En esta ocasión, la conversación giró en torno a una cuestión clave para el momento actual: cómo pasar de la experimentación con inteligencia artificial a la medición rigurosa de su impacto real en el negocio. 

Si durante los últimos años el foco estuvo en probar tecnologías y validar que la IA era posible, hoy las organizaciones se enfrentan a una pregunta mucho más exigente: ¿cómo medimos el ROI de la IA para saber si realmente aporta valor a la empresa? Rafa Giménez y Lluís Vicente, expertos de la consultora tecnológica con sede a Barcelona, Quantion, guiaron la charla poniendo en valor la importancia de medir con criterio, de entender todas las dimensiones que implica la IA, tecnológicas, organizativas, legales y económicas, y de asumir que el verdadero reto ya no es construir modelos, sino generar confianza y retorno sostenible en el tiempo. 

A partir de experiencias reales y casos vividos en distintos sectores, la sesión dejó claro que la IA no se consolida por su capacidad técnica, sino por su capacidad de ser evaluada, explicada y gobernada dentro de la organización. 

De experimentar a medir el ROI de la IA: el nuevo hito

Uno de los consensos más claros del encuentro fue que el verdadero punto de inflexión ya no está en adoptar IA, sino en ser capaces de medir su impacto con sentido.

Hablar del ROI de la IA implica ir mucho más allá de métricas técnicas o del simple “funciona / no funciona”. Significa comprender qué impacto real tiene en los procesos, qué riesgos introduce, ya sean operativos, legales o reputacionales, qué retorno genera en relación con la inversión realizada y qué nivel de supervisión y esfuerzo operativo requiere en el día a día.

En este contexto, 2026 se perfila como el año en el que medir correctamente el ROI de la IA dejará de ser una buena práctica para convertirse en una verdadera capacidad estratégica.

Datos bien integrados: la base del ROI de la IA

Otro de los grandes aprendizajes compartidos fue que el principal freno para escalar la IA no suele estar en el modelo, sino en los datos.

Para que el ROI de la IA sea real y sostenible en el tiempo, es imprescindible contar con datos bien integrados entre sistemas, consolidados y correctamente gobernados. Cuando esta base no existe, los proyectos se vuelven frágiles, la fiabilidad se resiente y el coste de operación se incrementa. Pero, sobre todo, se erosiona la confianza del negocio.

Y sin confianza, no hay adopción. Y sin adopción, no hay retorno. La confianza no se construye con resultados puntuales, sino con consistencia, trazabilidad y la capacidad de explicar por qué la IA toma determinadas decisiones.

Medir con sentido: impacto, riesgo y retorno

Durante la sesión se insistió en que medir el ROI de la IA no es únicamente calcular un beneficio económico directo. Es un ejercicio más amplio que debe equilibrar tres dimensiones clave: 

• Impacto: reducción de tiempos, mejora de la eficiencia, calidad del servicio o capacidad de escalar procesos. 
• Riesgo: errores críticos, dependencia del dato, cumplimiento normativo y efectos sobre la marca. 
• Retorno: ahorro de costes, incremento de ingresos o liberación de capacidad para tareas de mayor valor. 

Medir con sentido permite tomar decisiones maduras: avanzar, ajustar… o detener un proyecto a tiempo antes de que el coste supere al beneficio. 

El ROI de la IA se define en operación, no en la PoC 

Otro de los puntos clave del encuentro fue entender que los proyectos de IA, especialmente los basados en agentes, no son estáticos. Son sistemas vivos que evolucionan con el uso, los datos y el contexto. 

Esto obliga a medir a lo largo de todo el ciclo de vida: 

• Antes de desarrollar, para validar que el caso de uso tiene sentido. 
• Durante la construcción, para evaluar fiabilidad y esfuerzo de prueba.
• En operación, para controlar costes, errores, supervisión y adopción. 

El verdadero ROI de la IA no se define en la fase de prueba o en una demo exitosa, sino en su rendimiento sostenido en producción. 

Personas, adopción y cultura: variables invisibles del ROI 

Más allá de la tecnología, el encuentro puso el foco en un factor decisivo: las personas. 

La adopción real, la percepción de utilidad y la confianza en la herramienta son tan importantes como la precisión del sistema. Un solo error relevante puede frenar meses de avance, mientras que una buena experiencia sostenida en el tiempo acelera la adopción. 

Por eso, medir el ROI de la IA también implica observar cómo se integra en el día a día del negocio y cómo transforma la forma de trabajar. 

Medir el ROI de la IA para decidir mejor 

El encuentro dejó una idea clara: la IA que genera impacto es la que se puede medir, gobernar y explicar. 

En un contexto de rápida evolución tecnológica, avanzar con IA no significa adoptar todo lo nuevo, sino saber dónde invertir, dónde escalar y dónde parar. Y para eso, medir el ROI de la IA con sentido se convierte en una de las capacidades más valiosas para las organizaciones. 

Seguiremos creando estos espacios de conversación porque el futuro de la IA en el negocio no se define solo con mejores modelos, sino con mejores decisiones. 

La entrada ROI de la IA: cómo medir el impacto real y crear valor en el negocio se publicó primero en Innovation tech leaders.

La sesión fue conducida por Rafael Giménez, Data & AI Lead y Luis Tuzón, Data Tech Lead, quienes abordaron los retos tecnológicos asociados a la Agentic AI,  y al desarrollo de agentes robustos y fiables que sean capaces no solo de responder a preguntas, sino de actuar de forma autónoma, contextualizada y colaborativa. 

Ambos ponentes invitaron a reflexionar sobre una idea clave: ya no se trata de si la IA puede hacer cosas, sino de cómo se puede aplicar de forma efectiva, fiable y controlada en contextos reales.  

El pulso y los retos tecnológicos de la Agentic AI 

La Agentic AI ha evolucionado hasta convertirse en un motor clave de transformación empresarial, impulsada por los grandes modelos de lenguaje (LLMs) capaces de ejecutar tareas complejas y colaborar en sistemas multiagente. 

“Estamos en el tercer año de la IA generativa real. La que ya no solo predice, sino que actúa”, afirmó Tuzón al inicio de la sesión. Esta nueva generación de inteligencia artificial generativa, conocida como Agentic AI, se distingue por la capacidad de los sistemas para tomar decisiones, ejecutar acciones, coordinar herramientas y colaborar con otros agentes de forma autónoma y contextualizada. 

