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.

Conversamos con Álex Turpin, Head de AI Governance en I+D de AstraZeneca para profundizar en la adopción responsable de la IA . 

En un momento en que la inteligencia artificial (IA) está transformando sectores tan diversos como la salud, la energía o las finanzas, la pregunta clave ya no es si implementarla, sino cómo hacer una adopción responsable de la IA, con criterio y visión de largo plazo.

Para profundizar en este reto, con Innovation Tech Leaders, hablamos con Álex Turpin, Head de AI Governance en el área de Investigación y Desarrollo de AstraZeneca, donde lidera la estrategia global de gobernanza de IA. Con una trayectoria que va de la física cuántica al emprendimiento y, hoy, a la implementación de IA responsable en una organización farmacéutica internacional. Su visión es clara: la tecnología debe estar al servicio del problema, no al revés.

De la ciencia a la tecnología con propósito

La carrera de Turpin comenzó en el ámbito académico. Estudió física y realizó un doctorado en fotónica, y a través de la investigación en diferentes instituciones empezó a aplicar algoritmos de Machine Learning a problemas científicos. Esta experiencia lo llevó a fundar su primera startup tecnológica, donde descubrió que tener una solución brillante no sirve de nada si no resuelve una necesidad concreta.

Esa lección marcaría el resto de su camino profesional. En la actualidad, liderando equipos multidisciplinares en AstraZeneca, insiste en que uno de los errores más comunes en las organizaciones es poner la IA en el centro antes de entender qué problema se intenta resolver. Lo que él propone es una mentalidad distinta: Problem First, not AI First.

Planificar la IA para maximizar su impacto

Uno de los mensajes clave de Turpin es que el éxito de la IA no depende únicamente de los modelos, sino de la planificación que los rodea. Muchas iniciativas fracasan no por limitaciones técnicas, sino por falta de alineación entre equipos, datos insuficientemente preparados, procesos poco maduros o una gestión del cambio incompleta.

Desde esta perspectiva, la gobernanza se convierte en un elemento habilitador. Permite priorizar casos de uso, establecer criterios claros y asegurar que la IA se despliega allí donde puede aportar mayor impacto. No se trata de frenar la adopción, sino de ordenarla para acelerar resultados y evitar esfuerzos dispersos.

En AstraZeneca, este enfoque facilita identificar oportunidades con valor tangible, al tiempo que se crean las bases necesarias para escalar soluciones de forma consistente en ámbitos como la investigación clínica, la eficiencia operativa o la experiencia del paciente.

Gobernar la IA sin frenar su potencial

En una empresa global con más de 90.000 empleados y operaciones en más de 100 países, el despliegue de una adopción responsable de la IA necesita estar acompañado de gobernanza. Pero no se trata de añadir procesos por cumplir. Para Turpin, gobernar la IA es construir un entorno donde innovar con confianza, con reglas claras y riesgos controlados, sin ralentizar el desarrollo.

“La gobernanza no debe ser un freno. Debe estar al servicio de la innovación.”

Este equilibrio exige estructuras sólidas, pero también ágiles, que permitan auditar, escalar y adaptar modelos a distintos entornos sin fricciones innecesarias.

Los grandes retos de gobernar la IA a escala global

1. Anticiparse a la regulación

La Unión Europea está liderando el desarrollo de uno de los marcos regulatorios más exigentes en materia de IA. AstraZeneca ha optado por anticiparse y alinearse desde el inicio, lo que reduce riesgos y refuerza la confianza interna y externa, sin comprometer la agilidad.

2. Mantener el enfoque humano

La gobernanza va más allá del cumplimiento normativo. Protege la ética, la privacidad y la confianza, especialmente en un sector tan sensible como la salud. Cada solución de IA debe demostrar que aporta valor real a investigadores, profesionales sanitarios, pacientes y empleados.

3. Adaptarse a entornos diversos

Las soluciones no funcionan igual en todos los mercados. La gobernanza debe adaptarse a estas diferencias, con marcos que equilibren coherencia global con sensibilidad local.

La IA como medio, no como fin

En AstraZeneca, la IA se impulsa allí donde puede aportar un valor claro. Algunos de los casos que destacó incluyen la optimización de procesos clínicos mediante una selección más inteligente de pacientes, la automatización de tareas repetitivas que libera tiempo en los equipos comerciales, o la mejora de la experiencia del profesional médico en su interacción con la empresa.

En todos los casos, el criterio es el mismo: que la IA contribuya a resolver un problema real y a mejorar el proceso. Cuando se dan estas condiciones, la tecnología se convierte en una palanca clave para ganar eficiencia, calidad y capacidad de decisión.

