Sage Customer Day contó con numerosos clientes, conocimos varios casos de éxito y descubrimos las novedades que llegarán este año.
La IA acapara los avances en las soluciones Sage X3, XRT y Sales Management de cara a los próximos meses.
Tres compañías clientes de Sage aprovecharon la jornada para compartir sus experiencias: Europastry, Liderkit y Gerimport.
Un año más, Sage celebró el Sage Customer Day 2025. Una fecha en la que compartir análisis y experiencias con los clientes. La cita, celebrada en el espacio Rastro de Madrid, sirvió para conocer de primera mano varios casos de éxito de negocios que trabajan día a día con soluciones para medianas empresas.
A su vez, la jornada fue el momento idóneo para que especialistas de Sage avanzasen las mejoras que llegarán próximamente. Concretamente, en Sage X3 y Sage XRT Treasury, así como en el nuevo CRM, Sage Sales Management. Y, como no podía ser de otra manera, la IA capitalizó gran parte de esas innovaciones.
¿Quieres saber cuáles son los cambios que se avecinan en las soluciones de Sage? ¿O cómo han contribuido Sage X3 o Sage XRT de tres empresas españolas?
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¿Qué es y para qué sirvió el Sage Customer Day?
Como cada año, el Sage Customer Day acercó a Sage a clientes con los que lleva creciendo muchos años. Los negocios contaron sus éxitos, sus procesos, lo que más valoran de las soluciones que utilizan, lo que esperan… En esta idea se centraron los dos ponentes que abrieron la cita:
Eva Martín, Enterprise Market Director: “Los clientes son nuestra vida”.
Carles Ransanz, Vicepresidente de Sage Medium: “El Customer Day es para conocer de primera mano experiencias de nuestros clientes que nos permitan avanzar”.
A su vez, especialistas de Sage desvelaron las novedades que llegarán a sus soluciones medium. Es decir, a los programas de gestión para medianas empresas.Por lo tanto, hablamos de Sage X3 y Sage XRT.
Así mismo, los encargados de dar los detalles de esos próximos avances fueron; Juan Mellén, Sage XRT Presales Engineer de Sage; Fernando Merino, Sage XRT Product Manager; Marie José Miquel, Product Manager Sage X3 en Francia; y Xavier de Basto, Product Marketing Manager Sage X3.
La IA marca el rumbo para el presente y el futuro más próximo
Como es habitual en cualquier cita en la que se habla de tecnología e innovación,la IA centró gran parte del foro. La realidad es que su rol ya es vital en la mayoría de esas mejoras, pero lo será aún más en el futuro más próximo.
Josechu Huete, Business Development Representative, señaló quela “IA aplicada a los negocios tiene un poder transformador”. Con lo cual, no destruye, como ya se ha demostrado, puesto que” viene de atrás: Aristóteles, Boole, Darmouth, Machine Learning y Big Data…”.
“La IA aplicada a los negocios no destruye, sino que tiene un poder transformador. No es una moda pasajera.”
En esa línea, Huete apuntó que en Sage ya integra la IA, pero siempre bajo tres pilares: control, metodología y confianza. Esto ha permitido a la compañía tener en este momento:
8 productos con IA en 7 países diferentes.
17 patentes, con 4 en GenAI (IA generativa).
20 millones de predicciones al día.
35.000 modelos de IA que se reentrenan.
Los cambios que están llegando… y los que se avecinan
A su vez, los expertos demostraron in situ nuevas funcionalidades conIA y usos para empresas que ya están vigentes o que llegarán en estos meses. Cambios que se traducen en ventajas concretas para usuarios de Sage X3 y Sage XRT.
Las más destacadas las recogemos en esta tabla:
Sage XRT
Sage X3
Automatización de todo tipo de procesos, pagos y tareas.
Más calidad al producto, modernización del mismo, automatización y mejor experiencia de usuario.
Conciliaciones bancarias, de tesorería y contables.
Visión 360 para los clientes y cumplimiento de la legislación de cada país.
Aprobación de pagos y firma electrónica certificada, también con controles antifraude.
Integridad y seguridad de la información compartida con chatbots que contextualizan y recomiendan.
Asistentes virtuales que mejoran la comunicación interna y con bancos y proveedores.
Vista 360 para los clientes.
Mejoras en alertas, en posiciones bancarias, en transferencias entre cuentas y órdenes de pago.
Conexión de Sage Copilotcon la suite de Microsoft (por ejemplo, con Teams)
Optimización de la gestión de pagos en varios dispositivos.
Creación de widgets e informes más precisos.
Mejor conectividad con estándares como SWIFT, EDITRAN y SEPA.
X3 Builder con asistente de IA para crear interfaces y páginas.
Gestión de nuevos instrumentos para inversión y para financiación.
Automatización de la facturación con AP Automation.
En resumen, ambas soluciones buscan automatizar procesos, optimizar recursos personales y económicos y ofrecer una mejor experiencia de usuario.
Sage Sales Management, otra novedad de la jornada
Como guinda, se habló de una nueva solución CRM adquirida por Sage: Sage Sales Manager. Su director, Oscar Maciá, contó cómo esta plataforma ha sido “desarrollada por y para equipos de ventas”.
Aquí también tiene un papel protagonista la IA, ya que las “Ventas y Marketing son las áreas donde más información se maneja”. Por eso, la inteligencia artificial es tan útil en este ámbito, ya que facilita la entrada de datos y agiliza su gestión.
Asimismo, hizo una demostración de cómo el chatbot Sage Copilot gestiona la información para un comercial. En este aspecto, destacó que espera que “este asistente personal lo sea aún más, que sea proactivo y que nos conozca más”.
Europastry, Gerimport y Liderkit, tres clientes satisfechos
Para dar fe de la utilidad de Sage X3 y XRT en los negocios, tres clientes compartieron su experiencia con estas soluciones:
Europastry – XRT. Compañía dedicada a la alimentación (masas congeladas, bollería y dulces) con 40 años de antigüedad, presencia en 80 países, 80.000 clientes al año y 1.500 millones de euros facturados en 2024.
Gerimport – X3. Empresa internacional con 80.000 metros cuadrados en almacenes, que gestiona 4.000 contenedores de productos traídos de Asia y que es ejemplo de cómo digitalizar un negocio familiar y tradicional.
Liderkit – X3. Negocio que, de la mano de Acoremp, da fe de que es posible transformar con éxito una empresa que se dedica a un sector convencional (exportación de carrocerías para vehículos) con un enfoque innovador.
Otros como Balfegó o Distiplas Floors tampoco se perdieron la cita. Todos contaron cómo les ayuda Sage en su día a día y qué les aportan exactamente las funcionalidades concretas de cada solución. Además, apuntaron lo que esperan próximamente de sus software.
En resumen, el Sage Customer Day 2025 reunió a Sage y sus clientes para compartir experiencias y próximos retos. Una jornada para celebrar éxitos compartidos y en la que poner el foco en las mejoras que se avecinan. Ahí, la IA es capital, puesto que su peso, que ya es importante, lo será todavía más.
¿Estás usando la inteligencia artificial en tu negocio? Estas son las medidas de protección de datos en la IA que debes implementar para evitar los riesgos más comunes.
Las empresas que no supervisan el uso de la IA pueden enfrentarse a filtraciones de datos, sanciones costosas y daño reputacional.
Asumir un enfoque proactivo te permitirá minimizar esos riesgos y mantener bajo control los datos sensibles de tu negocio.
La inteligencia artificial (IA) ha llegado para quedarse. El 40,6 % de las grandes compañías españolas ya la utiliza e incluso se ha implementado en el 5,8 % de las microempresas, según el último informe del Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad.
Su implantación ya está suponiendo un antes y un después para muchos de esos negocios, sobre todo en lo que respecta a la automatización de flujos de trabajo, toma de decisiones y optimización de los procesos productivos. No obstante, su uso sin control plantea nuevos riesgos en materia de protección de datos.
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¿Confías ciegamente en tu IA? 5 consecuencias de gestionar mal los datos
La IA se está integrando rápidamente en el flujo de trabajo cotidiano, es más, cada vez más empleados utilizan esas herramientas para aumentar su productividad y automatizar tareas.
Sin embargo, las empresas que no verifiquen esa actividad podrían tener problemas derivados de la protección de datos en la IA que afecten su reputación, competitividad e incluso viabilidad.
Exposición de información confidencial. Si los empleados introducen inadvertidamente datos sensibles en plataformas de IA (como borradores de contratos, fragmentos de código, estrategias comerciales o documentos internos), es posible que queden almacenados, sean procesados o incluso reutilizados por terceros sin tu consentimiento.