Sin embargo, esta evolución tecnológica también plantea importantes desafíos, ya que los LLM funcionan como cajas negras, lo que complica la trazabilidad y el control de las respuestas generadas. Esto hace indispensable contar con una observabilidad robusta que garantice monitorización, registro de eventos y trazabilidad en tiempo real. 

A ello se suma la naturaleza no determinista de estos modelos, que puede producir respuestas distintas ante una misma consulta. Esta característica obliga a implementar estrategias de verificación y control para asegurar la fiabilidad de los resultados y evitar la generación de información errónea o falsa. 

Construyendo la Agentic AI: arquitecturas multiagente seguras y escalables 

Para abordar estos retos, es fundamental diseñar arquitecturas que permitan que múltiples agentes colaboren de manera coordinada, eficiente y segura en entornos productivos.  

La combinación de varios  agentes permite distribuir tareas y mejora la flexibilidad, pero también exige mantener el control y la previsibilidad mediante patrones de diseño específicos. 

Durante la sesión se destacó el papel esencial de varios componentes técnicos: 

• Servidores MCP que abstraen el contexto, la memoria y herramientas externas para facilitar la modularidad y escalabilidad.  

• Lang Graph, encargado de orquestar los flujos de trabajo, gestionar errores y mantener la trazabilidad para asegurar un comportamiento fiable.

• Protocolo A2A, que estandariza la comunicación entre agentes para favorecer la colaboración y resiliencia en sistemas multiagente.

 La integración de estas piezas junto con evaluaciones continuas (que utilizan golden datasets, pruebas automáticas y revisiones humanas) garantiza la calidad y robustez del sistema. 

El “human in the loop” sigue siendo fundamental para la supervisión de decisiones críticas, y participa en el proceso de entrenamiento, validación, supervisión y toma de decisiones del sistema, especialmente cuando se trata de decisiones estratégicas. 

La realidad es que ya no estamos hablando de si la IA puede hacer ciertas cosas, sino de cómo puede resolver tareas reales dentro de las empresas.

Retos tecnológicos clave 

Durante la sesión, se destacaron los principales desafíos que surgen al diseñar e implementar sistemas basados en agentes: 

• Falta de trazabilidad: al ser modelos no deterministas, una misma entrada puede generar distintas respuestas. Esto complica la validación y el control. 

• Complejidad del contexto: los agentes necesitan recibir información estructurada y relevante para actuar con precisión. Surge así el enfoque de context engineering. 

• Escalabilidad y consumo: los sistemas multiagente pueden multiplicar por 10 o más el uso de tokens frente a modelos tradicionales, lo que implica un alto impacto económico. 

• Fragmentación del ecosistema: la proliferación de agentes en diferentes plataformas (cloud, CRM, etc.) exige una gobernanza clara para evitar duplicidades y mantener el control técnico. 

Optimizando el coste de operación 

Otro punto más destacado de la sesión fue el impacto económico de estos sistemas, ya que el uso intensivo de tokens por parte de los agentes puede disparar los costes si no se gestiona adecuadamente. 

Para minimizar este impacto, se propuso algunas soluciones, como, seleccionar modelos más ligeros para tareas simples o aplicar filtros previos con modelos más pequeños antes de activar modelos complejos entre otros. 

Por otro lado, aunque la tecnología ha avanzado, el éxito de la IA sigue dependiendo de los datos, ya que sin una buena calidad, gobierno y trazabilidad de los datos, el sistema puede generar información incorrecta o incluso peligrosa. 

Además, con la aparición de múltiples agentes en diferentes plataformas, es fundamental establecer un marco de gobernanza centralizada, que permita orquestar, auditar y controlar toda la infraestructura sin perder eficiencia ni seguridad. 

La Agentic AI ya no es un concepto de futuro, sino una realidad que está transformando la forma en que las empresas diseñan procesos, toman decisiones y construyen soluciones inteligentes. En este contexto,  las organizaciones que apuesten por esta evolución tecnológica, con visión estratégica y una base sólida de conocimiento, serán las que marquen el paso en la próxima generación de innovación digital. 

¿Quieres ser parte del cambio? Únete a los próximos encuentros de la comunidad Innovation Tech Leaders. Mientras tanto, te invitamos a revivir lo mejor de nuestro último encuentro: Agentes IA en el MWC 2025: Tendencias e impacto en los negocios

La entrada De la idea al resultado: construyendo Agentic AI con fiabilidad e impacto se publicó primero en Innovation tech leaders.

Su participación aportó una gran diversidad de perspectivas y casos prácticos que enriquecieron las discusiones durante el evento. Durante esta sesión, se exploraron las claves estratégicas para la implementación y desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial, en especial los Agentes de IA, la automatización y gestión de datos en el entorno empresarial.  

Cómo la Inteligencia Artificial está transformando las empresas 

La Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser una tendencia futurista a convertirse en una herramienta esencial para las empresas, impactando desde la automatización de procesos hasta la mejora de la experiencia del cliente.  

Rafa Giménez, especialista en datos de Quantion, mostró cómo la IA está transformando la interacción con los clientes y mejorando la atención. Por otra parte, Lluís Vicente, director de consultoría e innovación en Quantion, destacó la importancia de aplicar estas tecnologías de manera estratégica y alineada con los objetivos empresariales.  

Tendencias destacadas del Mobile World Congress 

El Mobile World Congress (MWC) es el evento tecnológico más influyente del mundo, y su edición 2025 ha puesto de manifiesto la rápida evolución de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en múltiples sectores.  

Entre los temas más relevantes discutidos, destacan la automatización de procesos empresariales, el impacto en el empleo, la transformación de la atención al cliente y el crecimiento del ecosistema de IA. A continuación, se detalla en profundidad lo comentado en el evento. 

1. Automatización y simplificación de procesos empresariales

Una de las discusiones más destacadas fue el papel de los agentes de IA en la simplificación de procesos empresariales, puesto que la automatización está cambiando la manera en que las organizaciones gestionan sus operaciones internas.  

Se menciona la automatización de bajo nivel, destacando que, aunque la automatización de tareas simples es útil, el objetivo real debe ser liberar a las personas para que puedan enfocarse en tareas de mayor valor estratégico.  

Según los datos presentados, algunas organizaciones ya han logrado eliminar hasta un 40% de sus aplicaciones tradicionales, con aspiraciones de alcanzar el 80% en el futuro cercano.  

