPT, Gemini o Perplexity son muy llamativos, pero es fácil quedarse en la superficie y restringir su uso a tareas básicas, como el resumen de textos, cuando puede elaborar materiales, traducir a múltiples idiomas, generar imágenes e incluso vídeos.

En opinión de Mario Alonso, “la Inteligencia Artificial Generativa permite crear contenido. No nos centremos solo en resumir los correos entrantes y poco más. Vamos a ir más allá, vamos a crear flujos de trabajo: agentes, flujos, automatizaciones”. Esto abre las puertas a un crecimiento muy importante de la productividad, ya que la suma de las capacidades y conocimientos de cada empleado, junto con la información que maneja, y un uso efectivo de las posibilidades de la IA Generativa puede dar lugar a un aumento enorme de su productividad.

Se pueden obtener datos y resúmenes sobre largas cadenas de interacciones por correo con otras personas, o conseguir cifras agregadas procedentes de consolidar múltiples informes que manualmente serían muy laboriosos. Y en los que seguramente se cometerían errores. Y esto no hace más que preparar el camino para lo que viene en 2026, “poder crear agentes y flujos de trabajo para que hagan lo que necesitamos sin tener que estar encima de todo el proceso”. Mario Alonso, EMEA Presales Leader de Devoteam lo explicó con el siguiente escenario, “la mayoría utilizamos 6 o más fuentes de información al día (Salesforce, Jira, documentos, email,…). Imaginad unificar todo eso y en una misma interfaz tener la opción de poder preguntar, buscar información y crear contenido. Esa es la forma en la que vais a poder aprovechar toda esta IA generativa”.

Un cambio radical en el puesto de trabajo

Juan Antonio García, Business Development HPC&AI de Fsas Technologies, abrió su intervención con un pronunciamiento muy claro: “la IA generativa es una herramienta que está cambiando el puesto de trabajo de una forma completamente radical”. Hizo un breve recorrido por la historia de la IA, que se originó en los años 50 aunque no tuvo resultados de gran impacto hasta hace muy poco, “entre 2018 y 2022, cuando aparecen los transformers, las redes neuronales específicas que se descubre que son tremendamente útiles para el procesamiento del lenguaje”.

Pero esto es el panorama global de la IA. En 2023, la Unión Europea, siempre preocupada por la privacidad de los datos, creó un marco regulatorio con NIS2, DORA y otras normativas para delimitar el uso de la IA en el ámbito de la Unión. Precisamente este momento sirvió para que, como expone Juan Antonio García, Business Development HPC&AI de Fsas Technologies, “nuestra compañía decidió cubrir un hueco que no estaba resuelto. ¿Qué hacer cuando la privacidad y la soberanía de nuestros datos es innegociable? En casos así la única alternativa es hacerlo On-Premises”.

Y para poner en marcha un sistema en centros de datos propios, “solo hay dos formas, o lo haces tú o te lo dan hecho. Y el problema es mantenerlo al día, porque estamos ante una tecnología que evoluciona muy rápidamente. Hace falta contar con partners especializados en este aspecto”. Estamos inmersos en una sociedad del conocimiento y ya no es viable hacerse a un lado e ignorar las ventajas de la IA Generativa para la productividad y generación de alto valor pero la privacidad y la soberanía son innegociables.

Afortunadamente existen soluciones para disfrutar de todas las posibilidades de la Inteligencia Artificial Generativa, mediante infraestructura propia y modelos locales, pero sin renunciar al control de acceso. Expuso que, en su caso, “hemos desarrollado una solución pensada para la PYME que que es un appliance, basado en herramientas Open Source y que evolucionamos constantemente con asesoramiento especializado a los clientes”.

IA Generativa, un mundo por explorar

Cualquier revolución, y es innegable que la disrupción causada por la Inteligencia Artificial representa una verdadera revolución, tiene un sustrato de cambio tecnológico y/o económico, pero cuando comienza a coger fuerza es cuando las personas modifican sus costumbres y procesos para integrar estos avances. El verdadero cambio se produce cuando las personas cambiar en su forma de actuar..

Jordi Largo, Head of Digital Workplace Iberia & Latam de NTT Data, destaca que, según un informe reciente de KPGM[1], “la mitad de las personas en las organizaciones hacen su trabajo con la ayuda de la IA, pero no dicen que la han utilizado para hacer esa tarea”. Este informe pone de relieve también una falta de espíritu crítico ya que señala que “unos dos tercios de las personas que usan la IA Generativa no revisar los resultados. Utilizan el resultado sin analizar su validez”.

En su opinión, esto revela que en muchas organizaciones falta madurez para integrar las herramientas basadas en IA Generativa en los procesos cotidianos. En la mayoría se está ofreciendo formación sobre estas nuevas capacidades, pero “falta entender cuál es el rol de la IA generativa y de nosotros en ese binomio que se genera. Afrontar los riesgos éticos y de precisión”.

