Durante años, cuando algo fallaba en una empresa —una web que se caía, un pago no procesado, un sistema que se bloqueaba— había personas intentando apagar el incendio. Hoy emerge otro modelo: infraestructuras digitales que detectan el problema antes de que el usuario lo note y lo corrigen solas. Gracias a la inteligencia artificial (IA), estos sistemas no solo ejecutan órdenes programadas, sino que aprenden de lo que ocurre, identifican patrones extraños y toman decisiones en segundos.. Seguir leyendo. Claves en la adopción responsable de la innovación. Para las organizaciones, adoptar la inteligencia artificial (IA) ya no es una opción: el reto ahora es hacerlo de manera responsable y competitiva. Los expertos coinciden en que no basta con instalar tecnología; es necesario apoyarla en bases sólidas que permitan escalar la automatización de forma segura y eficaz.. Stefan Kühn, de FNT Software, aconseja centrarse en los fundamentos antes de aspirar a la autonomía total: “La IA por sí sola no crea operaciones autónomas. Las organizaciones necesitan una comprensión estructurada y fiable de su infraestructura”. Recomienda invertir en gemelos digitales continuamente actualizados y avanzar paso a paso en autonomía, comenzando con casos de uso de alto impacto.. Antonio Jiménez y Emiliano Blasco, de la Fundación Universitaria San Pablo CEU y la Universidad CEU San Pablo, respectivamente, destacan tres prioridades: crear sinergias entre humanos y agentes autónomos; capacitar al talento para trabajar con IA, y fomentar ecosistemas público-privados que promuevan estándares comunes y buenas prácticas.. Por su parte, Justo Hidalgo, director de Inteligencia Artificial de Adigital, añade que las empresas deben definir estrategias claras, rediseñar procesos, invertir en talento y mejorar la calidad de datos e infraestructura tecnológica, siempre bajo marcos de gobernanza que garanticen transparencia y minimicen riesgos.
La elevada inversión, la cultura organizativa y la escasez de talento especializado frena los avances en la automatización de procesos en vastos sectores empresariales
Durante años, cuando algo fallaba en una empresa —una web que se caía, un pago no procesado, un sistema que se bloqueaba— había personas intentando apagar el incendio. Hoy emerge otro modelo: infraestructuras digitales que detectan el problema antes de que el usuario lo note y lo corrigen solas. Gracias a la inteligencia artificial (IA), estos sistemas no solo ejecutan órdenes programadas, sino que aprenden de lo que ocurre, identifican patrones extraños y toman decisiones en segundos.. Es un cambio silencioso pero profundo: la tecnología deja de ser una herramienta que espera instrucciones y empieza a comportarse como un organismo que se vigila y se ajusta a sí mismo. Esto significa que los sistemas —las Tecnologías de la Información (TI), que incluyen servidores, redes, centros de datos y servicios en la nube— ya no se limitan a ejecutar tareas programadas, sino que pueden analizar grandes volúmenes de datos sobre su propio funcionamiento y actuar en consecuencia.. La evolución apunta hacia infraestructuras más autónomas, capaces de configurarse solas cuando se incorporan nuevos equipos; de redistribuir recursos cuando aumenta la demanda, y de detectar y corregir fallos antes de que provoquen interrupciones. La promesa es clara: menos errores humanos, menos tiempos de inactividad y una gestión más eficiente en entornos digitales cada vez más complejos.. En España, este proceso avanza con intensidad desigual. “La adopción de la automatización en las operaciones de TI y redes se ha acelerado claramente en los últimos años, especialmente entre las grandes empresas y los proveedores de servicios. Muchas organizaciones ya han superado la fase de scripting básico o automatización aislada y ahora están implementando enfoques más estructurados para la orquestación, el análisis operativo y la toma de decisiones basada en IA”, explica Stefan Kühn, especialista en documentación informática de FNT Software, empresa especializada en soluciones para la gestión y documentación de infraestructuras de TI y telecomunicaciones. Sin embargo, puntualiza que la autonomía plena todavía está en una etapa incipiente y la mayoría de las empresas atraviesa aún una fase de transición. “Están implementando la automatización a gran escala, al tiempo que experimentan con capacidades más avanzadas impulsadas por la IA”, señala. Entre estas, la gestión predictiva de incidentes, la correlación inteligente de fallos, el análisis del impacto en el servicio o la corrección automatizada en escenarios bien definidos.. Los