Esta transición no solo busca la reducción de costes operativos, sino también la optimización de procesos, mejorando la agilidad y capacidad de adaptación de las empresas a los cambios del mercado.  

Aunque los agentes pueden asumir tareas complejas, siempre deben estar bajo control humano, es decir, la automatización no debe significar la desaparición del factor humano, sino más bien una oportunidad para liberar a las personas de tareas mecánicas y permitirles enfocarse en actividades de mayor valor estratégico. La clave está en la supervisión humana, asegurando que la IA sea una herramienta complementaria y no un sustituto. 

2. Impacto en el empleo

A pesar del temor generalizado de que la automatización y la IA puedan reemplazar puestos de trabajo, el MWC 2025 subrayó que también existen nuevas oportunidades laborales que surgen gracias a la implementación de estas tecnologías. 

Con un déficit significativo de talento en el mercado, se estima que para 2030 habrá muchas vacantes sin cubrir, especialmente en sectores donde la IA juega un papel esencial en la optimización de recursos. Se destaca que los trabajos que implican una alta especialización en IA, como los roles de ingenieros de datos, científicos de IA y desarrolladores de soluciones tecnológicas, serán fundamentales para el crecimiento de la economía digital. 

Sin embargo, también se subrayó un aspecto crucial sobre los modelos predictivos: la preocupación de que estos sistemas, a pesar de su efectividad, pueden funcionar como una «caja negra», es decir, que no son completamente transparentes. Si no se gestionan correctamente, estos modelos podrían ser impredecibles y generar resultados difíciles de interpretar, lo que representa un desafío importante para la implementación segura de IA en el entorno laboral.  

3. Agentes IA en la atención al cliente

Hoy en día, las empresas de telecomunicaciones están utilizando IA para gestionar hasta el 85% de sus interacciones de servicio, dejando solo el 15% de los casos más complejos en manos de agentes humanos.  

Esta tendencia se prevé que se expanda, con estimaciones que indican que para 2036, el 40% de la interacción con clientes en el sector de telecomunicaciones será completamente automatizada, gracias a la integración de agentes de IA. Este cambio no solo mejorará la eficiencia en la atención al cliente, sino que también permitirá a las empresas ofrecer una experiencia más personalizada, atendiendo consultas de manera más rápida y precisa. 

Además, en cuanto a la interacción con la máquina, se destacó la importancia de saber cómo comunicarse con los sistemas de IA, especialmente mediante el lenguaje natural. Esto es crucial para lograr que los desarrolladores y otras personas puedan trabajar de manera efectiva con estos sistemas, ya que facilita la creación de interfaces intuitivas y mejora la usabilidad en el día a día de las empresas. 

La transparencia y la ética en el uso de la IA son cruciales para evitar que los sistemas de IA funcionen como «cajas negras«, es fundamental garantizar que las decisiones tomadas por estos agentes sean comprensibles, auditables y transparentes.  

Ámbitos de aplicación de la IA en la empresa 

• Consumo y telecomunicaciones: Empresas como China Telecom optimizan su infraestructura con IA, analizando grandes volúmenes de información en tiempo real para mejorar la toma de decisiones y calidad del servicio. 

• Ciberseguridad: La IA permite detectar anomalías en tiempo real, responder a incidentes de seguridad y reducir la necesidad de intervención humana. 

• Retail y personalización: Algoritmos de IA analizan datos de compra y comportamiento en línea para ofrecer recomendaciones personalizadas y optimizar la gestión del inventario. 

• Industria y producción: Sensores inteligentes y modelado predictivo mejoran los procesos de manufactura, reducen tiempos de inactividad y optimizan el diseño de productos.  

Desafíos y oportunidades en la implementación de la IA

Para que la IA genere un impacto real en la eficiencia operativa, debe integrarse estratégicamente en los procesos de negocio, reduciendo costes y mejorando la productividad sin generar expectativas poco realistas.  

La planificación cuidadosa y la evaluación continua del rendimiento de los sistemas de IA son claves para garantizar que la inversión en estas tecnologías genere valor. Paralelamente, es fundamental que las empresas inviertan en la formación de sus empleados, tanto en las nuevas generaciones como en los trabajadores actuales, para facilitar una transición efectiva hacia un entorno digitalizado.  

La adopción de la IA debe cumplir con normativas de seguridad y transparencia en la gestión de datos ya que, es crucial establecer marcos regulatorios que garanticen un uso ético de la IA, evitando sesgos algorítmicos y protegiendo la privacidad de los usuarios. La confianza del público en la IA dependerá de la capacidad de las organizaciones para gestionar estos desafíos de manera responsable y ética. 

En conclusión, el Mobile World Congress 2025 ha dejado en evidencia que la inteligencia artificial y la automatización están marcando el camino de la transformación empresarial global. Su éxito, sin embargo, depende de una integración estratégica, ética y alineada con los objetivos de negocio.  

Las empresas que apuesten por la innovación, fomenten la formación continua y se adapten a estos cambios serán las que marquen el camino en la revolución digital. Contáctanos y participa en futuros encuentros de la comunidad Innovation Tech Leaders impulsada por Quantion. 

Si quieres saber más sobre cómo crear equipos de desarrollo de alto rendimiento y entender su impacto en el empleo y la Inteligencia Artificial, te invitamos a leer nuestro artículo: Cómo crear equipos de desarrollo de alto rendimiento. 

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Líderes y expertos de empresas como Bayer, ISDIN y Quantion compartieron sus experiencias y reflexiones sobre cómo estructurar y gestionar equipos capaces de adaptarse con agilidad a los constantes cambios del mundo digital.

El evento contó con la participación de personas que lideran equipos tecnológicos y de innovación de empresas referentes en sus respectivos sectores, entre ellas Adevinta, AstraZeneca, Fundació La Caixa, Mediamarkt, Beyond Hospitality, Lee Hecht Harrison, Omya Clariana y Pib Group España, lo que permitió enriquecer las discusiones con una variedad de perspectivas y casos prácticos.

Confianza: el pilar de los equipos de desarrollo de alto rendimiento

Uno de los temas centrales de la sesión fue la importancia de la confianza en la creación de equipos de desarrollo de alto rendimiento. Joan Marcos, CEO de TransForma Partnering, señaló que la confianza es el elemento fundamental que permite que un equipo funcione de manera eficaz. Esta confianza debe estar presente no solo entre los miembros del equipo, sino también en la relación entre los líderes y sus equipos.