Incumplimiento normativo. Compartir información personal o protegida por leyes como el RGPD sin las debidas garantías puede conducir a advertencias legales y cuantiosas sanciones económicas que podrían poner en jaque a tu negocio.
Pérdida de control sobre los datos. Cuando la información entra en sistemas de terceros, no puedes controlar cómo y para qué se utilizará. Como resultado, te resultará más difícil realizar auditorías internas, responder a requerimientos legales o incluso cumplir tus propias políticas.
Filtraciones de datos. Algunas herramientas de IA generativa no garantizan el aislamiento de los datos ingresados, lo que puede derivar en fugas accidentales hacia otros usuarios o desarrolladores. Eso puede generar brechas de seguridad difíciles de rastrear.
Daño reputacional. Cualquier incidente vinculado al uso indebido de datos por parte de la IA puede dañar la confianza de clientes, socios y empleados, afectando la imagen de tu negocio.
Aproximadamente el 65 % de los negocios no tiene control sobre los datos que comparten sus empleados con la IA, según reveló el informe The State of Workforce Security: Key Insights for IT and Security Leaders.
¿Cuál es el problema del RGPD con la IA?
El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) indica que las organizaciones deben:
Garantizar la privacidad y la protección de los datos personales.
Notificar las filtraciones de datos.
Garantizar la transferencia segura de datos transfronterizos.
El incumplimiento puede conllevar multas cuantiosas, de hasta 20 millones de euros o el 4 % de los ingresos anuales de la empresa.
Los sistemas de IA, particularmente los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), deben cumplir estrictamente el RGPD si utilizan datos pertenecientes a ciudadanos de la Unión Europea o si se implementan dentro del territorio europeo.
Sin embargo, como se trata de una tecnología muy reciente y la mayoría de las herramientas de IA no están integradas en las arquitecturas clásicas de seguridad, muchas no contemplan esa nueva vía de fuga de información. Además, el uso individual de dichas aplicaciones por parte de los empleados dificulta aún más el control de la información.
¿Qué puedes hacer para proteger los datos en la IA?
Para evitar filtraciones, sanciones o usos indebidos de la información sensible, debes adoptar medidas que favorezcan un uso responsable de estas herramientas y salvaguarden la seguridad de tu empresa, por ello, te dejamos 6 consejos para proteger los datos en la IA.
1. Establece políticas internas claras sobre el uso de IA
Determina qué herramientas están autorizadas, qué tipo de datos se pueden utilizar y qué prácticas están prohibidas y, asegúrate, de que tu equipo tenga claras esas normas.
2. Forma y sensibiliza a los empleados
Entender cómo funciona la IA y sus peligros reducirá las probabilidades de que tus trabajadores compartan datos sensibles sin querer. Por tanto, capacítalos en buenas prácticas de seguridad digital y uso ético de la inteligencia artificial.
3. Usa tecnologías que limiten el intercambio de datos
Existen soluciones que monitorean y bloquean en tiempo real la transferencia de información confidencial a plataformas de IA no autorizadas. Por ejemplo, los softwares de prevención de pérdida de datos (DLP) previenen las filtraciones y mantienen bajo control el uso de información estratégica, sin frenar el potencial productivo de la IA.
4. Implementa controles de acceso y segmentación de datos
No todos los empleados necesitan acceder a toda la información. Asigna permisos por rol o nivel de responsabilidad para minimizar la exposición innecesaria de los datos.
5. Monitoriza el uso de la IA
Debes saber qué sistemas se están utilizando en tu empresa, cómo se usan y quién los emplea. Para ello, puedes implementar, por ejemplo, auditorías automatizadas que incluyan logs de actividad y sistemas de detección de anomalías para rastrear interacciones con la IA. Así podrás detectar tanto los comportamientos de riesgo como las oportunidades de mejora.
6. Prioriza proveedores que brinden garantías de seguridad y privacidad
Es decir, asegúrate de que las herramientas de IA que implementes en tu negocio cumplan con las normativas de protección de datos y ofrezcan opciones de configuración seguras y comprueba que no retengan ni usen los datos para entrenar sus modelos.
Es decir, adoptar estas medidas de protección de datos en la IA no significa renunciar a la innovación, sino aprovechar las ventajas de la IA sin arriesgar tu información. Para lograrlo, tendrás que construir un entorno digital que posibilite trabajar con fluidez minimizando las amenazas.
La automatización con inteligencia artificial no solo está cambiando cómo operan las empresas, sino también cómo piensan y deciden. Si te preguntas cómo transformar un negocio con automatización e inteligencia artificial, estás en el lugar correcto: este artículo te guía desde lo esencial hasta las aplicaciones más innovadoras.
Ahorra tiempo y elimina errores automatizando tareas repetitivas con soluciones inteligentes.
Lleva tus finanzas y operaciones al siguiente nivel con decisiones basadas en datos en tiempo real.
La automatización con inteligencia artificial está redefiniendo cómo las empresas operan, compiten y generan valor. Pero si te preguntas cómo transformar un negocio con automatización e inteligencia artificial, es normal sentirte abrumado: la IA no es un concepto único, sino un ecosistema complejo de tecnologías y subcategorías.
Por ejemplo, puede que en finanzas ya estés usando automatización para tareas rutinarias. Este tipo de automatización —basada en reglas— forma parte de la IA tradicional, pero es diferente de tecnologías más avanzadas como la IA generativa, capaz de aprender y adaptarse.
Esta diversidad representa un gran potencial, pero también un desafío. Entender qué tipo de IA necesitas y cómo aplicarla en tu empresa requiere una guía clara.
Y eso es justo lo que encontrarás aquí. Empecemos por lo esencial: la automatización.
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¿Por qué automatizar tu empresa con inteligencia artificial?
La automatización con inteligencia artificial ha recorrido un camino extraordinario. Lo que empezó como la mecanización de tareas repetitivas, hoy es una orquestación sofisticada de procesos impulsados por IA y aprendizaje automático.
Beneficios clave de automatizar con IA
Automatizar con IA significa usar tecnología para ejecutar tareas recurrentes que antes requerían intervención humana. Esto se traduce en tres grandes beneficios:
Mayor eficiencia operativa
Reducción de errores
Liberación de tiempo para tareas estratégicas
Hoy, la automatización empresarial con IA no solo realiza tareas simples, también es capaz de analizar datos, tomar decisiones y prever escenarios, gracias a algoritmos avanzados y capacidades predictivas.
Esta evolución transforma la manera en que gestionas tu negocio y cómo tomas decisiones: con más información, agilidad y visión estratégica.
Automatización para liberar tiempo y potenciar el talento humano
El Dr. Ali Rezaei Yazdi, científico de datos principal en BlackLine, lo explica con claridad: automatizar no es reemplazar a las personas, es liberar su potencial.
“La inteligencia artificial debe dar a las personas tiempo y libertad para hacer lo que mejor saben: pensar, analizar, decidir y aportar sabiduría”.
Como experto en aprendizaje automático, señala que las máquinas están para encargarse de tareas monótonas, repetitivas y lentas, mientras que los humanos deben enfocarse en lo que requiere razonamiento y creatividad.
¿Qué es la automatización robótica de procesos (RPA) y por qué es clave?
Antes de que la IA generativa captara toda la atención, la automatización con inteligencia artificial ya se aplicaba mediante la RPA: automatización robótica de procesos.
La RPA es una tecnología diseñada para automatizar tareas empresariales repetitivas, especialmente aquellas que siguen reglas claras y no requieren análisis humano.
En el ámbito financiero, estas tareas suelen incluir:
Procesamiento de transacciones
Manipulación de datos
Conciliación de cuentas
Comunicación entre sistemas digitales
Cómo funciona la RPA en los negocios
Este tipo de automatización utiliza bots de software que capturan, interpretan y ejecutan tareas como si fueran usuarios humanos, pero con mayor velocidad y precisión.
Por ejemplo, el software puede:
Rellenar formularios automáticamente
Extraer datos de documentos
Integrarse con sistemas bancarios para conciliar movimientos
Este tipo de automatización con inteligencia artificial libera a los equipos de tareas rutinarias y les permite enfocarse en actividades más estratégicas.
¿Por qué es importante la RPA en finanzas?
Muchas tareas financieras, aunque necesarias, no requieren habilidades humanas complejas. Automatizarlas con RPA aporta beneficios como:
Reducción del error humano
Ahorro de tiempo operativo
Mayor satisfacción laboral
Mejora en la calidad de los procesos
Así, si te preguntas cómo transformar un negocio con automatización e inteligencia artificial, la RPA es una de las puertas de entrada más efectivas y accesibles.