sectores de telecomunicaciones y finanzas lideran el cambio porque para estos “cualquier caída impacta directamente en ingresos y en la confianza del cliente”, señala Carlos Garriga, CIO de IE University. En estos entornos, añade, la autonomía “no es opcional”. Según el último Informe de Economía Digital de la Asociación Española de la Economía Digital (Adigital) y del Boston Consulting Group, cada vez más empresas incorporan soluciones de inteligencia artificial, aunque con diferencias según el tamaño: 9% de las pymes frente al 21% de las empresas medianas.. Cuestión de madurez (digital). Justo Hidalgo, director de IA de Adigital, incide en que la madurez digital marca la velocidad del cambio. Los sectores maduros —telecomunicaciones, TI, servicios financieros — llevan ventaja, porque sus procesos, productos y relaciones con clientes ya están digitalizados. En cambio, los sectores moderadamente digitalizados, como comercio al por mayor, logística, administración pública, ingeniería o transporte, están acelerando su transformación, motivados por la necesidad de eficiencia y competitividad. Además explica que los sectores altamente regulados, que llevan años gestionando procesos de manera rigurosa, también tienen una ventaja a la hora de automatizar sus operaciones.. Más información. ¿Pero a qué retos se enfrentan las organizaciones al acelerar esta transición? Carmen Duque, socia de IBM Consulting, explica que avanzar hacia operaciones autónomas en infraestructuras de TI no es solo cuestión de tecnología. “Integrar agentes inteligentes en los flujos de trabajo obliga a rediseñar los procesos tradicionales y los modelos de integración en entornos híbridos y multicloud”, señala. Esto requiere una gestión del cambio cuidadosa dentro de los equipos de TI. Además, los aspectos de seguridad y cumplimiento en sectores regulados ralentizan la autonomía porque es necesario establecer controles claros y sistemas de monitorización. Al mismo tiempo, Duque destaca que la calidad y disponibilidad de la información es clave: sin datos fiables, los agentes no pueden operar de forma efectiva.. Antonio Jiménez, director de Estrategia Digital en la Fundación Universitaria San Pablo CEU, y Emiliano Blasco, vicerrector de Planificación Estratégica y Cultura Digital de la Universidad CEU San Pablo, resaltan que la transformación digital enfrenta barreras como la elevada inversión que requiere, la cultura organizativa y la escasez de talento especializado. “La complejidad creciente de las infraestructuras exige nuevas capacidades que muchas organizaciones aún no han incorporado”, subrayan.. Hidalgo añade que la brecha es especialmente visible en pymes, donde la falta de perfiles especializados y los costes iniciales ralentizan la adopción. Ante la preocupación sobre el impacto de la automatización en el empleo, Kühn afirma que “la automatización no reduce la responsabilidad, sino que la eleva”. Las tareas repetitivas desaparecen, pero emergen funciones de supervisión, análisis y diseño de arquitecturas inteligentes. Garriga lo resume así: “más que reducir equipos, estas tecnologías permiten que equipos pequeños manejen entornos mucho más complejos”.. Claves en la adopción responsable de la innovación. Para las organizaciones, adoptar la inteligencia artificial (IA) ya no es una opción: el reto ahora es hacerlo de manera responsable y competitiva. Los expertos coinciden en que no basta con instalar tecnología; es necesario apoyarla en bases sólidas que permitan escalar la automatización de forma segura y eficaz.. Stefan Kühn, de FNT Software, aconseja centrarse en los fundamentos antes de aspirar a la autonomía total: “La IA por sí sola no crea operaciones autónomas. Las organizaciones necesitan una comprensión estructurada y fiable de su infraestructura”. Recomienda invertir en gemelos digitales continuamente actualizados y avanzar paso a paso en autonomía, comenzando con casos de uso de alto impacto.. Antonio Jiménez y Emiliano Blasco, de la Fundación Universitaria San Pablo CEU y la Universidad CEU San Pablo, respectivamente, destacan tres prioridades: crear sinergias entre humanos y agentes autónomos; capacitar al talento para trabajar con IA, y fomentar ecosistemas público-privados que promuevan estándares comunes y buenas prácticas.. Por su parte, Justo Hidalgo, director de Inteligencia Artificial de Adigital, añade que las empresas deben definir estrategias claras, rediseñar procesos, invertir en talento y mejorar la calidad de datos e infraestructura tecnológica, siempre bajo marcos de gobernanza que garanticen transparencia y minimicen riesgos.
Feed MRSS-S Noticias