En este sentido, Marcos también mostró cómo cuando los miembros del equipo confían en sus líderes y compañeros, se reduce el estrés, aumenta la productividad y se favorece un entorno donde la colaboración fluye de manera natural. Además, la confianza es esencial para que los equipos se atrevan a innovar y asumir riesgos sin temor a cometer errores.

Alineación con el propósito y visión compartida

Otro aspecto crucial debatido fue la necesidad de que los equipos de desarrollo estén alineados con el propósito y los objetivos estratégicos de la organización. Durante la mesa redonda conducida por Carme Pellicero, General Manager de Quantion, Marc Ferré Hausmann enfatizó que sin una visión compartida sobre el cliente y los objetivos, los equipos tienden a dispersarse, afectando negativamente a su rendimiento.

Los panelistas coincidieron en que es fundamental que los líderes trabajen en clarificar y comunicar este propósito. Esto no solo motiva al equipo, sino que proporciona un marco claro que guía las decisiones y la colaboración, asegurando que todos los esfuerzos están enfocados en una misma dirección.

La importancia de la tolerancia al error

Una de las conclusiones más destacadas del encuentro fue el reconocimiento del error como una oportunidad de aprendizaje. Edgar Jubillar, CIO en ISDIN, reflexionó sobre la importancia de fomentar una cultura donde los errores sean percibidos como parte del proceso de crecimiento y mejora. Este enfoque no solo impulsa la innovación, sino que permite a los equipos mejorar continuamente sin miedo a las consecuencias del fracaso.

Crear un entorno de “seguridad psicológica”, donde los equipos se sientan que pueden equivocarse sin represalias, se identificó como un pilar fundamental para construir equipos que sean resilientes y adaptables ante los cambios constantes del entorno digital.

Agilidad y estructura: equilibrio entre autonomía y coordinación

El encuentro también subrayó la importancia de implementar estructuras organizativas que permitan la autonomía de los equipos, sin perder la coordinación entre ellos. Robert Vilaseca, Chief Digital Officer en Quantion, destacó que la aplicación de metodologías ágiles como Scrum es vital para que los equipos puedan responder rápidamente a las necesidades del cliente. Sin embargo, insistió en que la agilidad no significa ausencia de organización, sino todo lo contrario: requiere una estructura clara que permita la colaboración fluida y un liderazgo que sepa guiar sin microgestionar.

Vilaseca también destacó que el equilibrio entre autonomía y coordinación es uno de los mayores retos en la creación de equipos de desarrollo de alto rendimiento, especialmente en entornos tecnológicos donde la especialización y la complejidad son elevadas.

El papel del liderazgo: facilitador y no controlador

Finalmente, los ponentes coincidieron en que el estilo de liderazgo es un factor decisivo en la creación de equipos de alto rendimiento. En lugar de ejercer control excesivo, los líderes deben actuar como facilitadores, proporcionando a los equipos las herramientas y la orientación necesaria, pero dejando espacio para la autonomía.

Un liderazgo humilde y cercano, que fomente la colaboración y confíe en las capacidades del equipo, es clave para generar un entorno de alto rendimiento. Los líderes que reconocen que no siempre tienen todas las respuestas y se apoyan en su equipo para tomar decisiones compartidas consiguen equipos más cohesionados y efectivos.

El reto: un modelo centrado en la confianza, la claridad y la adaptabilidad

El encuentro dejó claro que la creación de equipos de alto rendimiento en el ámbito tecnológico requiere más que simplemente reunir talento. La clave está en construir una cultura donde la confianza, la alineación con el propósito y la tolerancia al error sean la base. Los líderes que sepan fomentar un entorno de seguridad, autonomía y colaboración serán los que logren equipos preparados para enfrentar los retos de la transformación digital.

La capacidad de adaptarse y responder a los cambios sin perder de vista los objetivos estratégicos es lo que diferenciará a las empresas que lideren la innovación en los próximos años. Y en este contexto, los equipos de alto rendimiento serán el motor que impulse su éxito.

En Innovation Tech Leaders by Quantion ya estamos preparando próximos encuentros privados para Barcelona y Madrid orientados a CIOs, CDOs y CTOs. ¡Si quieres asistir o ser ponente, ponte en contacto con nosotros! Y no te pierdes el resumen del último encuentro donde hablamos con Rod Menchaca (Global Director of Digital Skin de ISDIN) sobre la Transformación empresarial con IA Generativa; Casos de uso y claves para su adopción.

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El evento contó con la representación de responsables de tecnología, transformación y de innovación de empresas de primer nivel como Factor Energia, Fundación LaCaixa, Comsa, Laboratorios Gebro Pharma, Gallina Blanca, Grifols, MediaMarkt, VidaCaixa, Buff, Beyond Hospitality y Grupo Consorcio que pudieron participar activamente, aportando visiones y perspectivas de valor en un debate final muy enriquecedor.

La IA Generativa como factor clave en el cambio de dinámicas del mercado

La IA Generativa tiene la capacidad de cambiar radicalmente las dinámicas del mercado, permitiendo a las empresas adelantarse a las tendencias y ofrecer soluciones personalizadas y precisas a sus clientes. Y así lo pudimos validar a lo largo del encuentro. En primer lugar, Dani Cardelús comenzó aportando una parte más teórica y técnica sobre la IA, explicando conceptos como el «cerebro digital», que permite almacenar y gestionar conocimientos de manera más efectiva dentro de las organizaciones. Centralizando la información y mejorando la toma de decisiones basadas en datos. También nos explicó cómo la IA puede agilizar la creación de contenido, con ejemplos como la generación automática de locuciones para vídeos publicitarios y la creación de código más compleja, lo que demuestra el potencial de esta tecnología para optimizar tanto procesos creativos como técnicos.

Cardelús también subrayó la importancia de un enfoque metódico y ordenado en la adopción de estas tecnologías. Destacó la necesidad de una gobernanza de datos rigurosa para asegurar la integridad y privacidad de la información, así como la importancia de la formación continua para mantener a los equipos actualizados con las últimas herramientas y prácticas en IA.

En la segunda parte del encuentro, Rod Menchaca nos mostró casos reales de su experiencia en grandes proyectos, y otras, más actuales, explicando su visión sobre ISDIN a la hora de aplicar la IA Generativa para generar valor en los diferentes ámbitos de la compañía. A lo largo de la explicación de los diferentes casos de uso, Menchaca nos fue compartiendo aprendizajes clave que debemos tener en cuenta a la hora de implementar una estrategia de IA. Enfatizó aspectos sobre la necesidad de políticas responsables y marcos éticos robustos, entre otros, para evitar riesgos y maximizar los beneficios de la tecnología.

