Digital Sevilla
5 de noviembre de 2025
El entusiasmo por la IA ha llevado a muchas empresas a invertir antes de diagnosticar. El resultado: proyectos que no escalan y costes que se multiplican. Expertos advierten de que la clave no está en la tecnología, sino en la estrategia.
La inteligencia artificial generativa ha pasado en dos años de ser una promesa futurista a una exigencia inmediata. Las empresas compiten por incorporar modelos como Copilot o ChatGPT, convencidas de que automatizar significa avanzar. Pero la realidad empieza a poner límites a la euforia: cada vez más organizaciones descubren que implantar IA sin planificación previa puede ser una inversión mucho más cara de lo previsto.
El análisis del MIT Project NANDA sobre la adopción empresarial de inteligencia artificial confirma que buena parte de los proyectos fracasan antes de llegar a producción. ¿El motivo? La ausencia de diagnóstico y gobernanza. El estudio observa que las compañías que cuentan con asesoramiento externo especializado duplican su tasa de éxito frente a las que lo abordan únicamente con recursos internos.
“El error más frecuente es pensar que basta con poner un ChatGPT interno para tener resultados inmediatos”, explica Raúl Lendínez, AI Strategic Consultant en Pasiona. “La IA generativa es potentísima, pero sin integración con los sistemas corporativos se queda en una demo vistosa. Si no se conecta con el ERP, el CRM o la documentación interna, la empresa acaba con un asistente que responde con información general, pero sin impacto real en el negocio”.
El fenómeno es recurrente. Organizaciones que esperaban automatizar tareas descubren, al poco tiempo, que la falta de conexión con sus datos corporativos o la mala calidad de los mismos bloquea cualquier avance. A ello se suma un segundo coste, el humano: equipos que no han sido formados en cómo trabajar con IA generativa y que terminan percibiéndola como un obstáculo más que como una ayuda. “La IA no falla por la tecnología, sino por la falta de contexto y capacitación”, apunta Lendínez.
El entusiasmo por la adopción inmediata está dando paso a un enfoque más maduro. Cada vez más empresas comprenden que la IA no se compra, se diseña y se planifica. Antes de invertir en modelos o licencias, es necesario entender el nivel de madurez digital, la calidad de los datos y los riesgos que implica cada caso de uso.
Con esa visión, Pasiona ha desarrollado AI Assessment, una metodología que analiza la infraestructura, los procesos y la preparación de los equipos antes de incorporar inteligencia artificial.
El servicio combina sesiones de diagnóstico estratégico con análisis técnico para identificar áreas de mejora, casos de uso viables y oportunidades de optimización. “Sin un diagnóstico previo, el riesgo es tener un juguete caro en lugar de un copiloto estratégico”, advierte Lendínez.
El objetivo, dice, es claro: transformar la IA en un activo real, capaz de mejorar el retorno de inversión y acelerar la innovación sin comprometer la seguridad ni la coherencia de los procesos.
Pero incluso cuando la integración técnica funciona, surge un reto más complejo: la gobernanza. Con múltiples agentes generativos interactuando en distintos departamentos, las empresas necesitan garantizar trazabilidad, seguridad y cumplimiento normativo.
“El reto ya no es probar la tecnología, sino integrarla con criterio y estrategia”, resume Lendínez. Para responder a ese desafío, Pasiona ha creado Aigents Manager, una solución corporativa para desplegar, escalar y supervisar múltiples agentes inteligentes con sentido estratégico.
Esta plataforma ofrece a las organizaciones una visión unificada de todas sus iniciativas de IA, asegurando control sobre la información que manejan los agentes, cumplimiento del AI Act y trazabilidad de los resultados. “Con AIgents Manager, la IA deja de ser una colección de pruebas aisladas para convertirse en un ecosistema gobernado, auditable y conectado al negocio”, añade.
El valor está en la profesionalización: en convertir la inteligencia artificial en un activo con propósito, capaz de evolucionar con la estrategia de la compañía y no al margen de ella.
La visión de Lendínez va más allá de la eficiencia inmediata. “La IA generativa empieza como copiloto, pero su destino es ser arquitecto de nuevas formas de trabajar”, afirma. Hoy ya existen agentes que redactan informes, priorizan tareas o generan propuestas a partir de datos corporativos. “El desafío no es tecnológico, sino organizativo: cómo integrar esa capacidad en los flujos de trabajo reales sin perder control humano ni responsabilidad”.
En este contexto, las empresas españolas que adopten IA con visión estratégica tienen una oportunidad histórica de escalar productividad y competitividad. Pero la condición es clara: planificar antes de automatizar.
Porque cuando se trata de inteligencia artificial, lo barato sale caro.
Y el verdadero ahorro empieza siempre con una buena estrategia.
