Se acaba 2025 y es un buen momento para reflexionar sobre lo más destacado que he vivido como consultor en el sector de la automatización de soluciones. Si bien las soluciones de factura electrónica en Europa merecen un capítulo aparte (prometo hablar de ello en 2026), hoy quiero centrarme en la Inteligencia Artificial Generativa. Sin duda, ha sido la protagonista de este año, ocupando la mayor parte de mis reuniones, formaciones, debates y desafíos
IA Generativa: Entre el Hype y la Realidad
No hay semana en la que no aparezca alguien con una nueva publicación, estudio o promesa sobre la IA Generativa. ¿No os empieza a resultar un poco agotador? También se percibe cierta urgencia por parte de muchas empresas para subirse a este tren, a veces sin tener claro el destino, y con el mensaje (casi amenazante) de que “si no inviertes en IA, te quedas atrás”.
En lo personal, reconozco que la IA Generativa nos ha facilitado el día a día: informes mejorados, presentaciones más pulidas, emails más claros, acceso rápido a información que antes costaba encontrar… especialmente útil cuando sabes cómo sacarle partido. El consumo de estos servicios sigue creciendo, y es innegable que son herramientas valiosas para muchos profesionales.
Sin embargo, cuando nuestros clientes valoran invertir en proyectos de IA Generativa, el prisma cambia: lo que realmente importa es el retorno de la inversión (ROI), ya sea a través de reducción de costes, aumento de la productividad o cumplimiento normativo. No basta con tener IA por tenerla; es fundamental que aporte un valor claro y concreto. Y, curiosamente, sobre casos concretos y tangibles no hay tantas publicaciones.
Agentes de IA y el Verdadero ROI
Aquí es donde entran los tan mencionados “Agentes de IA”: soluciones que automatizan procesos concretos apoyándose en motores de IA, capaces de tomar decisiones y liberar al usuario de tareas repetitivas. En esa automatización real es donde está el ROI.
Pero esto no es fácil, y los retos abundan. Seguro que muchos habéis oído hablar del estudio del MIT publicado en agosto que indica que la mayoría de pilotos de IA Generativa fracasan. ¿Sabéis que la mayoría de gente que comenta sobre este informe no lo ha leído?
Por ponerlo en contexto, no es un estudio técnico ni un informe de investigación profunda, sino un análisis basado en entrevistas a un número limitado de empresas y considera “fracaso” el no lograr un ROI claro en unos pocos meses. Personalmente, me parece un criterio bastante exigente para calificar un proyecto fallido. Es importante destacar que esto no significa necesariamente que los proyectos no hayan funcionado, sino que no han generado un beneficio claro para la empresa en ese plazo.
Aun así, el mensaje de fondo es válido: numerosos pilotos de IA no tienen sentido porque en muchas ocasiones se lanzan sin unos objetivos claros, simplemente para justificar la inversión en un departamento de IA. Otras veces, se pasa por alto que los procesos de negocio son complejos y están llenos de interacciones, por lo que no es suficiente con centrarse solamente en la IA Generativa y se debe disponer de otro tipo de aplicaciones de automatización.
La IA Generativa es una Herramienta, No el Centro del Universo
En reuniones con grandes empresas (IBEX35), me surge siempre la misma duda: ¿tiene sentido que tengan departamentos de IA independientes? Lo que está claro es que la IA Generativa no puede automatizar procesos por sí sola. Necesita integrarse con el resto del ecosistema de la empresa (servicios web, bases de datos, RPA, ERPs, CRMs, email, etc.), gestionar las excepciones con usuarios y coordinarse con otros procesos de negocio.
Por eso, veo la IA Generativa como una herramienta más dentro de un conjunto de soluciones de automatización. No es una solución en sí misma, sino un componente que, bien utilizado, potencia el resto.
Muchas empresas ya usan soluciones de automatización de procesos que han demostrado ser efectivas. Simplemente se debe incorporar la parte de IA Generativa que se necesite para cada proceso. La mayoría de estas soluciones ya incluyen este tipo de integraciones. Por eso, considero que lo más sensato es seguir confiando en los equipos encargados de la Optimización de Procesos (se llamen Operational Excellence, Continuous Improvement, Digital Transformation, o de cualquier otra manera) y capacitarlos en IA Generativa, para que puedan aprovechar al máximo todas las herramientas disponibles.
En el pasado ocurrió algo similar con la llegada de la tecnología RPA, cuando grandes empresas crearon departamentos exclusivos centrados en dicha tecnología. Hoy día, casi todos han desaparecido y se han integrado dentro de los equipos de optimización de procesos.
Mirando al 2026
El principal desafío de la IA Generativa es su naturaleza no determinista. Esto significa que, aunque se le plantee exactamente la misma pregunta (mismos parámetros de entrada), es posible que no siempre genere la misma respuesta. Esta característica dificulta la automatización de procesos o tareas repetitivas, ya que la falta de consistencia puede complicar la integración en flujos de trabajo que requieren resultados predecibles.
Por eso en 2025 la mayoría de los esfuerzos se han centrado en aplicar IA Generativa en una serie de departamentos concretos, en los que no es tan importante ser consistente; Atención al cliente (manejo de casos de soporte, gestión de peticiones de información, recolección de feedback), Marketing (creación de contenido y market research) e IT (desarrollo de software, soporte y ciberseguridad).
Sin embargo, aquí no se encuentra el core del negocio de las empresas ni la mayoría de las tareas repetitivas (backoffice)—donde la automatización suele aportar mayor valor. Por ello, considero que debemos replantear nuestra mentalidad y aceptar cierto grado de indeterminación en el uso de la IA, en lugar de aspirar a un automatismo completo. Pienso que automatizar entre el 75% y el 80% de estos procesos ya podría generar un retorno de inversión significativo. Por supuesto, es fundamental gestionar adecuadamente el 20-25% restante de incidencias, posiblemente mediante la interacción del proceso con gestores humanos ¡Espero que el año próximo podamos dar el salto a este tipo de soluciones!
Mientras tanto, sigo pensando que las expectativas sobre la IA Generativa siguen demasiado altas. Cuando se moderen, podremos apreciar su verdadero valor: ser una herramienta más, aunque muy poderosa, para automatizar procesos y mejorar la eficiencia en distintos ámbitos.
¡Os deseo a todos un gran 2026, lleno de proyectos útiles, menos hype y más resultados concretos! 🚀