Liderar una adopción responsable de la IA

Para Turpin, el liderazgo en inteligencia artificial empieza por entender a las personas y el contexto en el que trabajan. Antes de transformar digitalmente un área, es fundamental conocer cómo operan los equipos, qué barreras enfrentan y cómo acompañarlos en el cambio.

El papel del líder es escuchar, anticipar el impacto de la automatización y preparar a los profesionales para la evolución de sus roles. La tecnología no sustituye a las personas, pero sí transforma la forma en que trabajan, y gestionar esa transición es parte esencial de la gobernanza.

Desde su experiencia, la IA solo genera valor cuando se aplica con propósito, sobre problemas bien definidos y dentro de una cultura organizativa que la sostenga. Este enfoque ofrece a los líderes una hoja de ruta clara: foco en el impacto, escucha activa y responsabilidad compartida para construir organizaciones más inteligentes.

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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

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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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La transformación digital en la industria farmacéutica es clave en la evolución del sector y Ricard Castellet está liderando este cambio en Gebro Pharma. Con más de tres años al frente de esta área, Ricard ha sido fundamental en la implementación de estrategias que están redefiniendo procesos y servicios en la compañía.

En esta entrevista, Ricard nos comparte su experiencia, los retos enfrentados y cómo la digitalización está impulsando el futuro de la industria farmacéutica.

Ricard, desde hace 3 años eres Head of Digital Transformation en Gebro Pharma. ¿Cuándo se creó el área de Digital Transformation en la empresa y cómo ha evolucionado desde tu incorporación?

El área de Transformación Digital se creó con mi llegada a la compañía. De hecho, me incorporé en la empresa para crear e impulsar específicamente esta nueva área, ya que antes no había perfiles puramente digitales en la empresa. Mi incorporación estuvo influenciada por la pandemia, que aceleró la digitalización en muchos sectores, incluido el farmacéutico, el cual históricamente ha estado rezagado en este aspecto. La industria farmacéutica ha sido históricamente una de las últimas en adoptar tecnologías digitales. Esto creó la necesidad de atraer talento digital desde fuera del sector farmacéutico, lo cual es bastante poco habitual en esta industria, que tiende a ser endogámica.

Entonces, te incorporas y creas el área. ¿Cómo ha evolucionado el departamento desde tu llegada?

Cuando me incorporé en mayo hace tres años, la empresa me permitió unos meses para desarrollar una estrategia junto con una consultora, lo cual siempre agradeceré. Elaboramos un roadmap de transformación digital con cuatro ejes estratégicos que siguen vigentes hoy en día. El primer eje es la cultura digital, que implica cambiar el mindset de muchas personas. El segundo eje es la omnicanalidad, para generar engagement y conocimiento con el target a través de un plan relacional de contactos omnicanal. El tercer eje es la visión data-driven, que refuerza la toma de decisiones estratégicas basadas en datos. Y el cuarto eje, es la creación de nuevos modelos de negocio, añadiendo capas digitales al producto farmacéutico para empoderar al paciente y optimizar el ecosistema sanitario.

¿Podrías destacar algún proyecto de transformación digital en la industria farmacéutica que te apasione especialmente?

El proyecto de plataforma digital en el ámbito del asma es uno de mis favoritos. Aunque no puedo revelar el nombre, me motiva mucho porque busca mejorar la relación entre el paciente y el médico. También hemos iniciado un proyecto de inteligencia artificial llamado GIA, que impacta transversalmente en todos nuestros ejes estratégicos y en la productividad de la compañía.

Ricard Castellet, en las oficinas de Gebro Pharma en Barcelona

Enhorabuena por el proyecto. Cambiando de tema, siempre has estado vinculado al ecosistema startup. ¿Qué tipo de iniciativas de Open Innovation habéis llevado a cabo desde Gebro Pharma?

Soy un gran defensor de la innovación abierta. Hemos creado un ecosistema de innovación de negocio alrededor de la marca Gebro. De hecho, trabajamos con una startup llamada Vitalera, antes HumanITcare, y es nuestro partner estratégico en el desarrollo de la plataforma digital para la gestión global del asma. Sin una startup, no hubiéramos podido hacerlo debido a los costes, la temporalidad y la curva de aprendizaje.

¿Qué impacto ves en las inversiones de IA en el sector salud?

La inversión en inteligencia artificial (IA) está transformando el sector salud. Aunque la transformación digital en la industria farmacéutica ha avanzado más lentamente que en otros sectores, la IA está emergiendo como una fuerza clave para su evolución. Su impacto es significativo y multifacético: está acelerando el conocimiento científico, optimizando procesos de investigación y desarrollando soluciones innovadoras con una velocidad y precisión sin precedentes.

