La Inteligencia Artificial se recibía con cautela hace apenas dos años. Los primeros modelos generativos sorprendían por su capacidad para redactar textos, resumir documentos o preparar una presentación. También cometían errores, inventaban datos y ofrecían respuestas distintas ante una misma pregunta. El informe Global CEO Outlook 2025 de KPMG indicaba que el 71% de los consejeros delegados considera la Inteligencia Artificial una prioridad de inversión.
Un departamento jurídico puede utilizar la IA para localizar cláusulas entre miles de contratos. Un equipo comercial puede preparar una reunión con un cliente consultando en pocos segundos su historial, las operaciones abiertas y las comunicaciones anteriores. Un servicio técnico puede acceder a manuales, incidencias resueltas y procedimientos internos.
También se está utilizando para programar, revisar código, clasificar expedientes, preparar informes, analizar proveedores, responder consultas internas y ayudar en la elaboración de ofertas.
Los modelos actuales trabajan con grandes volúmenes de documentos, interpretan imágenes, analizan datos, generan código y empiezan a ejecutar tareas mediante agentes capaces de relacionarse con aplicaciones corporativas. La Inteligencia Artificial reduce el tiempo dedicado a tareas repetitivas y permite trabajar con una cantidad de información que una persona difícilmente podría revisar.
Algunas compañías han comprado licencias para sus empleados y cada trabajador elige para qué utiliza la herramienta. El riesgo aparece desde el momento cero. Un empleado puede utilizar datos personales de clientes, otro puede preparar una propuesta a partir de información incorrecta y todo ello sin saberlo el departamento de tecnología. La empresa pierde visibilidad sobre sus datos y sobre una parte de los procesos de trabajo.
El problema aumenta cuando cada departamento desarrolla su propia iniciativa. Marketing contrata una herramienta, recursos humanos utiliza otra y tecnología construye un asistente diferente. En pocos meses aparecen varios proveedores, costes duplicados y soluciones que apenas pueden relacionarse entre sí.
Según un estudio de CEO publicado por IBM en 2025, únicamente el 25% de las iniciativas de IA había conseguido la rentabilidad prevista y solo el 16% había logrado extenderse al conjunto de la organización.
McKinsey destaca que la revisión de los procesos es una de las acciones que más influye en la obtención de resultados económicos mediante IA. En estos proyectos resultan necesarias compañías especializadas como EXDESIS, con experiencia en Inteligencia Artificial, desarrollo de software, datos, integración y explotación de sistemas.
La implantación puede comenzar con un diagnóstico de la situación existente. Hay que conocer las herramientas que ya se utilizan, los proyectos iniciados por cada departamento y la información que se está introduciendo. En muchas empresas, el uso de IA comienza mucho antes de que exista una decisión formal del comité de dirección.
El siguiente paso consiste en seleccionar los casos de uso. Cada uno puede valorarse según su impacto económico, dificultad técnica, disponibilidad de datos y nivel de riesgo. Esta clasificación ayuda a elegir proyectos que ofrezcan resultados en un plazo razonable y que puedan servir de base a futuras implantaciones.
La metodología que propone EXDESIS incorpora una hoja de ruta en la que cada iniciativa se analiza desde tres perspectivas: valor para el negocio, viabilidad técnica y riesgo. Con estos criterios se establece un orden de implantación.
Los documentos de una compañía suelen estar repartidos entre gestores documentales, carpetas compartidas, correos electrónicos, bases de datos y aplicaciones. Un modelo conectado a información incorrecta ofrecerá respuestas incorrectas.
Las técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) permiten que el modelo consulte documentación corporativa antes de responder. Su eficacia depende de la calidad de los documentos, de su correcta clasificación y de la gestión de los permisos.
La utilidad aumenta cuando la Inteligencia Artificial se relaciona con el CRM, el ERP, el gestor documental, las herramientas de soporte y las aplicaciones propias de la compañía.
EXDESIS cuenta para proyectos IA con EXDESIA, una plataforma orientada a desplegar asistentes, copilotos y agentes conectados con los sistemas corporativos. Su planteamiento permite trabajar con diferentes modelos, integrar fuentes internas y mantener la trazabilidad necesaria.
La aparición de los agentes hace más importante esta arquitectura. Un agente puede buscar información, crear un documento, actualizar una aplicación o iniciar una solicitud. Cada acción debe quedar autorizada y registrada. La supervisión humana continúa siendo imprescindible en procesos con impacto financiero, jurídico, laboral o reputacional. La formación debe adaptarse a cada puesto.
También hace falta medir los resultados. Un proyecto piloto debe comparar la situación anterior con la nueva. Hay que calcular el tiempo ahorrado, el coste, revisar los errores y comprobar la aceptación de los usuarios. Las soluciones que superan esta fase pasan a producción. A partir de entonces, necesitan monitorización, soporte, control de versiones y actualización del conocimiento.
Los modelos evolucionan, los procesos cambian y la documentación se modifica. La Inteligencia Artificial se convierte en un servicio corporativo que debe mantenerse de manera continua.
La desconfianza de los primeros meses ha dado paso a la urgencia. La Inteligencia Artificial ha entrado ya, en el comité de dirección. Ahora los CEO deben decidir cómo se incorpora a la organización, quién gobierna su uso y qué resultados esperan obtener.
Esa decisión marcará la diferencia entre las empresas que conviertan la IA en una ventaja competitiva y aquellas que terminen rodeadas de licencias, demos y proyectos que nunca llegaran a producir un resultado económico.