La inteligencia artificial solo genera valor cuando es capaz de transformar los datos en decisiones que mejoran la eficiencia y la competitividad. Ese fue el principal mensaje de un panel que puso el foco en la necesidad de combinar gobernanza, analítica avanzada y nuevos modelos de decisión para acelerar la transformación de las organizaciones.
En el marco del Foro-Tendencias Del dato a la acción: IA, IoT, gemelos digitales y gestión avanzada de activos para la Agenda 2030-2050, organizado por la Plataforma enerTIC.org, el panel «Del dato a la decisión: analítica avanzada para impactar en eficiencia y sostenibilidad» reunió a expertos de compañías tecnológicas y centros de investigación para analizar cómo la evolución de la inteligencia artificial está cambiando la forma en que empresas e industrias gestionan la información y toman decisiones.
Durante la sesión participaron Borja Pérez, Director Ejecutivo Dato e IA en Teknei; Gonzalo Valle, Director de Preventa de IFS Iberia; María Blasco Roca, Directora del Departamento de Consultoría Tecnológica de ITI; David Sánchez, Chief AI Solutions Officer de Baobab AI; Javier Barrachina, Director for Data & AI Iberia & Latam de Inetum; y Alicia Domarco, Data & AI Offering Partner de DXC. A través de sus intervenciones y de diversos casos de éxito, mostraron cómo las organizaciones están evolucionando desde modelos centrados en la recopilación de datos hacia estrategias orientadas a convertir ese conocimiento en decisiones con impacto directo sobre el negocio.
A pesar de la diversidad de sectores, tecnologías y proyectos presentados, el debate dejó una conclusión común: el verdadero reto ya no consiste en disponer de más información, sino en construir organizaciones capaces de convertir los datos en decisiones más rápidas, precisas y alineadas con sus objetivos de negocio.
Del dato a la decisión: un nuevo paradigma
Durante años, la prioridad de muchas organizaciones ha sido recopilar y almacenar grandes volúmenes de información. Sin embargo, los participantes coincidieron en que esa etapa ha quedado atrás. Hoy, el dato constituye el punto de partida, pero el verdadero valor aparece cuando puede transformarse en decisiones capaces de optimizar procesos, anticipar escenarios y generar ventajas competitivas.
En ese contexto, la inteligencia artificial actúa como el elemento que permite activar el potencial del dato. Ya no se trata únicamente de analizar información o generar indicadores, sino de facilitar una toma de decisiones más inteligente mediante modelos capaces de interpretar contextos complejos, automatizar procesos y apoyar la actividad operativa de las organizaciones.
Esta evolución exige también una visión transversal de la empresa. Los datos, los modelos analíticos y la inteligencia artificial dejan de entenderse como iniciativas aisladas para integrarse en una estrategia común que conecte tecnología, negocio y personas.
La IA necesita datos de confianza
Uno de los mensajes más repetidos durante el panel fue que la inteligencia artificial solo puede escalar si se apoya sobre una base sólida de información. La calidad del dato, su trazabilidad, la existencia de modelos de gobierno claros y una arquitectura capaz de integrar información procedente de múltiples sistemas se consolidan como requisitos imprescindibles para generar resultados fiables.
En este sentido, los ponentes coincidieron en que muchas organizaciones todavía deben resolver desafíos relacionados con la fragmentación de la información, la existencia de silos tecnológicos o la proliferación de soluciones de IA desconectadas entre sí. Superar estas limitaciones requiere construir plataformas de información gobernadas y escalables que permitan compartir conocimiento y gestionar los modelos de forma unificada.
La gobernanza debe extenderse, además, más allá de los propios datos. Procesos, personas, seguridad, privacidad y capas semánticas que faciliten la comprensión del contexto forman parte de un mismo ecosistema cuyo objetivo es garantizar que la inteligencia artificial pueda ofrecer respuestas consistentes y generar confianza en la toma de decisiones.
Del análisis a la acción
Otro de los grandes ejes del debate fue la necesidad de superar una visión centrada exclusivamente en el análisis para avanzar hacia modelos capaces de actuar sobre la realidad operativa de las organizaciones, integrando la inteligencia en los procesos diarios y facilitando la toma de decisiones en tiempo real. En este sentido, se destacó la importancia de conectar los datos con la ejecución, de manera que las conclusiones obtenidas no se queden en informes, sino que se traduzcan en acciones concretas que generen valor tangible para el negocio.
Los casos de éxito presentados mostraron cómo la combinación de inteligencia artificial, optimización matemática y analítica avanzada permite reducir drásticamente los tiempos de planificación, optimizar operaciones complejas, anticipar incidencias o mejorar la resolución de averías mediante el procesamiento inteligente de imágenes. El objetivo ya no es únicamente conocer qué está ocurriendo, sino determinar cuál es la mejor decisión posible en cada momento.
En esta evolución adquiere especial relevancia el concepto de Decision AI, entendido como la capacidad de combinar modelos predictivos, algoritmos de optimización y simulación para seleccionar, entre múltiples alternativas, aquella que genera el mayor valor dentro de un contexto determinado.
Hacia organizaciones capaces de decidir
La evolución de la inteligencia artificial apunta hacia modelos cada vez más autónomos, capaces de colaborar entre sí y ejecutar tareas complejas con una intervención humana cada vez más reducida. Los participantes señalaron que la IA agéntica y las arquitecturas basadas en agentes representan uno de los próximos pasos en esta transformación, permitiendo coordinar múltiples procesos de forma dinámica y adaptativa.
No obstante, el panel también recordó que la adopción tecnológica continúa siendo desigual. Aunque la inversión en inteligencia artificial mantiene un fuerte crecimiento, todavía existe una importante distancia entre las organizaciones que experimentan con estas tecnologías y aquellas que consiguen integrarlas de forma efectiva en sus procesos de negocio.
Reducir esa brecha pasa por construir soluciones escalables, controlar los costes asociados a los nuevos modelos de IA y dotar a las organizaciones de estructuras capaces de incorporar estas capacidades de forma progresiva y sostenible. Esto implica también definir una hoja de ruta clara, priorizar casos de uso con impacto real en el negocio y fomentar una cultura interna que facilite la adopción de estas tecnologías, asegurando que los equipos cuenten con las competencias necesarias para aprovechar todo su potencial.
El impacto se mide en resultados
Más allá de las tecnologías concretas, el panel dejó claro que el éxito de la inteligencia artificial no debe medirse por el número de modelos desplegados ni por la cantidad de datos disponibles, sino por su capacidad para generar resultados tangibles y sostenibles en el tiempo. En este sentido, los ponentes coincidieron en que el verdadero valor de la IA reside en su integración efectiva en los procesos de negocio y en su alineación con los objetivos estratégicos de cada organización.
Incrementar la productividad, optimizar operaciones, reducir tiempos de respuesta, mejorar la competitividad o avanzar hacia modelos más eficientes y sostenibles fueron algunos de los beneficios compartidos a través de los distintos casos de éxito presentados durante la sesión. Estos ejemplos pusieron de manifiesto cómo la aplicación práctica de la inteligencia artificial está permitiendo a las empresas no solo mejorar su rendimiento, sino también adaptarse con mayor agilidad a un entorno cada vez más dinámico y exigente.
En definitiva, el debate puso de manifiesto que la verdadera transformación comienza cuando el dato deja de ser un fin en sí mismo para convertirse en el punto de partida de una toma de decisiones más inteligente. Solo entonces la inteligencia artificial empieza a generar un impacto real sobre el negocio y se consolida como una herramienta estratégica para impulsar organizaciones más competitivas, eficientes y preparadas para afrontar los retos del futuro.