Tres niveles de automatización robótica de procesos (RPA)
La automatización con inteligencia artificial se aplica ampliamente en entornos empresariales mediante la RPA (automatización robótica de procesos). Esta tecnología permite automatizar funciones administrativas de forma escalonada, según el grado de inteligencia y autonomía del sistema.
Comprender los tres niveles de RPA es clave para saber cómo transformar un negocio con automatización e inteligencia artificial.
1. Automatización básica: sustitución de tareas
Este primer nivel consiste en sustituir tareas manuales repetitivas mediante software. Es el tipo de RPA más común, presente en áreas como la contabilidad, donde automatiza procesos como la introducción de datos o la conciliación de transacciones.
Es una forma eficaz de reducir errores humanos y aumentar la eficiencia operativa en actividades predecibles y bien definidas.
2. Automatización con aprendizaje
En este nivel, el software no solo ejecuta tareas, sino que aprende a mejorar sus acciones con base en datos históricos.
Por ejemplo, puede reconocer patrones en documentos y anticiparse a qué campos rellenar en el futuro, o tomar decisiones simples basadas en algoritmos. Esta capacidad reduce el tiempo necesario para procesos complejos y mejora la toma de decisiones operativas.
3. Automatización cognitiva
La fase más avanzada de RPA integra modelos de inteligencia artificial capaces de analizar grandes volúmenes de datos, aprender, adaptarse y tomar decisiones complejas.
Este tipo de automatización simula procesos cognitivos humanos: cruza información entre sistemas, realiza inferencias y responde en tiempo real a escenarios cambiantes. Es un paso hacia sistemas verdaderamente inteligentes y autónomos.
“La RPA puede aumentar la productividad, reducir costes, mejorar la eficacia y simplificar los procesos. Cuando las máquinas se encargan de lo repetitivo, las personas pueden enfocarse en lo creativo y en lo que realmente aporta valor.”
Dr. Yazdi, científico de datos principal en BlackLine
Automatización de cuentas por pagar: Eficiencia financiera con IA
La automatización de cuentas por pagar con inteligencia artificial representa una evolución estratégica en la gestión financiera. Esta tecnología, basada en RPA e IA, permite procesar facturas, analizar datos y realizar pagos con mayor precisión, menor esfuerzo humano y una mejora significativa en la toma de decisiones.
¿Qué es la automatización de cuentas por pagar?
Consiste en digitalizar y optimizar todo el flujo de trabajo financiero: desde la recepción de facturas hasta su aprobación y pago. Gracias a la IA, el sistema aprende del historial de datos, detecta patrones y anticipa posibles problemas o tendencias.
Beneficios clave
Eficiencia operativa automatizada
Reducción de errores humanos y fraudes
Ahorro en costes de procesamiento
Visión financiera más estratégica y predictiva
Más tiempo para que el equipo financiero aporte valor real
En un contexto donde la precisión y la agilidad financiera son determinantes, saber cómo transformar un negocio con automatización e inteligencia artificial te da una ventaja real. Automatizar las cuentas por pagar libera al equipo de tareas repetitivas y permite centrarse en planificación, análisis y crecimiento.
IA generativa en finanzas: Innovación, estrategia y transformación empresarial
La IA generativa representa un salto cualitativo dentro de la automatización con inteligencia artificial, al pasar de ejecutar tareas a crear soluciones. En el contexto financiero, no solo agiliza procesos: también genera contenidos, informes y predicciones personalizadas que ayudan a transformar la toma de decisiones.
Automatización de la creación: El poder de la IA generativa
Lo que hace única a la IA generativa es su capacidad para aprender de grandes conjuntos de datos y generar resultados que imitan, e incluso superan, el trabajo humano en rapidez y consistencia.
Estos modelos permiten:
Redactar textos financieros complejos
Generar simulaciones o modelos predictivos
Diseñar estrategias basadas en escenarios posibles
Personalizar contenido en función de la audiencia o necesidad empresarial
Este salto cualitativo es especialmente útil en entornos donde los datos cambian rápidamente y se requiere agilidad en la toma de decisiones.
IA generativa y contabilidad continua: Un nuevo paradigma
Uno de los campos donde más valor aporta esta tecnología es en la contabilidad continua, que sustituye los informes periódicos por un modelo de análisis financiero en tiempo real.
La IA generativa permite:
Integrar el análisis financiero en las operaciones diarias
Automatizar la generación de informes narrativos basados en cifras
Detectar anomalías o tendencias emergentes antes de que impacten
Prever riesgos financieros mediante modelos predictivos
Esta integración favorece una gestión financiera más proactiva, basada en datos actualizados, precisos y siempre disponibles.
El rol de la IA en la estrategia empresarial
Para que la automatización con inteligencia artificial genere valor real, debe alinearse con los objetivos estratégicos del negocio. Es decir, no se trata solo de implementar tecnología, sino de saber por qué y para qué.
El Dr. Ali Rezaei Yazdi lo resume con claridad:
“Muchas empresas no tienen definidos sus objetivos con precisión. Si no sabes qué quieres lograr, no puedes saber qué tipo de IA necesitas.”
Por eso recomienda:
Analizar tus metas anuales antes de decidir qué soluciones adoptar
Determinar si necesitas automatización básica, aprendizaje automático o IA cognitiva
Evaluar qué áreas del negocio pueden beneficiarse más de la inteligencia artificial
La importancia del contexto y el talento humano
Un error común al implementar IA es subestimar el contexto de negocio. No basta con tener buenos algoritmos: necesitas personas capaces de interpretar los datos y aplicarlos de forma útil.
El Dr. Yazdi destaca la importancia de incorporar perfiles técnicos con conocimiento del entorno financiero:
“Un desarrollador de IA no tiene que ser contable, pero sí debe entender cómo piensa uno. Solo así podrá diseñar soluciones que resuelvan problemas reales.”
Por eso, recomienda:
Formar al personal interno en ciencia de datos aplicada a finanzas
Contratar talento con experiencia híbrida (tecnología negocio)
Fomentar equipos multidisciplinarios para conectar datos con decisiones
Claves estratégicas para integrar la IA con éxito
La transformación digital no se logra solo con herramientas. Requiere un enfoque integral que combine visión, cultura y planificación. Estas son las recomendaciones del Dr. Yazdi y mejores prácticas de la industria:
2. Comprende el potencial real de la IA Identifica qué retos puede resolver y dónde puede crear valor.
3. Fomenta una cultura de innovación Promueve la adaptación al cambio, el aprendizaje continuo y la experimentación.
4. Apuesta por la escalabilidad tecnológica Elige soluciones flexibles que puedan evolucionar con tu negocio
Reflexiones finales
Adoptar la automatización con inteligencia artificial ya no es una opción exclusiva de grandes corporaciones: es una necesidad estratégica para cualquier empresa que busque eficiencia, innovación y crecimiento sostenible. Comprender cómo transformar un negocio con automatización e inteligencia artificial es el primer paso para posicionarte como líder en la era digital.
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La tecnología y la IA están creando oportunidades para personas en riesgo de exclusión social, impulsando un desarrollo sostenible digital.
Arcano Research señala que la IA podría aumentar la productividad en Europa hasta un 0,6 % y evitar las tensiones del envejecimiento poblacional.
Hay cuestiones por las que merece la pena luchar, y que nadie se quede atrás en la sociedad es una de ellas. Edad, origen, discapacidad, idioma, raza, recursos económicos… Límites que no deberían impedir el crecimiento laboral ni personal.
Así es como nace el principio de la sostenibilidad digital. Un concepto que se ha convertido en un pilar fundamental para el desarrollo de sociedades más equitativas e inclusivas.
Este enfoque busca equilibrar el crecimiento económico con la equidad social. ¿Cómo? Garantizando que todas las personas tengan acceso a las oportunidades y los recursos necesarios para su bienestar.
En este escenario, la tecnología y, en particular, la inteligencia artificial (IA), son recién llegadas, pero ya están desempeñando un papel crucial. En concreto, ofreciendo soluciones innovadoras para abordar desafíos sociales y, sobre todo, promover la inclusión de comunidades y personas en riesgo de exclusión.
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El papel de la tecnología en la sostenibilidad digital
La tecnología ha demostrado ser una herramienta poderosa para múltiples áreas y ámbitos. Uno de ellos es el de impulsar el desarrollo sostenible. En concreto, el avance tecnológico ha permitido lo siguiente:
Ampliar el acceso a la educación online para personas que están en riesgo de exclusión social.
Crear herramientas de inserción laboral mucho más precisas y equitativas con inteligencia artificial.