La innovación con IA Generativa bajo la mirada de Rod, Global Director de ISDIN

El desarrollo de un GPS quirúrgico para la mejora de cirugías

Rod presentó un proyecto revolucionario en el que participó, y que fue desarrollado en colaboración con Google X: un GPS quirúrgico. Este sistema se diseñó para predecir los movimientos ideales durante cirugías complejas, mejorando significativamente la precisión y reduciendo los riesgos quirúrgicos. El GPS quirúrgico analiza miles de procedimientos quirúrgicos para sugerir movimientos precisos al cirujano, disminuyendo la probabilidad de errores y mejorando los resultados para los pacientes. El proyecto comenzó en 2015 y para 2019 ya había alcanzado una precisión cercana al 100% en la identificación de movimientos quirúrgicos. Este avance no solo mejora la efectividad quirúrgica, sino que también proporciona una plataforma educativa para los cirujanos, permitiéndoles aprender de cada procedimiento a través de un portal en línea.

Menchaca nos compartió aquí una de las primeras reflexiones sobre cómo este avance pone de relieve la tensión entre seguir estrictamente la eficiencia y la necesidad de innovar. Destacó el caso de un cirujano en Barcelona que, al desviarse de los procedimientos estándar, logró reducir significativamente los tiempos de recuperación del paciente. Sin embargo, advirtió que un sistema de IA estrictamente eficiente podría considerar estas desviaciones como errores. Esta reflexión subraya la importancia de equilibrar la adherencia a normas con la capacidad de innovar y adaptarse a circunstancias únicas.

Cultivo de neuronas fuera del cerebro humano para mejorar el tratamiento de enfermedades

Otro proyecto innovador de Menchaca fue desarrollado en colaboración con Cortical Labs. Este proyecto implica el cultivo de neuronas fuera del cerebro humano para interactuar con chips, creando un sistema híbrido de biochips. Este avance tiene un potencial enorme en el tratamiento de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer y el Parkinson. Al cultivar neuronas y permitir que interactúen con chips, los investigadores pueden observar las reacciones neuronales a diversos tratamientos en un entorno controlado, acelerando así la investigación y el desarrollo de nuevas terapias. Este método permite replicar enfermedades neurodegenerativas fuera del cuerpo humano, facilitando la prueba de medicamentos y tratamientos sin necesidad de experimentación directa en pacientes.

Rod reflexionó sobre la importancia de esta tecnología en el avance del conocimiento médico. Comentó que este sistema no solo acelera el desarrollo de tratamientos, sino que también plantea preguntas fundamentales sobre la capacidad de la IA para replicar y entender procesos biológicos complejos. Destacó la necesidad de mantener un equilibrio entre la innovación tecnológica y la comprensión ética de sus implicaciones, subrayando que, aunque la tecnología puede ofrecer soluciones rápidas, es crucial considerar sus impactos a largo plazo en la sociedad y en el ámbito médico en particular.

La visión de ISDIN con la IA

Uso responsable de la IA

Menchaca destacó el compromiso de ISDIN con el uso responsable de la IA. Explicó que la empresa ha desarrollado una política integral de uso responsable de IA, que abarca aspectos éticos y legales. Esta política incluye la creación de un Coherence Manager, un rol dedicado a garantizar que los resultados generados por la IA sean coherentes, justos y transparentes. La política también establece directrices claras para la protección de datos, la privacidad y la rendición de cuentas, asegurando que la IA se utilice de manera que respete los derechos y la dignidad de todas las partes involucradas.

Áreas de aplicación en la organización

El Global Director of Digital Skin de ISDIN también describió algunas áreas clave donde han decidido implementar la IA, destacando su enfoque en la innovación y la creatividad:

• Innovación y creatividad: Creación de gemelos digitales, que permite simular y optimizar procesos de producción en tiempo real. También se está aplicando la IA para optimizar mejor los recursos, creando contenido más rápido y optimizando campañas publicitarias.
• Relaciones y datos de consumidores: La IA también se usa para aprender de las relaciones con los consumidores y filiales del grupo, identificando señales importantes a partir de los datos recopilados. Estos datos se analizan y se convierten en información útil para la empresa, mejorando la personalización y respuesta a las necesidades del mercado.
• Mejorar eficiencias y detectar fraudes: Optimización en sus sistemas de devolución, acelerando los procesos logísticos significativamente. Además, también la utilizan para la detección de fraudes de manera más efectiva que los métodos tradicionales, protegiendo tanto a la empresa como a sus clientes.

Coherence Manager y cambio cultural

Rod quiso enfatizar el papel crucial del Coherence Manager en ISDIN. Un rol nuevo en España y fundamental para supervisar la coherencia y ética de los resultados generados por la IA, asegurando que se alineen con los valores corporativos. Además, destacó, cómo la adopción de tecnologías avanzadas como la IA requiere un cambio de mentalidad en toda la organización, desde la alta dirección hasta el personal operativo. Este cambio implica una mayor apertura a la innovación, la disposición para aprender nuevas habilidades y la capacidad de adaptarse rápidamente a las nuevas herramientas y métodos de trabajo.

Menchaca reflexionó sobre el impacto de la IA en la transformación corporativa, destacando que estas innovaciones no solo mejoran la eficiencia y efectividad de los procesos internos, sino que también cambian la cultura organizacional. Subrayó que el éxito en la implementación de estas tecnologías depende en gran medida de la capacidad de la empresa para integrar la IA en su cultura corporativa de manera que fomente la colaboración, la creatividad y el compromiso con la mejora continua.

Desafíos y oportunidades

Durante el debate final, se debatió conjuntamente con los asistentes los desafíos de la escalabilidad de las soluciones de IA y los costes ocultos de su implementación. Los ponentes enfatizaron la necesidad de una estrategia clara para la integración de estas tecnologías en cualquier tipo de empresa. Se remarcó que, aunque la implementación inicial puede ser cara, los beneficios a largo plazo en términos de eficiencia y capacidad de innovación pueden justificar la inversión.

También se abordaron las preocupaciones de las empresas sobre cómo la capacidad real de adoptar la IA de manera eficiente en cualquier tipo de empresa. Los expertos coincidieron en que, aunque la IA Generativa presenta desafíos, también ofrece oportunidades significativas para aquellas empresas dispuestas a invertir en su desarrollo y adopción. Se recomendó a las empresas con presupuestos más limitados en esta área, empezar con proyectos piloto, y escalar gradualmente la adopción, asegurando que cada paso esté alineado con sus capacidades y necesidades específicas.

