Cada vez más, encontramos ejemplos concretos de cómo la Inteligencia Artificial logra transformar el día a día de empresas y administraciones públicas. Estos casos, además, nos permiten recoger aprendizajes que pueden servir de referencia a otras organizaciones que quieran aplicar IA.
En este artículo, precisamente, te presentamos dos casos de éxito de Holistic Data Solutions en aplicación de Inteligencia Artificial (una entidad pública y una empresa industrial privada). Ambos ejemplos ilustran cómo la adopción de un proceso bien estructurado para incorporar la IA puede incrementar notablemente las probabilidades de éxito y aportar valor real a las organizaciones.
Caso 1 (entidad pública): IA en la Autoridad Portuaria de Santa Cruz de Tenerife.
La Autoridad Portuaria de Santa Cruz de Tenerife es una de las administraciones públicas que ha optado por incorporar IA para mejorar su eficiencia y aportar valor en distintas áreas de su operativa diaria.
Enfoque adoptado.
El proyecto arrancó con un paso claro e importante: formar a las personas. A través de sesiones prácticas, se explicó qué es la IA, cómo funciona y qué puede y qué no puede aportar a una organización pública como esta.
A continuación, se diseñó un proceso participativo por departamentos para identificar potenciales casos de uso reales, con dos criterios claros: impacto tangible y viabilidad técnica. Este enfoque permitió que cada área propusiera oportunidades adaptadas a sus necesidades concretas para que la implantación fuera lo más a medida posible.
Casos de uso detectados.
Entre las decenas de casos de uso detectados se encontraron algunas de especial relevancia, como:
- Automatización de tareas administrativas, como la verificación de datos, la redacción de actas, la gestión documental o la tramitación de expedientes.
- Uso de IA generativa para elaborar informes internos o materiales de comunicación institucional.
- Clasificación automática de incidencias técnicas mediante el análisis de logs.
- Modelos predictivos aplicados a la planificación operativa y al seguimiento ambiental.
La diversidad de aplicaciones demuestra que la IA no se limita a un área concreta, sino que puede impactar tanto en tareas de soporte administrativo como en procesos estratégicos de sostenibilidad y seguridad.
Resultados y aprendizajes.
El proyecto generó una hoja de ruta clara y progresiva. La Autoridad Portuaria cuenta ahora con un plan que prioriza iniciativas, establece recomendaciones técnicas y define un proceso de crecimiento paso a paso para que la entidad evolucione en el uso de IA.
Como se puede apreciar en este caso de éxito (que puedes ver ampliado aquí), es importante comenzar con aplicaciones de IA que sean realistas, que generen valor en la organización y que permitan asentar unas bases para seguir avanzando.
Caso 2 (entidad privada): empresa industrial que inicia su estrategia de IA.
El segundo ejemplo corresponde a una pyme industrial que decidió explorar la IA sin tener experiencia previa ni capacidades técnicas internas.
Su situación inicial era la de muchas empresas privadas: carente de estrategia, pero con interés directivo en descubrir cómo la IA podía mejorar procesos y resultados, algo que pudo hacer gracias a nuestro servicio de asesoramiento especializado con el que les hemos ayudado a estructurar un plan y evitar errores habituales en los primeros pasos.
Enfoque adoptado.
El recorrido se organizó en varias fases:
- Formación inicial, dirigida a directivos y usuarios clave, para sentar unas bases de conocimiento comunes e identificar oportunidades de aplicación reales.
- Diagnóstico organizativo, analizando procesos, datos disponibles, necesidades operativas y nivel de madurez digital.
- Detección y priorización de casos de uso, con un criterio equilibrado entre impacto esperado y viabilidad técnica de la aplicación.
- Desarrollo de un piloto, aplicando IA (predictiva o generativa) en un proceso concreto para validar valor y aprendizajes.
Casos de uso detectados.
El análisis reveló oportunidades en varios frentes, como:
- Procesos internos con un alto grado de repetitividad o una alta dependencia manual.
- Generación de documentación o contenidos que podía automatizarse.
- Uso de modelos predictivos para mejorar la toma de decisiones basadas en datos históricos.
- Mejora del nivel de cultura de datos del equipo e identificación de las carencias a cubrir en el futuro.
Resultados y aprendizajes.
El enfoque permitió a la empresa obtener resultados desde el primer momento. El piloto ha servido como prueba de valor y, al mismo tiempo, como espacio de aprendizaje interno para futuras aplicaciones.
A partir de esa experiencia, se definieron los siguientes pasos: consolidar las capacidades digitales del equipo, identificar herramientas adecuadas al tamaño de la organización y sentar las bases de una estrategia de IA a medio plazo.
Como se puede observar, no hace falta empezar con grandes inversiones o proyectos masivos. Un piloto bien diseñado puede ser suficiente para demostrar valor, generar confianza y abrir el camino a un plan más ambicioso.
Un patrón común en la aplicación de IA: foco práctico, progresivo y centrado en las personas.
Como se puede observar, a pesar de tratarse de iniciativas en organizaciones de diferente naturaleza y sector, se puede identificar un patrón común en la lógica de aplicación de IA:
- Formar a las personas como primer paso.
- Detectar oportunidades reales con impacto tangible.
- Lanzar un primer piloto como prueba de valor.
- Aprender en el camino y ajustar procesos y capacidades internas.
- Escalar lo que funciona hacia otras áreas.
Estos pasos son 5 pilares que consideramos fundamentales para cualquier organización que quiera empezar con la IA. De hecho, en este otro artículo ya hablamos de esto con más profundidad, por si quieres echarlo un vistazo.
Introducir IA en la empresa: de la teoría a la práctica.
Estos dos casos de éxito muestran cómo una aplicación progresiva y centrada ayuda a que la transición de “quiero implantar IA en la empresa, pero no sé cómo” a “cuento con capacidades de IA establecidas y dando resultados” se realice de forma coherente, natural y orgánica a las propias capacidades de la organización.
La clave está en dar pequeños pasos bien diseñados sin perder de vista la estrategia de fondo, y siempre teniendo en cuenta que la implicación de las personas es tan importante como la tecnología utilizada.
En Holistic Data Solutions ayudamos a organizaciones públicas y privadas a recorrer este camino: desde la formación y la detección de casos de uso hasta la creación de pilotos, la puesta en producción y la definición de una estrategia de IA sostenible. Si tu organización quiere dar sus primeros pasos con inteligencia artificial, contacta con nosotros.
Artículos relacionados
Artículo que reflexiona sobre cómo será el nuevo modelo de economía de las empresas basado en la IA.
Artículo que resume el impacto económico de la IA a nivel financiero, laboral, etc. de cara al año 2040.
Ya hemos hablado antes en nuestro blog de qué es la Inteligencia Artificial (IA) y la diferencia entre IA predictiva [...]