Facilitar el acceso a servicios financieros y de salud a toda la población a través de plataformas digitales.
Todas estas innovaciones tecnológicas tratan de derribar barreras y dibujar un entorno más inclusivo. Así, fomentan una sociedad que, además de ser más eficiente económicamente, fortalezca el tejido social.
Inteligencia artificial: Motor de inclusión y equidad
Dentro de esta revolución ‘socio-tecnológica’, merece una mención aparte la inteligencia artificial. Una disciplina que ha cambiado la forma en que las personas pueden acceder al empleo y a la educación.
De su mano, se han dado (y se darán) numerosos avances, entre los que destacan casos muy concretos. Sin ir más lejos:
Plataformas de formación personalizadas. Coursera y Google Career Certificates ofrecen cursos accesibles para colectivos marginados.
Procesos de selección sin sesgos. También existen herramientas como HireVue que usan IA para evaluar a los candidatos sin prejuicios de ningún tipo.
Soluciones de accesibilidad. En este campo, por ejemplo, Seeing AI, de Microsoft, ayuda a las personas con discapacidad visual a interactuar con su entorno.
Herramientas de traducción en tiempo real. Estas facilitan la inclusión de personas de diferentes orígenes en el entorno laboral sin verse afectadas por limitaciones idiomáticas.
En definitiva, cualquiera de estos avances garantiza proyectos sociales sostenibles y ya están dando resultados tangibles para la mejora de la equidad laboral.
Precisamente, de avances como los que acabamos de citar surgen ejemplos de sostenibilidad digital muy concretos y conocidos. Casos reales que evidencian cómo la IA y la tecnología mejoran la inclusión y nos dejan entrever cómo serán las empresas del futuro. Algunos ejemplo son:
Somos F5 y Sage AI Training Project. Más adelante explicaremos este proyecto con más detalle, pero consiste en ofrecer formación en IA para desempleados de larga duración.
Laboratoria. Es un programa de capacitación en programación para mujeres que se encuentran en situación vulnerable en Latinoamérica.
Kiva. Esta plataforma de microcréditos conecta a emprendedores en economías emergentes con inversores sociales.
Plataformas de telemedicina. Dentro del sector de la salud, también hay iniciativas de sostenibilidad digital muy interesantes como Babylon Health. Trata de dar atención médica a comunidades alejadas.
Cualquierchatbot de ayuda social. También a la luz de la IA han nacido herramientas como, por ejemplo, Woebot. En este caso, el chat brinda apoyo psicológico accesible a poblaciones que son vulnerables en este aspecto.
La colaboración entre Sage Foundation y Somos F5 es un ejemplo de alianza estratégica capaz de impactar positivamente en comunidades desfavorecidas, promoviendo la inclusión y el desarrollo sostenible.
Tecnología y el futuro del empleo inclusivo
Todos los avances y ejemplos son realidades de que la IA y la tecnología ya están muy presentes en la sociedad. Sin embargo, hay dudas y preguntas sobre qué nos deparará el futuro.
En ese sentido, uno de los mayores desafíos para la sostenibilidad digital es la brecha digital. Un problema acuciante que afecta especialmente a quienes no han tenido acceso a educación tecnológica. O sea, personas con pocos recursos para formarse en competencias digitales y perfiles de más de 40 – 50 años.
Lo bueno es que los proyectos de sostenibilidad digital abren puertas a todos estos perfiles. Según el Foro Económico Mundial, el 50 % de los trabajadores necesitarán actualizar sus habilidades para 2025. Por lo tanto, estamos en un momento perfecto para aprovechar todo este novedoso contexto e impulsar la igualdad digital.
Para reducir esta brecha, hay diversas iniciativas que están en marcha:
Educación en habilidades digitales: programas como Digital Skills for All capacitan en competencias digitales a colectivos sensibles.
Mentoría y acompañamiento: proyectos de mentoría tecnológica ayudan a personas en situación de exclusión a integrarse en el mercado laboral.
Escuelas de IA: iniciativas como la Escuela de IA de Somos F5 y Sage preparan a desempleados para sectores tecnológicos en crecimiento.
Sage Foundation y Somos F5: Empoderando a comunidades a través de la tecnología
Precisamente y aprovechando la mención, hablamos de la alianza entre Sage y Somos F5. Nosotros siempre hemos fomentado la sostenibilidad y la equidad en todas sus vertientes dentro del tejido empresarial. Y lo hacemos tanto internamente como con nuestros clientes, proveedores y colaboradores.
Asimismo, el pasado 18 de febrero, Sage Foundation presentó en Madrid esta colaboración con la entidad social Somos F5, dentro del programa Sage AI Training Project. La iniciativa ofrece formación en IA a personas en situación de dificultad o riesgo de exclusión social, mejorando su inserción laboral.
Los participantes podrán escuchar testimonios inspiradores de estudiantes de diversos orígenes que han pasado por la Escuela de IA y conocer cómo pueden aportar sus habilidades y experiencia a través del voluntariado.
Además, se fomenta el networking y la inclusión en el sector tecnológico mediante una vía de acceso al mercado laboral para quienes se enfrentan a barreras estructurales.
La IA y la tecnología están transformando la inclusión social. En ese contexto, iniciativas como Sage AI Training Project demuestran que la colaboración entre empresas y entidades sociales también es otra de las claves para fomentar la equidad y el desarrollo sostenible.
La inteligencia artificial para empresas continuará transformando negocios en 2025. Te contamos sus 10 usos más populares en la gestión empresarial para este año.
Conoce tendencias y cómo la inteligencia artificial para empresas revolucionará los procesos de negocio en 2025.
Según Gartner, el 75 % de las organizaciones integrará la IA en su estrategia empresarial este año.
No nos gusta repetir, pero creemos que las cosas importantes siempre hay que dejarlas claras y el impacto de la inteligencia artificial (IA) en los negocioslo es. De hecho, lo es porque ya lleva años (pocos) redefiniendo los modelos operativos de las empresas. ¿Cómo? Ayudando a optimizar recursos, abaratar costes y mejorar la toma de decisiones.
De todas formas, dicen que el movimiento se demuestra andando. Por lo tanto, en este artículo vamos a explorar las 10 tendencias deInteligencia artificial para empresas que marcarán el rumbo durante el 2025.
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IA: Oportunidad para los CFOs
Explora las oportunidades que la IA ofrece a los directores financieros. 🌟📈
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Siendo Sage líder en optimización procesos financieros, no podíamos empezar por otro punto: la automatización de las finanzas de negocio. Ya se está empleando la IA para ello, pero en los próximos meses mejorará aún más la eficiencia de los departamentos financieros automatizando tareas que consumen recursos de tiempo y personal como:
2. Predicción de demanda y optimización de inventarios
A su vez, la inteligencia artificial en los negociosmejora la previsión de la demanda. En el primer trimestre de 2024, el 12 % de empresas de 10 o más empleados la utilizó, según el INE. No obstante, todo apunta a que el porcentaje crecerá, ya que es capaz, por ejemplo, de crear el forecast de demanda.
Técnicamente, analiza inmensos volúmenes de datos históricos y patrones de consumo al instante. Así mismo, este uso de la IA en empresas se traduce en una reducción de costes por sobreinventario y en la mejora en cuanto a disponibilidad de productos.
3. Personalización en la experiencia del cliente
Otra área que crece (y crecerá más) de la mano de la IA es la experiencia de cliente o usuario. Las empresas continuarán aplicándola para diseñar y ofrecer experiencias personalizadas a los consumidores y, por consiguiente, rentabilizar y aumentar ventas.
Sin ir más lejos, con herramientas de machine learning ya puedes y podrás analizar con más exactitud las preferencias individuales para dos cuestiones capitales a nivel comercial:
Recomendar productos con mayor precisión.
Mejorar la atención al cliente mediante chatbots.
4. Detección y prevención del fraude
También, la inteligencia artificial para empresas juega un papel crucial en la ciberseguridad. Es decir, casi una de cada cuatro (24 %) se apoyan en ella para protegerse en este campo. Por ello, sus sistemas recopilan y evalúan grandes volúmenes de datos en tiempo real para identificar patrones sospechosos. Y, al mismo tiempo, sirve para combatir el fraude.
Por ende, hay sectores que ya se están aprovechando de esta funcionalidad de la IA empresarial. Hablamos, por ejemplo, de banca, retail o seguros, donde hay una extremada sensibilidad con la privacidad y la protección de datos.
5. Mejora en la toma de decisiones
Ya lo hemos citado por encima anteriormente, pero insistimos en este quinto uso de la IA en empresas: la mejora en la toma de decisiones. Ahora puedes procesar datos complejos y conseguir insights accionables con herramientas tecnológicas para CFOs como:
Análisis predictivos para inversiones.