El encuentro fue una gran oportunidad para entender el potencial transformador de la IA Generativa en el entorno empresarial. Los asistentes se llevaron insights y best practices sobre cómo implementar estas tecnologías de manera efectiva y ética, preparándose así para el futuro digital. Los expertos enfatizaron que el éxito en la adopción de IA requiere no solo inversión en tecnología, sino también un compromiso con la formación continua y la gestión ética y social.

Para más información sobre próximos eventos y entrevistas, sigue nuestras actualizaciones en nuestro perfil de LinkedIn y en el blog de Innovation Tech Leaders.

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El pasado 6 de mayo nos juntamos con responsables de Innovación y Tecnología de empresas de primer nivel como Pepsico, TMB, Factor Energia, Biblioteques de Barcelona, Estebanell y Dominion Global para debatir sobre los retos y estrategias de innovación y transformación digital, en un mundo empresarial en constante cambio.

Marc Griful, Head of Business Development en Quantion y responsable de Innovation Tech Leaders, inauguró la sesión dando la bienvenida a los asistentes. Trasladó el objetivo de la comunidad: intercambiar retos de negocio, conocimientos y prácticas recomendadas, en un entorno de colaboración entre las personas que han ido participando en nuestros encuentros y entrevistas.

En la sesión contamos con Lluís Vicente, Head of Consulting & Innovation en Quantion.  En esta ocasión Lluís introdujo un tema muy relacionado con la situación actual: cómo construir futuros y escenarios ante la incertidumbre de muchos acontecimientos como, por ejemplo, la guerra de Ucrania, la situación en Gaza o el abastecimiento de combustibles fósiles, entre otros, que están cambiando las estrategias de muchas empresas.

La discusión se centró en cómo las organizaciones pueden navegar el complejo panorama de la innovación digital, no solo implementando nuevas tecnologías, sino también adaptando sus modelos de negocio y operaciones a las necesidades cambiantes del mercado y de la sociedad. Lluís puso énfasis en la importancia de explorar constantemente nuevas ideas antes de pasar a la fase de explotación.

Uno de los conceptos destacados fue el de «Futuro como proceso de construcción», donde se exploraron las dinámicas de cambio no lineal y cómo las organizaciones pueden aprender de las crisis para mejorar su capacidad de adaptación y respuesta. Se abordó la teoría de la «TUNA» (Turbulence, Uncertainty, Novelty, Ambiguity), destacando cómo estas dimensiones influyen en la planificación estratégica y la toma de decisiones.

La sesión también profundizó en el reconocimiento y manejo de los «sesgos cognitivos» que pueden obstruir la innovación y el progreso. La cita de Donald Rumsfeld sobre «los conocidos conocidos, los conocidos desconocidos y los desconocidos desconocidos» sirvió para ilustrar la necesidad de una vigilancia constante sobre los factores internos y externos que pueden impactar las operaciones y estrategias empresariales.

Temas principales debatidos:

Construir futuros y la adaptación al cambio:

El debate comenzó con una discusión profunda sobre la construcción proactiva del futuro. Las personas participantes compartieron cómo la innovación no solo debe ser una respuesta a las tendencias emergentes sino una anticipación activa de estas. Se destacó la necesidad de identificar elementos disruptivos potenciales y evitar sesgos cognitivos que puedan obstruir la innovación genuina. Un tema recurrente fue la naturaleza no lineal del cambio y cómo las organizaciones pueden utilizar las crisis como catalizadores para el aprendizaje y la transformación. Este enfoque implica un rechazo a la complacencia y una búsqueda constante de nuevas oportunidades, más allá de la mera explotación de las ya existentes.

Una visión estratégica para acciones innovadoras:

El encuentro también sirvió para enfatizar la importancia de una visión estratégica clara. Los asistentes debatieron sobre cómo formular y revisar continuamente esta visión para adaptarse a un entorno que cambia rápidamente. Fue notable la presentación de un enfoque estructurado para la innovación, dividido en cuatro fases: desde la generación de ideas hasta el lanzamiento del producto final. Este modelo propone un marco sistemático que ayuda a las organizaciones a estructurar su proceso de innovación, asegurando que las ideas no solo sean creativas sino también viables comercialmente. Las discusiones subrayaron la necesidad de alinear la estrategia de innovación con los objetivos empresariales generales y adaptar las tácticas según las circunstancias cambiantes.

Reflexiones sobre la adopción tecnológica y el futuro del trabajo tal y como lo conocemos:

En la sesión se reflexionó sobre el impacto de la adopción tecnológica en el futuro del trabajo. Con un enfoque particular en la inteligencia artificial, se exploraron los posibles desafíos y oportunidades que las tecnologías emergentes presentan. Se enfatizó la importancia de una estrategia bien pensada para integrar nuevas tecnologías de manera que complementen y potencien las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas. La discusión también abordó cómo las organizaciones deben prepararse para los cambios significativos en las estructuras laborales y los modelos de negocio que estas tecnologías podrían traer.

La sesión concluyó con una invitación a las organizaciones para que se valgan de sus comunidades y el saber conjunto, con el fin de descubrir y aprovechar esos ‘tesoros ocultos’ de innovación que pueden estar presentes en sus estructuras o sectores.

El encuentro no solo proporcionó un espacio para el diálogo y el aprendizaje, sino que también reafirmó la importancia de la colaboración intersectorial para enfrentar los desafíos de la transformación digital. La próxima sesión promete continuar explorando estos temas vitales, preparando el terreno para futuras innovaciones y desarrollos.

Agradecemos profundamente a todos los asistentes del encuentro por compartir sus valiosas experiencias y enriquecer nuestro debate sobre cómo impulsar la innovación y anticipar el cambio dentro de las empresas. Su participación fue clave para profundizar en esta conversación tan importante.

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El pasado 15 de marzo nos juntamos con responsables de innovación tecnológica de empresas como Factor Energía, Adevinta, Doga, Intermediajob, Fincas Forcadell, Dominion Global para debatir sobre el estado actual y el futuro de la IA Generativa en el mundo empresarial.