Por la parte más técnica, destaca este experto que hay que plantear el desafío de la escalabilidad cuando se pasa de los prototipos y las pruebas de concepto a un escenario real de trabajo y tener en cuenta también la importancia de la gobernanza. La base de la IA son datos, y generalmente hay que mantener el control sobre esos datos. Es crucial garantizar a las organizaciones que los datos están controlados y protegidos para cumplir con los requisitos regulatorios y de continuidad del negocio.

[1] https://kpmg.com/xx/en/our-insights/ai-and-technology/trust-attitudes-and-use-of-ai.html

Herramientas que crean herramientas

La productividad de todos los empleados con un puesto de trabajo digital depende, en gran medida, de las aplicaciones que tienen disponible. Según Luis Losada Lara, Drive Public Sector de OutSystems, no hay que descuidar cómo se crean estas aplicaciones y, más concretamente, de cómo mejorar con ayuda de la IA y la IA Generativa en particular, la productividad de los programadores que están desarrollando las herramientas que luego usaremos todos.

Las empresas que no evolucionen no tienen un largo futuro por delante, más bien al contrario. Los CEOs son conscientes de ello y según un informe de Gartner[1] cerca del 50% de ellos ha pedido a sus ejecutivos que implanten la IA en sus organizaciones para diferenciarse, pero creen que solo el 44% de sus CIOs posee conocimientos realmente sólidos sobre inteligencia artificial. Esta diferencia entre lo que se requiere dentro de la visión de las organizaciones y lo que son capaces de llevar a cabo es muy grande, posiblemente es la mayor brecha que se ha producido hasta el momento con la llegada de una nueva tecnología.

Esta falta de conocimientos es la que posiblemente esté detrás de los malos resultados que están teniendo muchas de las empresas pioneras en poner en marcha desarrollos basados en IA Generativa. Según un informe del Boston Consulting Group[2], dos de cada tres pioneros no están contentos con el resultado que han obtenido. Las soluiones que han desarrollado, no escalan y no se adoptan, “tienen muchos problemas para ser algo transformacional dentro de sus organizaciones”

Esto se debe a que se han encontrado con numerosos problemas en el recorrido: la selección del modelo adecuado; definir si lo desplegarán en infraestructuras cloud, híbridas u On-Premises; garantizar la seguridad; disponer del talento necesario para llevarlo a cabo. “Son múltiples retos y son muy similares a los que se plantea el desarrollo de software”, expone el experto de OutSystems.

[1] https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-05-06-gartner-survey-reveals-that-ceos-believe-their-executive-teams-lack-ai-savviness

[2] https://www.bcg.com/press/12january2024-ceos-genai-hype-or-experimenting

Un informe de Forrester[1] ya decía que va a cambiar todo, “la forma en la que se va a entregar software no va a ser igual que antes. Vamos a ser muchos más rápidos en la utilización de Low-code e IA Generativa, para poder tener esas aplicaciones listas”. La consultora Gartner también afirma que “en 2027 cerca del 15% del software que se genere no lo va a haber tocado una persona”.

Y eso plantea un desafío de primera magnitud. Como expone Luis Losada Lara, Drive Public Sector de OutSystems, “el entorno nos lleva a adoptar herramientas de desarrollo más rápidas para poder ofrecer resultados al ritmo que demanda el negocio. Pero esto nos puede llevar a sistemas que tengan importantes fallos de seguridad ya que nadie las ha evaluado. O tomamos las medidas de seguridad, de compliance y de visibilidad necesarias o nos vamos a encontrar en una situación muy difícil”. Para ello propone herramientas como OutSystems Mentor que acompañan a los equipos de desarrollo y garantiza que el código creado cumpla con todas las medidas y estándares de desarrollo, seguridad y operación, “para que nuestras herramientas de productividad nos lleguen antes y mantengan la calidad necesaria”.

En resumen

La IA Generativa ofrece ventajas como la obtención de datos e informes consolidados, el procesamiento eficiente de largas cadenas de correos, y la integración de múltiples fuentes de información en una sola interfaz desde la que es posible buscar, analizar y crear contenido. Sin embargo, la adopción de estas herramientas debe ir acompañada de una reflexión sobre la privacidad, la seguridad de los datos y la necesidad de escalabilidad y control en entornos reales de trabajo, especialmente ante normativas como las de la Unión Europea.

El avance de la IAG también plantea desafíos. Las empresas deben disponer de la infraestructura adecuada, decidir si emplean soluciones en la nube, híbridas o locales (On-Premises), y contar con talento especializado. Es fundamental acompañar la implantación con buenas prácticas de gobernanza y formación, promoviendo un uso crítico de la IA y revisando los resultados que ofrece.

El éxito en la adopción de la IAG pasa por integrar soluciones que posibiliten procesos más rápidos, software creado con código seguro y visibles, y una mejora constante en la entrega de aplicaciones y servicios, evitando errores comunes en los primeros desarrollos y asegurando el cumplimiento normativo y de calidad.

[1] https://www.forrester.com/report/the-rise-of-application-generation-platforms/RES180894