Simulaciones para planificar escenarios.
Soluciones de elaboración automatizada de informes financieros.
Blockchain y cadenas de suministro junto a monedas digitales.
Según Indra, el 60 % de los CFO cree que la IA será imprescindible para la rentabilidad de sus negocios en los próximos cinco años.
6. Automatización del marketing digital
Aunque ya hemos hablado de automatización, ésta va más allá del plano financiero. Esta utilidad de la inteligencia artificial en empresas aporta también la capacidad de crear y gestionar estrategias comerciales y de marketing más efectivas con:
Análisis del comportamiento de los usuarios.
Creación y envío automatizado de contenidos personalizados.
Optimización de campañas en tiempo real.
Seguimiento de KPIs para toda clase de acciones de los clientes.
7. Implementación de gemelos digitales
Como uso más particular o especial, están los gemelos digitales. Son simulaciones virtuales de procesos empresariales que ya están ganando relevancia y que serán una tendencia más en 2025. La razón es que estos modelos te permiten probar soluciones antes de implementarlas en la realidad, lo cual ahorra tiempo y recursos a toda clase de negocio.
8. Transformación en la gestión del talento
En el ámbito de los recursos humanos, la IA optimizará en los próximos meses y años especialmente la selección de personal y la retención del talento. Para eso, se apoyará sobre todo en:
Análisis de compatibilidad de candidatos.
Predicciones de necesidades formativas.
Automatización de tareas administrativas propias del sector.
9. Optimización del transporte y la logística
Por su parte, hay industrias concretas que experimentarán un cambio todavía más fuerte. Es el caso de las empresas logísticas y de transporte, que ya están utilizando y utilizarán la IA aún más en 2025 para:
Planificar rutas de manera más eficiente.
Prever retrasos en las entregas.
Reducir costes de transporte.
10. Generación de contenido creativo
Finalmente, la IA será esencial para generar contenido visual y escrito, concretamente mediante la IA generativa. Algo que afectará a múltiples sectores, aunque el marketing (el 31 % de los profesionales ya la aplicó en 2024), la publicidad, el periodismo, la creatividad, la producción audiovisual o la publicidad lo notarán en mayor medida.
Eso sí, la supervisión humana seguirá siendo fundamental, ya que será el timón que dirija esas herramientas avanzadas con las que producir materiales de calidad en menos tiempo.
La relación entre Sage y la IA y sus beneficios para empresas
En Sage llevamos años liderando la digitalización del tejido empresarial. Tanto es así, que se aprecia en las características y ventajas de nuestros softwares. No obstante, de cara a CFOs y directivos financieros, el más representativo es Sage XRT, que integra funcionalidades basadas en IA para:
Automatizar pagos. Facilita el procesamiento y programación de pagos con precisión, lo que evita errores humanos y optimiza el flujo de caja.
Ofrece análisis predictivos de tesorería. Te permite anticiparte a movimientos críticos, como necesidades de liquidez o posibles desequilibrios.
Asegura el cumplimiento normativo. Ayuda a garantizar que tus operaciones cumplan las normativas locales e internacionales.
Se integra con ERPs. Conecta con otros sistemas empresariales que emplees para consolidar datos en tiempo real.
Detecta fraudes en tiempo real. Identifica transacciones sospechosas al analizar patrones y avisa de inmediato.
Optimiza inversiones. Ofrece recomendaciones para maximizar el rendimiento del capital.
Crea informes financieros personalizables. Genera dashboards y reportes ajustados a cada empresa, mejorando la visibilidad del negocio.
En definitiva, la inteligencia artificial para empresasno es solo una tendencia: es toda una necesidad para ser competitivo. Adopta esta tecnología y aplícala para llevar a tu organización al futuro.
IA: Oportunidad para los CFOs
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El impacto de la IA en la ciberseguridad es positivo por su aplicación al desarrollo de soluciones más avanzadas.
La IA ofrece más garantías a la hora de autenticación de los usuarios.
La inteligencia artificial facilita la disponibilidad de soluciones de seguridad también para la nube o cloud.
El teletrabajo plantea nuevos desafíos para la ciberseguridad de las empresas. Frente a ellos, la inteligencia artificial está cobrando más importancia que nunca como herramienta para proteger los datos. ¿Pero puede esta tecnología llegar a reemplazar a los profesionales del sector?
Antes de la pandemia, las redes estaban centralizadas y protegidas por un firewall corporativo. Con el paso de la oficina a las casas, es más fácil que los hackers localicen puntos débiles y accedan a grandes volúmenes de información.
Es decir, muchas veces la misma red que se utiliza para acceder a documentos corporativos también se puede usar para navegar por sitios no seguros. O incluso para descargar archivos cargados de virus.
Estas circunstancias están alimentando una rápida transformación del sector, donde las nuevas tecnologías son un factor esencial y el impacto de la IA en ciberseguridad va a ser positivo para contribuir a frenar y combatir las ciberamenazas.
Soluciones como Sage Protected by Sirt ayudan a utilizar la IA en ciberseguridad para hacer frente a las distintas amenazas.
El impacto de la inteligencia artificial en la ciberseguridad
La aparición de nuevas soluciones tecnológicas basadas en IA promete reducir el número de ciberataques. Sin embargo, no está claro todavía el impacto de la IA en la ciberseguridad, aunque ya se vislumbran una serie de aplicaciones. ¿Qué aporta actualmente la IA a la ciberseguridad?
Beneficios de la IA
La inteligencia artificial no es una recién llegada en el mundo de la ciberseguridad; sus ventajas las podemos comprobar día a día en cualquier smartphone. Estas son tres de sus principales aplicaciones:
Autenticación biométrica: la vulneración de contraseñas no seguras es la principal brecha de datos de las compañías. Son más seguras si vienen acompañadas de otros métodos de identificación, como el escaneo de huellas dactilares o de retina.
Autenticación multifactor (MFA): es innegable que nuestras cuentas de correo o nuestros perfiles de redes sociales son mucho más seguras gracias a esta implementación. Pero, si además le sumamos una inteligencia artificial, la autenticación puede ser más dinámica y difícil de vulnerar. Por ejemplo, la IA puede identificar en tiempo real la red y la localización del usuario para modificar inmediatamente sus privilegios de acceso.
Detección predictiva de amenazas: a través de complejos algoritmos, las empresas de ciberseguridad enseñan a sus IA a reconocer patrones en los ciberataques. De este modo, pueden anticiparse a amenazas como virus o secuestros de datos (ransomware).
¿Puede la inteligencia artificial reemplazar a los expertos en ciberseguridad?
El impacto de la IA en ciberseguridad genera cada vez más entre los profesionales del sector, especialmente en torno a si esta tecnología podría llegar a reemplazarlos en sus funciones.
Sin embargo, nada más lejos de la realidad. La demanda de estos profesionales está en alza. Uno de los últimos estudios realizados por Cibersecurity Ventures cifra en 3,5 millones los puestos vacantes en este sector hasta 2025. Un dato que se explica, en gran parte, por el impacto de la IA en la ciberseguridad que apunta a una reconversión de este perfil con formación especializada en este campo.
Las redes domésticas son objetivo de los hackers, que aprovechan la inexperiencia de las empresas en este nuevo ámbito laboral.
Una nueva era de ciberseguridad
Como ocurre también en otros sectores, la inteligencia artificial reemplazará algunas funciones, pero también creará otras nuevas. Por ejemplo, se necesitarán expertos para implementar la IA de manera estratégica, teniendo en cuenta el contexto de las empresas.
Tampoco hay que olvidar que la inteligencia artificial tiene sus limitaciones. Su potencial es gigantesco, pero esta tecnología no está al alcance de todas las empresas. Construir un sistema inteligente de ciberseguridad requiere grandes recursos y una inversión fuera del alcance de muchas pymes.
Por este motivo, se puede afirmar queda mucho para que la IA se convierta en la solución estándar. Por ahora, los expertos recomiendan que las empresas combinen estas herramientas con soluciones más tradicionales.
Consejos de ciberseguridad para empresas
Ante el aumento de las ciberamenazas, cada vez más sofisticadas también en parte por la IA, las compañías necesitan ser ágiles y establecer protocolos de seguridad.
Te proponemos cinco consejos para mejorar la ciberseguridad con o sin ayuda de la inteligencia artificial:
1. La formación es lo más importante
Es fundamental que todos los empleados y colaboradores conozcan los protocolos de seguridad. Medidas tan básicas como establecer contraseñas seguras o cambiarlas cada cierto tiempo pueden pasar desapercibidas si no se recuerdan con regularidad.