Marc Griful, Head of Business Development en Quantion y responsable de Innovation Tech Leaders, saludó a los asistentes y comenzó la sesión explicando el objetivo de la comunidad: intercambiar experiencias y métodos efectivos de las diferentes temáticas que vamos tratando en los desayunos para que sea un punto de encuentro de inspiración para proyectos en marcha o futuros proyectos.

Ubicación de la IA Generativa

Para empezar se introdujo un esquema integral que encapsula los diversos aspectos y aplicaciones del concepto amplio de IA. Este marco incluye machine learning avanzado entre otros conceptos cruciales, ubicando a la IA generativa como un componente integral.

El desayuno se centró principalmente en el estado actual de la Inteligencia Artificial (IA) generativa, sus avances y su potencial para transformar las empresas. Dani Cardelús puso especial énfasis en las aplicaciones prácticas a corto plazo, que se espera implementar antes de fin de año, y analizó las áreas donde estos avances tendrán un mayor impacto.

Uno de los aspectos más disruptivos y emocionantes que discutimos fue el impacto transformador de los modelos del mundo. La capacidad de estas tecnologías para aprender y simular complejidades del mundo real abre puertas inimaginables para el diseño, la infraestructura y la toma de decisiones estratégicas, marcando un antes y un después en cómo concebimos soluciones a problemas antiguos y emergentes.

La conversación se enriqueció enormemente con la participación activa de los asistentes, quienes aportaron perspectivas valiosas sobre la automatización avanzada y la orquestación de tareas mediante agentes expertos. La idea de tener asistentes virtuales especializados trabajando en conjunto no solo para automatizar tareas sino para orquestar complejos procesos de negocio fue un tema que generó mucha expectación y debate.

Por último, pero no menos importante, abordamos la revolución en interfaces de usuario futuristas, incluyendo hologramas e IA conversacional. La manera en que interactuamos con la tecnología está en la cúspide de una transformación radical, prometiendo mundos de interacción más intuitivos, naturales y eficientes.

Aplicaciones a corto plazo

• Modelos del mundo: Simular el comportamiento del mundo físico para diseño, arquitectura e ingeniería. Se habló del ejemplo de Sora de Open AI que ha revolucionado nuestra manera de plantear las aplicaciones prácticas de la IA Generativa.
• RAG (Retrieval Augmented Generation): Búsqueda y generación de información a partir de conocimiento interno, mejorando la eficiencia y automatización. Por ejemplo, se puede utilizar para crear informes personalizados para clientes o para automatizar la gestión de documentos.
• Agentes: Orquestar tareas y automatizar procesos con «mini-asistentes» especializados. Por ejemplo, se pueden usar para automatizar la atención al cliente o para gestionar el inventario de un almacén.
• Modelos Open Source: Combinar diferentes modelos para ampliar capacidades y reducir costes. Por ejemplo, se pueden combinar modelos de lenguaje para crear un chatbot multilingüe o para generar contenido personalizado para diferentes tipos de usuarios.
• Creatividad: Aumentar la fluidez y precisión en la generación de textos e ideas creativas. Por ejemplo, se pueden usar para escribir artículos de blog, generar guiones para películas o crear música original.
• Asistentes: Mejorar la usabilidad y experiencia de los asistentes, integrando la comprensión del contexto. Por ejemplo, se pueden usar para crear un asistente virtual que pueda ayudar a los empleados a encontrar información o a realizar tareas complejas.
• Interfaces: Cambiar las interfaces de usuario tradicionales por interacción natural a través de texto y voz. Por ejemplo, se pueden usar para crear interfaces conversacionales para aplicaciones web o para controlar dispositivos domésticos inteligentes.

Otro punto clave fue la gestión y retención del conocimiento corporativo a través de avanzadas bases de datos de conocimiento. Este enfoque no solo optimiza la eficiencia interna sino que también salvaguarda el activo más valioso de cualquier organización: su conocimiento. La capacidad de acceder y reutilizar este conocimiento de manera inteligente es un cambio de juego para cualquier empresa que busque mantener una ventaja competitiva.

Conocimiento dentro de la Empresa

• Bases de datos de conocimiento: Almacenar y gestionar el conocimiento de la empresa de forma estructurada y accesible.
• Gestión de competencias: Identificar y desarrollar las habilidades del personal de forma eficiente.
• Propiedad intelectual: Proteger el conocimiento y evitar su fuga.

Bajando a la tierra : Planificación práctica

Es importante destacar que la IA Generativa es una tecnología emergente y que aún se encuentra en algunos casos en fase de desarrollo. Pero ya contamos con aplicaciones que son totalmente productivas y que podemos utilizar en nuestros flujos de trabajo. Antes de ello tenemos que tener en cuenta:

• Análisis de las fuentes de datos: Identificar la información disponible para alimentar la IA Generativa.
• Definición de objetivos: Determinar qué se quiere lograr con la IA Generativa a corto plazo.
• Selección de herramientas: Elegir las herramientas y modelos adecuados para cada caso de uso.
• Implementación y evaluación: Implementar la solución de forma gradual y medir su impacto.

Dani finalizó presentando diferentes casos de uso conectando las cajas de herramientas ya conocidas para crear un flujo de automatización.

La Inteligencia Artificial Generativa tiene un gran potencial para transformar las organizaciones en un corto plazo. Como conclusión se sugirió avanzar con aplicaciones prácticas y escalables, aprovechando el conocimiento interno y seleccionando las herramientas adecuadas.

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El pasado 23 de febrero nos juntamos con responsables de Innovación y Tecnología de empresas de primer nivel como Grupo Indukern, Adevinta, Hutchinson Ports BEST, Doga, Intermediajob para debatir sobre cómo favorecer la adopción y el cambio por parte de los equipos, en un proceso de transformación digital en la empresa.

Marc Griful, Head of Business Development en Quantion y responsable de Innovation Tech Leaders, dio la bienvenida a los participantes y abrió la sesión contando el propósito de la comunidad: compartir inquietudes, conocimientos y buenas prácticas, independientemente del sector ya que muchos de estos proyectos son cross-sectoriales.

Adaptarse a las diferencias internas de la organización:

Cada empresa tiene su propia cultura, estructura organizativa y dinámica interna, por lo que es importante adaptar las iniciativas de transformación digital a las necesidades y características específicas de la organización. Esto puede implicar la personalización de las soluciones tecnológicas y los procesos de implementación para satisfacer las necesidades únicas de cada área y departamento. Además, es importante identificar y abordar las posibles barreras y resistencias internas a la transformación digital, y trabajar en colaboración con los diferentes stakeholders para superarlas y fomentar una adopción exitosa.

