La inteligencia artificial empresarial está entrando en una nueva etapa. Tras varios años marcados por pilotos, pruebas de concepto y experimentación, las organizaciones buscan ahora trasladar estas capacidades a procesos reales de negocio, con resultados medibles y capacidad de escalado.
Esa fue una de las principales conclusiones compartidas por Tokiota, empresa española especializada en inteligencia artificial, plataformas de datos, cloud e infraestructuras securizadas, durante un encuentro con medios en el que expuso su visión sobre la evolución de la IA empresarial y su aplicación en sectores como energía, seguros, farmacia y hospitality.
Según la compañía, uno de los principales desafíos que observan en el mercado es que muchas organizaciones han invertido en iniciativas aisladas de inteligencia artificial que generan valor puntual, pero que posteriormente encuentran dificultades para extenderse al resto de la compañía. En respuesta a esta realidad, Tokiota ha desarrollado una biblioteca de más de 500 casos de uso sectoriales y una plataforma de aceleración que busca reducir los tiempos de implementación y facilitar la adopción de soluciones con impacto directo en el negocio.
Actualmente, la compañía trabaja con organizaciones como Naturgy, Caser, Almirall, Iberostar, Barceló y AENOR, aplicando inteligencia artificial en procesos relacionados con atención al cliente, análisis de información, automatización documental y generación de conocimiento corporativo.
Del asistente conversacional al agente inteligente
Uno de los conceptos que marcó la conversación fue la evolución desde asistentes tradicionales hacia agentes inteligentes capaces de interactuar con diferentes fuentes de información y participar de forma más activa en determinados procesos empresariales.
En el sector hospitality, por ejemplo, estas capacidades están siendo utilizadas para acompañar a los clientes durante la búsqueda y contratación de paquetes vacacionales mediante recomendaciones personalizadas. En seguros, la IA generativa permite agilizar la elaboración de resúmenes ejecutivos y la extracción de información relevante a partir de grandes volúmenes de documentación. Mientras tanto, en sectores como energía, los asistentes corporativos facilitan el acceso contextualizado al conocimiento interno para mejorar la atención y el soporte a los clientes.
La tendencia refleja una evolución natural de la inteligencia artificial empresarial: pasar de herramientas centradas en la generación de contenido a sistemas capaces de integrarse cada vez más en la operación diaria de las organizaciones.
La velocidad como nuevo desafío
Más allá de los casos de uso concretos, uno de los mensajes que emerge con fuerza es la creciente necesidad de acelerar la adopción de estas tecnologías.
Las áreas de negocio demandan resultados en plazos cada vez más reducidos y esperan que la inteligencia artificial contribuya rápidamente a mejorar la productividad, optimizar procesos y generar nuevas oportunidades de crecimiento. Sin embargo, esa velocidad también plantea nuevos retos para las organizaciones.
La implementación de soluciones basadas en IA no solo implica desarrollar modelos o desplegar agentes inteligentes. También requiere garantizar la calidad de los datos, proteger la información utilizada por estos sistemas y establecer mecanismos que permitan supervisar adecuadamente su funcionamiento.
En este sentido, la conversación sobre inteligencia artificial parece estar evolucionando desde la innovación tecnológica hacia aspectos relacionados con la gestión, la confianza y la gobernanza.
Más allá de la tecnología
Tras la presentación, surgieron además reflexiones relacionadas con algunos de los desafíos que acompañan esta nueva etapa de adopción empresarial.
A medida que los agentes inteligentes adquieren mayores capacidades y autonomía, las organizaciones comienzan a plantearse cuestiones vinculadas con la supervisión humana, la definición de responsabilidades, la gobernanza de los datos y el impacto que tendrán los nuevos marcos regulatorios sobre la implantación de estas tecnologías.
Se trata de debates que no son ajenos a disciplinas como la ciberseguridad, la gestión de riesgos o el cumplimiento normativo, pero que ahora adquieren una nueva dimensión dentro del contexto de la inteligencia artificial.
La incorporación acelerada de estas capacidades obliga a las empresas a desarrollar mecanismos de control y supervisión prácticamente al mismo ritmo que implementan nuevas soluciones. Un equilibrio que puede resultar tan complejo como la propia transformación tecnológica.
Una conversación que está madurando
Las cifras compartidas por Tokiota reflejan el momento que atraviesa el mercado: más de 500 casos de uso identificados, eficiencias de entre un 30% y un 50% en proyectos de IA y un crecimiento del 42% en su negocio de servicios durante el último año.
Sin embargo, más allá de los indicadores de crecimiento, la sensación que deja este tipo de encuentros es que la conversación sobre inteligencia artificial empresarial está madurando.
Si hace apenas unos años la pregunta era qué podía hacer la IA, hoy el foco parece desplazarse hacia cómo integrarla de manera sostenible dentro de las organizaciones. La velocidad de adopción, la confianza en los sistemas, la supervisión de los agentes inteligentes y los mecanismos de gobernanza comienzan a ocupar un lugar tan relevante como la tecnología misma.
Porque la próxima ventaja competitiva probablemente no estará únicamente en adoptar inteligencia artificial antes que otros, sino en hacerlo de forma escalable, segura y alineada con las necesidades reales del negocio.