La mayoría de los ciberataques en empresas se deben a algún error humano, como abrir un correo de phishing o descargar un archivo infectado. Las empresas son responsables de informar sobre las posibles amenazas y establecer una serie de buenas prácticas. Por ejemplo, se recomienda no usar los dispositivos del trabajo para uso personal, ni el equipo personal para acceder a documentos de la empresa.
2. Controlar mejor los accesos
No se debe confiar únicamente en quién accede a los documentos: también es importante comprobar desde dónde accede. Para ello, se pueden establecer medidas de control, restringir el número de usuarios con acceso y planificar respuestas en caso de incidencias.
3. Software y actualizaciones
La empresa debe recordar a sus empleados que mantengan sus aplicaciones y sistemas al día, ya que esto mejorará la seguridad. Además, es clave que las empresas dispongan del software adecuado.
Dentro de las opciones específicas para el ámbito empresarial está Sage Protected by Sirt. Esta solución de seguridad avanzada disponible para Sage 50 se caracteriza por proteger íntegramente los dispositivos, aparte de estar diseñada también para la nube o cloud. Para ello, combina la seguridad de última generación y backup inmutable.
De ese modo, se garantiza la protección de los datos de los negocios, así como su disponibilidad y rápida recuperación en el caso de amenazas.
Igualmente, la información de las empresas está protegida frente a fallos del sistema. Otra de sus ventajas es la monitorización para disponer de alertas en tiempo real, así como el mantenimiento preventivo para asegurar el rendimiento y protección constante.
4. El foco en las API
La mayoría de los negocios utilizan API (Application Programming Interfaces) constantemente, por ejemplo, en los procesos de compra online. Por eso, no es de extrañar que se hayan convertido en un punto de acceso común para los hackers.
Tanto las empresas como los usuarios pueden sufrir estas amenazas. Para ello, los equipos de IT tendrán que proteger los espacios de trabajo virtuales y los dispositivos de manera adecuada.
5. Detección de amenazas
La monitorización de amenazas es clave. Los profesionales de ciberseguridad continúan vigilando los servidores, las redes, los correos, la nube y otras infraestructuras clave en busca de incidencias.
Sean o no reemplazados por IA en unos años, los expertos en ciberseguridad son ahora especialmente relevantes. Incluso con la creciente importancia del machine learning, sus conocimientos serán clave para hacer frente a las amenazas de ciberseguridad del futuro.
Nota del editor: Este artículo fue publicado con anterioridad y actualizado a 2025 por su relevancia.
La analítica avanzada proporciona una visión más profunda y la capacidad de tomar decisiones basadas en datos. En este artículo, exploraremos la definición, importancia, tipos y beneficios de la analítica avanzada, y cómo puede ser fundamental para el éxito empresarial moderno.
Los líderes empresariales deben cambiar su enfoque de «¿cómo nos ha ido?» a «¿cómo nos irá?» al analizar los KPI.
Desde el flujo de caja en la fase de puesta en marcha hasta el NPS en la fase de reinvención, cada etapa del ciclo de vida de una empresa de SaaS tiene KPI específicos que pueden predecir el éxito futuro.
La analítica avanzada utiliza técnicas que van más allá de los métodos tradicionales de inteligencia empresarial para analizar datos. Comprende varias técnicas sofisticadas, como la analítica predictiva, el aprendizaje automático, la minería de datos y la analítica de macrodatos (big data), para descubrir patrones, predecir resultados y generar perspectivas prácticas. A diferencia de la analítica básica, que se centra en los datos históricos, la analítica avanzada pretende predecir acontecimientos y comportamientos futuros.
CONTENIDO DEL POST
KPIs predictivos
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Existen varios tipos de analítica avanzada, cada una con su propio conjunto de técnicas y aplicaciones:
Analítica predictiva
Utiliza datos históricos para predecir resultados futuros. Las técnicas incluyen la realización de modelos estadísticos, los algoritmos de aprendizaje automático y el análisis de regresión.
Analítica prescriptiva
Sugiere acciones basadas en la analítica predictiva. Utiliza algoritmos de optimización y simulación para recomendar la mejor acción que tomar.
Analítica descriptiva
Se centra en resumir los datos históricos para entender lo que ha sucedido. Incluye técnicas como la agregación de datos y la minería de datos.
Analítica de diagnóstico
Analiza los datos para entender las causas profundas del rendimiento pasado. Incluye técnicas como el análisis desglosado y el descubrimiento de datos.
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Beneficios financieros de la analítica avanzada
La analítica avanzada no solo transforma la manera en que las empresas gestionan y analizan sus datos, sino que también ofrece una serie de beneficios financieros significativos. Al aprovechar técnicas avanzadas como la analítica predictiva y la inteligencia artificial, las organizaciones pueden mejorar la toma de decisiones, aumentar la rentabilidad y optimizar sus operaciones.
A continuación, exploraremos cómo la analítica avanzada puede impactar positivamente en las finanzas de una empresa, desde la mejora de la eficiencia operativa hasta la gestión de riesgos y la transparencia en los informes financieros.
Mejora de la toma de decisiones financieras
La analítica avanzada proporciona una visión completa de los datos financieros, lo que permite tomar mejores decisiones estratégicas. Las perspectivas basadas en datos pueden impulsar de forma significativa la toma de decisiones y la rendición de cuentas, permitiéndote asignar recursos de forma más eficaz y obtener el mejor rendimiento financiero.
Aumento de los ingresos y la rentabilidad
Tu empresa puede aumentar la rentabilidad identificando nuevas oportunidades y optimizando los procesos existentes. La analítica avanzada ayuda a descubrir factores que aumentan los ingresos, racionalizar las estrategias de fijación de precios y maximizar el rendimiento financiero.
Gestión de riesgos mejorada
La analítica predictiva permite a los directores financieros anticipar y mitigar los riesgos financieros antes de que se conviertan en importantes. Puede aplicar medidas proactivas para proteger la solidez financiera de la empresa, identificando posibles amenazas y oportunidades.
Eficiencia operativa y ahorro de costes
La identificación de ineficiencias y la optimización de los procesos financieros pueden suponer un importante ahorro de costes y una mejora de la productividad. La analítica avanzada puede ayudarte a racionalizar las operaciones, reducir el despilfarro y lograr una gestión financiera rentable.
Mejor transparencia e informes financieros
La analítica avanzada proporciona información detallada sobre el rendimiento financiero, mejorando la transparencia y la rendición de cuentas. Utiliza estos conocimientos para elaborar informes financieros precisos y puntuales, garantizando el cumplimiento y mejorando la confianza de las partes interesadas.
IA: Automatización e IA generativa
La inteligencia artificial (IA) está cambiando la naturaleza de la analítica avanzada a través de la automatización y la IA generativa. La automatización en la IA se refiere al uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático para realizar tareas repetitivas sin intervención humana. Esto aumenta la eficacia, reduce los errores y permite a los empleados centrarse en actividades más estratégicas.
Por su parte, la IA generativa se refiere a algoritmos que pueden crear nuevos datos, diseños o contenidos basados en los datos en los que han sido entrenados. Por ejemplo, la IA generativa puede simular escenarios de mercado, crear perfiles de clientes realistas o generar nuevas ideas de productos. La IA generativa puede mejorar sustancialmente las capacidades predictivas en la analítica de la IA, al proporcionar escenarios y resultados potenciales más completos.
Qué supone la IA para el futuro de la analítica avanzada
La integración de la IA y la analítica avanzada tiene implicaciones profundas. Según nuestro informe, «Los secretos de los directores financieros de éxito», el 79 % de los directores financieros cree que la IA mejorará el crecimiento de los ingresos, y el 77 % piensa que mejorará la satisfacción laboral. A pesar de la alta tasa de adopción de la IA en general, solo el 51 % ha utilizado plenamente las herramientas financieras basadas en la IA, lo que indica una importante oportunidad de crecimiento en este ámbito.
Estas son algunas de las oportunidades con la IA y la automatización de cara al futuro:
Mayor precisión y eficiencia: La automatización puede manejar grandes volúmenes de datos con rapidez y precisión, lo que permite realizar analíticas más detalladas y fiables.
Soluciones innovadoras: La IA generativa puede ofrecer nuevas posibilidades, simplificando la simulación de diferentes escenarios y resultados, lo que proporciona a las empresas soluciones innovadoras a problemas complejos.
Perspectivas escalables: La analítica basada en la IA puede ampliarse rápidamente para gestionar cargas de datos cada vez mayores, lo que facilita a las empresas adaptarse al crecimiento y a las condiciones cambiantes del mercado.