Abordar las necesidades específicas de formación y recursos:

La formación y el desarrollo de habilidades son fundamentales para garantizar que los empleados estén preparados para adoptar y utilizar eficazmente las nuevas tecnologías y herramientas digitales. Esto implica proporcionar programas de formación y recursos de aprendizaje adecuados que aborden las necesidades específicas de cada función y nivel dentro de la organización. Además, es importante fomentar una cultura de aprendizaje continuo y promover la colaboración y el intercambio de conocimientos entre los empleados para impulsar la innovación y el crecimiento.

Tangibilizar los beneficios y las inversiones:

Es fundamental demostrar los beneficios tangibles de la transformación digital y relacionarlos con las inversiones realizadas en tecnología y recursos humanos. Esto implica cuantificar y medir el impacto de la digitalización en términos de eficiencia operativa, mejora en la experiencia del cliente, reducción de costos y aumento de los ingresos. Además, es importante comunicar de manera efectiva estos beneficios a todos los stakeholders y asegurarse de que comprendan el retorno de la inversión y el valor añadido que la transformación digital aporta a la organización.

Establecer roles claros y colaboración interdepartamental:

Es crucial establecer roles y responsabilidades claros para garantizar una colaboración efectiva y una coordinación adecuada entre los diferentes departamentos y equipos involucrados en la transformación digital. Esto implica designar líderes de proyecto y gestores de producto que sean responsables de dirigir y coordinar las iniciativas de digitalización, así como de asegurar que se cumplan los objetivos y plazos establecidos. Además, es importante fomentar una cultura de colaboración y trabajo en equipo entre los diferentes stakeholders para garantizar el éxito y la sostenibilidad de la transformación digital en toda la organización.

Acabamos la sesión introduciendo la próxima sesión donde hablaremos de la IA Generativa con la participación de Dani Cardelús, AI & Data Expert. En la sesión profundizaremos sobre estos temas:

• Repaso de los últimos avances en IA Generativa y prepararnos para las curvas que vienen
• La importancia de proteger y aprovechar tu conocimiento usando IA Generativa
• Identificar lo que hoy se puede convertir en un activo digital valioso para la empresa: Más allá de las pruebas que hacemos
• Compartir visiones y realidades que lleven la IA Generativa a la realidad de la empresa

Gracias a todas las personas que asistieron al encuentro por compartir sus experiencias para completar un interesante debate sobre cómo favorecer la adopción y el cambio dentro de la empresa.

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Según los últimos datos, las Corporaciones son uno de las figuras que más importancia están ganando en términos de inversión en Startups en España. En concreto, estamos viendo cómo cada vez más están queriendo colaborar, invertir o adquirir. 

Muy bien pero… ¿Cómo una corporación empieza a trabajar con una Startup? El pasado 24 de noviembre nos juntamos responsables de Innovación de las empresas TMB, Naturgy, Port de Barcelona, Cuatrecasas y Comsa para poder definir cuál era la metodología idónea para establecer un ciclo de innovación completo presentado por Alexander Phimister, autor de El Libro de la Innovación.

Marc Griful, Head of Business Development en Quantion e Innovation Tech Leaders, dio la bienvenida a los participantes y abrió la sesión haciendo un pequeño resumen de la actividad de la comunidad

5. Despliegue: Esta es la fase a la que menos departamentos llegan, que es la parte de implementación y despliegue de la solución fuera del departamento de innovación. En este caso, el objetivo será hacer un “llave en mano” para que el departamento correspondiente pueda tener un buen traspaso de proyecto y/o solución.  

Pero atención. Es muy importante entender qué papel juega el comité de innovación en todo este proceso. Esto sería una foto que explicaría bien este proceso en este ciclo.

El comité tendrá la función de ir validando cada una de las fases anteriores. El rol, entonces, del Responsable de innovación será el de poder tener una buena relación con ellos para que puedan estar involucrados desde la raíz y te ayuden a desbloquear posibles obstáculos durante todo el proceso. 

La sesión concluyó con la intervención de Lluís Vicente, Head of Consulting & iX en Quantion, quien nos presentó dos casos de uso de clientes de distintos sectores y fases del ciclo de innovación. Cada cliente tiene una metodología adaptada a su objetivo y cultura organizativa.

El primer caso consiste en una metodología de búsqueda, selección y análisis de casos para crear nuevos servicios. Esta metodología tiene tres fases: una de diagnóstico sólido, otra de identificación de los actores clave internos y las iniciativas de transformación digital del mercado, y una última de propuesta de potenciales casos de uso basados en el análisis previo.

El segundo caso utiliza la metodología Forrest, propia de Quantion, para generar nuevos servicios y productos, más allá de la innovación abierta. Esta metodología tiene cuatro fases: una llamada “Modo Garage”, donde se generan ideas que se seleccionan según su viabilidad; una llamada “Modo Hands-on”, donde se prueba que las ideas pueden funcionar, siendo este el primer acelerador; una llamada “Modo Candy”, donde se define el atractivo y la viabilidad del producto o servicio; y una última llamada “Modo Forrest”, donde se desarrolla y se vende el producto o servicio, siendo este el segundo y clave acelerador.

Ahora ya te hemos contado cómo hacerlo, ¿Te atreves a empezar tu propio ciclo de innovación? 

Gracias a tod@s los asistentes al encuentro por compartir sus experiencias para completar un interesante debate sobre los ciclos de innovación.

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El pasado 27 de octubre desde nuestra comunidad de Innovation Tech Leaders organizamos un encuentro que giró en torno a la Business IA. En concreto, nos basamos en cómo orientar la inteligencia artificial a resultados de negocio.

Contamos con la participación de empresas y expertos en el campo de la transformación digital e innovación; quienes aportaron sus conocimientos y experiencias, entre ellos, Rakuten TV, Adevinta Spain, Factor Energía, DAS Seguros, entre otros. 

Carme Pellicero, Directora General de Quantion, introdujo la sesión con una reflexión: «Estamos viviendo un hype con la Inteligencia Artificial, pero ¿sabemos potenciarla? 

A continuación, Daniel Cardelús, Chief Data Officer & AI Expert de Quantion, plasmó en una presentación los puntos de debate clave que sirvieron como punto de partida para puntos de vista diferentes respecto la inteligencia artificial.

De la sesión sacamos 4 reflexiones principales que queremos compartir con vosotros.

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