Con la creciente complejidad del conjunto del sistema sanitario, la IA se convierte en una herramienta crucial para manejar estos desafíos. Si no incorporamos estas tecnologías del siglo XXI para enfrentar problemas contemporáneos, corremos el riesgo de enfrentar serios problemas como sociedad. La IA tiene el potencial de transformar cómo abordamos la relación entre médico paciente, la investigación y descubrimiento de nuevos fármacos, la gestión de enfermedades, lo que resulta esencial para mejorar la salud global y la sostenibilidad del sistema sanitario.

Ya has mencionado anteriormente algunos proyectos específicos en los que estáis trabajando. ¿Hay algún otro aspecto relevante que quieras destacar sobre el impacto de la IA en la industria farmacéutica?

Además de los proyectos que hemos comentado, es importante señalar que la IA está empezando a influir en muchos otros aspectos del sector. Por ejemplo, está facilitando el desarrollo de nuevas terapias y medicamentos a través de la predicción de resultados en ensayos clínicos y la personalización de tratamientos para pacientes. La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos y detectar patrones complejos también está revolucionando la forma en que se llevan a cabo las investigaciones y se toman decisiones estratégicas.

En la industria farmacéutica, los compañeros de otras empresas también están avanzando con iniciativas de IA que van desde la optimización de la cadena de suministro hasta el desarrollo de herramientas para mejorar la interacción con el paciente. La IA comienza a integrarse profundamente en todos los niveles de la industria, y vemos cómo su influencia crece rápidamente, transformando la investigación y el desarrollo, y el cuidado y la gestión de la salud.

Marc Griful, responsable de la comunidad Innovation Teach Leaders y Ricard Castellet en las oficinas de Gebro Pharma en Barcelona

¿Qué perspectiva de crecimiento crees que tendrá Barcelona como hub tecnológico?

Barcelona tiene una combinación única de estilo de vida mediterráneo, talento y tecnología. La ciudad es un referente internacional en salud y debe especializarse en ciertos verticales específicos para mantenerse competitiva. La IA generativa será central en la innovación en los próximos años y Barcelona está bien posicionada para aprovechar esta tendencia.

Quizás la pregunta más techie de hoy, pero en tu opinión, ¿cuáles crees que son las principales tendencias tecnológicas que pueden marcar los próximos tres a cinco años?

La IA generativa es el gran hype, está en el centro de la innovación tecnológica en este momento y, en mi opinión, dominará la agenda en los próximos años. Aunque tecnologías como el blockchain, IoT, metaverso y la ciberseguridad seguirán siendo relevantes, la IA generativa está estableciendo nuevos estándares por su capacidad para crear contenidos, automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones. Las empresas que no se adapten a esta tendencia corren el riesgo de quedarse atrás, al igual que sucedió con la adopción de internet hace dos décadas. La IA generativa no solo está redefiniendo cómo interactuamos con la tecnología, sino que también está impulsando una nueva era de innovación y competitividad en todos los sectores.

Ricard Castellet y Marc Griful en el edificio de GebroPharma donde realizamos la entrevista

En tu experiencia, ¿qué conocimientos o habilidades son cruciales para alguien que aspire a liderar un departamento de transformación digital?

Lo primero es la curiosidad. También es importante ser valiente, tener la capacidad de romper con lo establecido y liderar con el ejemplo. Hay que empoderar a los equipos, buscar la empatía e ilusionar.

Para quienes están interesados en profundizar en temas de innovación y transformación digital, ¿hay algún libro que recomendarías?

Soy fan de Alfonso Cornella y también obtengo mucho conocimiento de Twitter, que, a pesar del ruido negativo, si sabes cómo filtrar bien, sigue siendo una fuente importante de conocimiento tecnológico y científico.

¿Qué haces para desconectar?

He bajado la intensidad en los últimos años y me enfoco en lo que realmente importa, como la familia y los amigos de verdad. Intento salir los fines de semana de Barcelona, conectar con la naturaleza y valorar más el tiempo tranquilo.

Laboratorios Gebro Pharma S.A. en la avenida Tibidabo de Barcelona.

Si te ha interesado esta conversación sobre la Transformación digital en la Industria Farmacéutica, no te pierdas nuestra entrevista con otros líderes de innovación en Innovation Tech Leaders, donde exploramos más a fondo las tendencias que están moldeando el futuro de la tecnología y la salud.

La entrada Transformación digital en la Industria Farmacéutica: Entrevista a Ricard Castellet, Head of Digital Transformation en Gebro Pharma se publicó primero en Innovation tech leaders.

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.

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