Análisis en tiempo real: La IA admite el tratamiento y el análisis de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas tomar decisiones inmediatas basadas en la información más reciente.
Experiencia personalizada: La IA puede analizar los comportamientos y las preferencias de los clientes para ofrecer experiencias sumamente personalizadas, mejorando la satisfacción y la fidelidad de los clientes.
La analítica en tiempo real entra en juego ofreciendo a los directores financieros y a otros directivos, como los consejeros delegados, los directores de operaciones y los jefes de departamento, la posibilidad de tomar decisiones más rápidas y con mayor conocimiento de causa.
«Las partes interesadas internas solicitan información en tiempo real y deben disponer de ella en tiempo real. Las herramientas adecuadas deberían ser ahora el pan de cada día de las funciones financieras, y si no lo son, deberían ocupar un lugar prioritario en las agendas».
Vineta Bajaj, directora financiera del Grupo Rohlik
Casos prácticos de analítica avanzada
La analítica avanzada puede aplicarse en diversos sectores para impulsar el crecimiento, mejorar la eficiencia y aumentar la satisfacción del cliente. He aquí algunos casos prácticos específicos del sector:
Software como servicio (SaaS)
Las empresas de SaaS pueden utilizar la analítica avanzada para predecir la pérdida de clientes, optimizar las características de los productos en función de los datos de uso y personalizar los esfuerzos de marketing.
La analítica predictiva podría identificar a los clientes en riesgo, lo que puede ayudarle a crear estrategias de retención específicas y reducir considerablemente las tasas de abandono.
Organizaciones sin ánimo de lucro
Las organizaciones sin ánimo de lucro pueden utilizar la analítica avanzada para realizar un seguimiento de los comportamientos de los donantes, mejorar las estrategias de recaudación de fondos y medir la eficacia de los programas.
Mediante el análisis de los patrones de donación, las organizaciones sin ánimo de lucro pueden identificar los canales y los momentos más eficaces para las campañas de recaudación de fondos, aumentando las donaciones en general.
Servicios profesionales
Las empresas de servicios profesionales pueden utilizar la analítica avanzada para optimizar la gestión de proyectos, prever la demanda y mejorar la satisfacción del cliente.
Analizando los datos de proyectos anteriores, las empresas de servicios profesionales pueden asignar mejor los recursos y predecir los plazos de los proyectos, lo que conduce a resultados más satisfactorios.
Sanidad
Los proveedores sanitarios pueden utilizar la analítica avanzada para el diagnóstico predictivo, la estratificación del riesgo de los pacientes y la optimización de los planes de tratamiento.
La analítica predictiva puede ayudar a identificar a los pacientes con alto riesgo de reingreso, lo que permite realizar intervenciones específicas que mejoran los resultados de los pacientes y reducen los costes.
Servicios financieros
Las instituciones financieras pueden utilizar la analítica avanzada para la detección de fraudes, la gestión de riesgos y la segmentación de clientes.
Los bancos pueden detectar y prevenir actividades fraudulentas analizando con mayor eficacia los datos de las transacciones en tiempo real.
Hostelería
El sector de la hostelería puede utilizar la analítica avanzada para optimizar las estrategias de precios, mejorar la experiencia de los huéspedes y aumentar la eficacia operativa.
Los hoteles pueden personalizar los esfuerzos de marketing e incrementar las tasas de ocupación analizando los datos de las reservas y las preferencias de los huéspedes.
Construcción e inmobiliaria
Las empresas constructoras e inmobiliarias pueden utilizar la analítica avanzada para la planificación de proyectos, la evaluación de riesgos y el análisis de mercado.
Los modelos predictivos pueden ayudar a identificar posibles retrasos y sobrecostes, ayudándole a tomar medidas proactivas para mantener los proyectos en marcha.
Comercio minorista
Los comercios pueden utilizar la analítica avanzada para optimizar la gestión del inventario, personalizar las experiencias de los clientes y prever la demanda.
Analizando los datos de ventas, los minoristas pueden asegurarse de que tienen los productos adecuados en stock y ofrecer promociones personalizadas para elevar las ventas.
Distribución y fabricación
Los fabricantes y distribuidores pueden utilizar la analítica avanzada para mejorar la eficacia de la cadena de suministro, predecir los fallos de los equipos y crear programas de producción óptimos.
Los modelos de mantenimiento predictivo pueden ayudar a reducir el tiempo de inactividad y prolongar la vida útil de la maquinaria.
Preguntas frecuentes sobre la analítica avanzada
La analítica avanzada puede parecer un tema complejo. En esta sección, respondemos a algunas de las preguntas más comunes sobre la analítica avanzada para ayudarte a entender mejor cómo puede transformar tu negocio y mejorar la toma de decisiones basada en datos.
¿Cuál es la diferencia entre la analítica avanzada y la analítica tradicional?
La analítica tradicional se centra en la analítica descriptiva y de diagnóstico, analizando los datos históricos para entender qué ocurrió y por qué.
La analítica avanzada incluye la analítica predictiva y prescriptiva, pronosticando eventos futuros y recomendando acciones basadas en esas predicciones.
¿Cómo puede beneficiar la analítica avanzada a las pequeñas y medianas empresas?
Las pequeñas empresas pueden utilizar la analítica avanzada para obtener información sobre el comportamiento de los clientes, optimizar las operaciones e identificar nuevas oportunidades de mercado.
Esto puede dar lugar a una mayor eficiencia, una mejor toma de decisiones y mayores ingresos.
¿Qué herramientas se utilizan habitualmente en la analítica avanzada?
Entre las herramientas convencionales se incluyen plataformas de aprendizaje automático, software de análisis estadístico, marcos de tratamiento de big data y herramientas de visualización de datos.
¿La analítica avanzada es solo para empresas expertas en tecnología?
No, la analítica avanzada puede beneficiar a empresas de todos los tamaños e industrias. Su aplicación puede requerir conocimientos especializados, pero muchas herramientas y servicios de fácil uso la hacen accesible a usuarios no técnicos.
¿Cuáles son los retos de la implantación de la analítica avanzada?
Entre los retos se incluyen los problemas de calidad e integración de los datos, la necesidad de personal cualificado y el coste inicial de la implantación de soluciones de analítica avanzada.
Sin embargo, los beneficios a largo plazo suelen compensar estos retos.
La analítica avanzada puede transformar las operaciones empresariales al proporcionar una visión más profunda y apoyar la toma de decisiones informadas. Al comprender e implementar la analítica avanzada, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva, mejorar sus operaciones y servir mejor a sus clientes.
A medida que la tecnología evoluciona, la importancia de la analítica avanzada en los negocios seguirá creciendo. Con los conocimientos adecuados, las empresas pueden optimizar sus procesos e impulsar el crecimiento, manteniéndose competitivas en un mundo impulsado por los datos.
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La irrupción de DeepSeek en el paisaje tecnológico global no solo quiebra el oligopolio vigente. También facilita el despliegue de la inteligencia artificial en el conjunto del sistema productivo, siendo esta una oportunidad relevante para la economía española, a condición de aprovecharla.
El gran salto adelante de la empresa china muestra que las barreras de entrada en el mercado de la IA no son tan elevadas como se pensaba. Veremos si algunas iniciativas europeas logran tomar el relevo, compitiendo en algunos nichos de mercado con los gigantes mundiales. Para España, esta eventualidad es más un futurible que un escenario realista en el corto plazo: los 12.000 millones de euros del plan español de microchips financiados con fondos Next Generation no han generado un ecosistema a la altura de las expectativas, y de momento solo se ha ejecutado el 2,4% de los recursos previstos para este programa.
Sin embargo, el desarrollo más esperanzador para nuestra economía procede de la reducción de los costes de acceso y de incorporación de la IA en los sistemas productivos. Hasta la fecha, los beneficios de las nuevas tecnologías en términos de productividad han estado muy concentrados en torno a los líderes mundiales del sector, como se desprende de sus cotizaciones bursátiles. En el periodo 2019-2023, la productividad de los sectores productores de tecnología creció un espectacular 27,2% (en términos de valor añadido por ocupado equivalente a tiempo completo en el sector de información y comunicaciones, que incluye el grueso de las actividades de las Big Tec). Esto es seis veces más que en el resto de sectores, de modo que hoy por hoy no se percibe una aceleración en la productividad del conjunto de la economía americana.
Los datos avalan también la sensación de retraso tecnológico europeo. Casi la mitad del diferencial de productividad entre ambos lados del Atlántico, y el 40% en el caso de España, se explica por la preponderancia de las corporaciones norteamericanas. Pero la brecha de productividad es mucho más limitada en el resto de sectores de servicios. En la industria, Europa incluso consigue una ligera ventaja. Todo ello certifica el retraso europeo en la generación de nuevas tecnologías, evidenciando también la débil velocidad de difusión de dichas tecnologías.
