El pasado 20 de noviembre de 2025 celebramos en la Jornada presencial “IA: de la teoría a la práctica. Inspiración y casos reales para empresas y startups” en el Coworking el Camaleón de Rubik, en Oviedo. Un encuentro que reunió a profesionales, empresas y emprendedores interesados en entender cómo aplicar la inteligencia artificial de forma realista y efectiva en sus organizaciones.
La jornada empezó con la ponencia principal «Inteligencia Artificial sin humo: cómo empezar a aplicarla en tu organización con sentido común» a cargo de Armando Pérez Sirgo (Responsable de Transformación Digital e innovación en Constructora Los Álamos), centrada en el contexto actual de la IA y sus oportunidades. A continuación, moderó la mesa de diálogo » IA de la teoría a la práctica» donde se unieron Sergio Suárez Bárcena (KAM y Desarrollo de Negocio en Ricoh), Gaspar Fernández Domínguez (CEO y Cofundador de la Startup Ringlab) y Juan José Rodriguez Hidalgo (CIO en GAM Solutions).
La jornada dejó reflexiones muy valiosas, alejadas del ruido y del hype que suele rodear a esta tecnología.
6 lecciones clave
En el panorama empresarial actual, existe una palpable «ansiedad» por la Inteligencia Artificial. Parece que cada compañía, sin importar su tamaño o sector, siente la presión de implementar IA de inmediato, como si fuera una carrera en la que nadie quiere quedarse atrás. El bombardeo constante de nuevas herramientas y promesas de una revolución inminente ha generado más ruido que claridad, dejando a muchos líderes preguntándose por dónde empezar realmente.
1. Más allá de la moda: la IA como herramienta, no como fin
Uno de los mensajes más repetidos durante la mesa de diálogo entre expertos fue claro: la IA no es una varita mágica. Antes de implantar soluciones avanzadas, las empresas deben revisar sus procesos, la calidad de sus datos y su organización interna.
Utilizando una metáfora muy gráfica, se explicó que implantar IA sin una base sólida es como querer contratar a un gran chef sin haber limpiado antes la cocina. La IA amplifica lo que ya existe: si hay desorden, errores o datos deficientes, el resultado será un problema aún mayor.
2. La pregunta clave no es “¿qué hago con la IA?”
Otro de los aprendizajes más relevantes fue el cambio de enfoque que deben adoptar las organizaciones. En lugar de preguntarse qué herramienta de IA usar, la pregunta correcta es:
¿Qué problema real tengo en mi empresa y cómo puedo resolverlo?
Solo a partir de ahí tiene sentido analizar si la inteligencia artificial es la tecnología adecuada para aportar valor. Este enfoque evita inversiones innecesarias y proyectos que, aunque llamativos, no generan impacto real en el negocio.
3. Un reto silencioso: la IA ya se está usando… sin control
Durante el diálogo también se puso sobre la mesa un riesgo poco visible: el uso de herramientas de IA por parte de los empleados fuera del entorno corporativo. Mientras que las soluciones oficiales a veces tienen poca adopción, muchas personas ya utilizan herramientas públicas en su día a día, generando problemas de seguridad, privacidad y control de la información.
El verdadero desafío para las empresas no es introducir la IA, sino ordenar y gobernar un uso que ya existe.
4. La implantación de IA es, sobre todo, un proyecto de personas
Lejos de ser solo un reto tecnológico, la implantación de IA es un proyecto de gestión del cambio. La tecnología avanza muy rápido, pero las personas necesitan acompañamiento, formación y tiempo para adaptarse.
En este sentido, se destacó el papel clave de los equipos directivos y de recursos humanos para garantizar una adopción responsable, ética y efectiva de la IA dentro de las organizaciones.
5. Aprender rápido y barato: empezar por proyectos de bajo riesgo
Los ponentes compartieron experiencias reales en las que los primeros proyectos de IA no funcionaron como se esperaba… y precisamente por eso fueron un éxito. Empezar con proyectos pequeños, periféricos y de bajo riesgo permite aprender, ajustar y evolucionar sin comprometer el corazón del negocio.
Fracasar rápido y barato sigue siendo una de las mejores estrategias cuando se innova con nuevas tecnologías.
6. La calidad del dato sigue mandando
Por avanzada que sea la tecnología, los ponentes insistieron en un principio básico que sigue vigente: la fiabilidad de la IA depende directamente de la calidad de la información de entrada. Si los datos están incompletos, desactualizados o sesgados, la IA puede ofrecer resultados igual de deficientes (aunque muy convincentes). Por eso, antes de automatizar o “inteligentizar” procesos, es clave dedicar tiempo a ordenar, depurar y gobernar el dato
Una conclusión clara
La mesa redonda dejó una idea final muy potente: la inteligencia artificial es un espejo, no una solución mágica. Refleja la madurez de los procesos, la calidad de los datos y la cultura de cada organización.
Antes de preguntarnos qué IA implementar mañana, quizá debamos preguntarnos qué procesos podemos mejorar hoy.