La novedad es que la tecnología china facilita la difusión de la IA a un coste muy reducido, al tiempo que genera innumerables oportunidades de aplicación gracias a su código abierto. Se trata de beneficios potenciales de gran alcance cuya materialización, no obstante, no es automática, sino que depende de la buena praxis en las empresas y de condicionantes que se derivan de la experiencia reciente. Uno de los factores, de gran interés para la política europea de competencia, es el funcionamiento adecuado de los mercados, ya que la difusión tecnológica será más lenta en presencia de operadores rentistas. Los hechos desmienten algunos ideólogos de la IA como Peter Thiel y su profética concentración de poder de mercado como vector de la revolución tecnológica.
En segundo lugar, un cambio disruptivo como el que se avecina conlleva un proceso acelerado de creación de empresas y de restructuraciones que conviene acompañar. De ahí la importancia de la profundización del mercado único y de la liberalización de los movimientos del ahorro en el seno de la Unión Europea. Las políticas activas de empleo también están destinadas a jugar un papel importante.
Finalmente, un replanteamiento de los fondos previstos para la producción de procesadores avanzados en España parece ineludible, no solo por su escaso impacto actual. También porque estos recursos, rediseñados, pueden ser cruciales de cara a la adaptación del sistema productivo a la IA, ante los cambios en la organización del trabajo, de las tareas y de la gestión empresarial que se vislumbran. Según Olivier Blanchard, el avance de DeepSeek podría desatar un shock de productividad sin precedentes. Ojalá, pero los beneficios no caerán del cielo.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL | Según Eurostat, el 11,3% de las empresas españolas utilizan la IA en sus actividades (con datos para 2024 que incorporan las empresas de más de diez asalariados). El resultado se compara favorablemente con Francia (9,9%) e Italia (8,2%), pero se sitúa casi dos puntos por debajo de la media de la Unión Europea. El tamaño es un factor determinante: cerca del 44% de las corporaciones de más de 250 trabajadores usan la IA, mejorando la media europea, frente al 10,2% del resto de empresas, un resultado inferior a la media.
Este artículo se publicó originalmente en el diario El País.
Personalmente, no me alegré de la caída en bolsa de Nvidia, porque la historia de esta compañía y la de su fundador, Jen-Hsun Huang, representan un ejemplo inspirador de éxito basado en la innovación, la educación y la meritocracia. Huang no partió de una situación privilegiada; era un humilde inmigrante taiwanés que estudió en la Universidad de Oregón. Sin embargo, su brillantez lo llevó a la prestigiosa Universidad de Stanford, donde encontró el ecosistema adecuado para fundar Nvidia en 1993 y revolucionar la arquitectura de los microprocesadores. Su trayectoria es un testimonio de cómo el talento y el esfuerzo pueden transformar industrias enteras.
Sin embargo, hay buenas noticias en este descalabro bursátil para todos nosotros. El valor de las acciones en bolsa es un indicador de las expectativas de beneficios a largo plazo de las empresas, pero no necesariamente del bienestar de los ciudadanos. Las acciones de Nvidia se habían disparado porque sus microprocesadores vectoriales parecían ser el activo clave para el ilimitado negocio de la inteligencia artificial (IA), dominado por unos pocos gigantes como OpenAI y Google. Sin embargo, la aparición de DeepSeek ha cambiado el panorama por completo.
Hasta la semana pasada, la narrativa dominante sobre el futuro de la IA sugería que se repetiría la lógica del “ganador se lo lleva todo”, característica de la economía digital en las últimas décadas. Se pensaba que los futuros cuasimonopolios en IA estarían protegidos por enormes barreras de entrada, asociadas a las inmensas inversiones requeridas para desarrollar modelos de lenguaje avanzados (LLM), tanto en hardware especializado como en el costoso proceso de entrenamiento de algoritmos. DeepSeek ha demostrado que estas barreras son mucho más bajas de lo que se creía, abriendo la posibilidad de un mercado competitivo en IA y, con ello, la esperanza de innovaciones más accesibles para todos.
La experiencia de usar herramientas como ChatGPT o Gemini solía resumirse en tres emociones: fascinación, curiosidad por el potencial de los algoritmos y, en última instancia, miedo. Anticipábamos que las empresas detrás de estas tecnologías, que han invertido miles de millones de dólares y aún registran pérdidas, buscarían monetizar la IA incrementando sus costos a medida que se volvieran más imprescindibles. Sin embargo, la competencia que representa DeepSeek (que, además, es de código abierto) podría ser un escudo contra esta dinámica. Su rendimiento se acerca al de los mejores algoritmos, lo que podría reducir significativamente el poder de mercado de estas empresas y obligarlas a rediseñar sus estrategias de negocio. El problema para los actuales gigantes de la IA es que aunque puedan conservar nichos de mercado basados en prestaciones de excelencia, el verdadero negocio está en el consumidor medio.
Las buenas noticias de DeepSeek no se limitan a su bajo costo de desarrollo. Aunque los detalles técnicos no son del todo públicos, todo apunta a que requiere menos poder computacional y, por lo tanto, tiene un menor costo energético. Esto es crucial en un momento en el que muchas voces alertaban sobre la amenaza medioambiental que suponía el modelo de IA tradicional, debido a su enorme demanda de energía y agua para la refrigeración de los procesadores. DeepSeek no solo democratiza el acceso a la IA, sino que también la hace más sostenible.
Por último, DeepSeek envía un mensaje importante para la implementación de la recientemente anunciada Brújula de la competitividad. Con esta estrategia, Europa, que ha jugado un papel marginal en la economía digital, pretende entre otros objetivos impulsar la innovación y en particular no perder el tren de la IA. La historia de DeepSeek nos enseña lo arriesgado que es apostar por empresas específicas en un sector tan disruptivo. La política industrial basada en inyectar dinero público en unos pocos proyectos, además de distorsionar la competencia y poner en riesgo el mercado único, es casi un juego de azar en un entorno de cambio tecnológico acelerado. Un ejemplo claro es Northvolt, la empresa europea de baterías a la que concedieron más de 900 millones de euros en subsidios y ahora enfrenta problemas financieros, incluida la quiebra de su filial en Estados Unidos.
El papel de Europa en la IA dependerá de su capacidad para crear un ecosistema que fomente la innovación, como el que permitió el surgimiento de DeepSeek. Para ello, no hay atajos: es necesario apostar por un mercado integrado europeo altamente competitivo, facilitar la financiación de startups y fortalecer los centros de conocimiento e investigación. No es casualidad que el impulsor de DeepSeek, Liang Wenfeng, sea otro ingeniero brillante y que su equipo esté formado por doctores de las mejores universidades chinas. La lección es clara: el futuro de la IA no se construye con subsidios a unos pocos, sino con un ecosistema que premie la innovación y el talento.
La semana pasada, el Banco Central Europeo volvió a bajar los tipos de interés un 0,25%, mientras la Reserva Federal de Estados Unidos los dejó inalterados, indicando que no los tocará en un tiempo. El mercado de futuros apunta a que no será hasta septiembre cuando la Fed vuelva a disminuir los tipos. Antes de la semana pasada se esperaba que fuera en julio.
Señales distintas a ambos lados del Atlántico, que no dejaron a casi nadie satisfecho. El presidente Trump mostró su desacuerdo con la decisión de la Fed, ya que una de las aspiraciones en su mandato es reducir los costes financieros. Algunos en Europa, por su parte, mostraron su preocupación por una hoja de ruta del BCE de sucesivas reducciones del precio oficial del dinero que podría resucitar la inflación. En la autoridad monetaria europea sigue pesando el parón económico de buena parte de la eurozona, sobre todo Francia y Alemania.
En segundo lugar, la semana siguió con la decisión de EE. UU. de fijar aranceles del 25% a los productos de sus vecinos México y Canadá, decisión que se ha dejado en suspenso un mes por los compromisos adquiridos por los países afectados. Y Trump ha amenazado con imponer aranceles a la UE.
Aparece un tradicional problema en economía de inconsistencia de las políticas. Las decisiones proteccionistas de Estados Unidos pueden traer resultados incoherentes e imprevisibles. Igual obligan a un viraje de la nueva Administración estadounidense más pronto que tarde. Otros, como la UE, inicialmente serán agentes pasivos de las decisiones del otro lado del Atlántico, pero la represalia es una respuesta lógica y muy probable. Los efectos negativos de un mayor proteccionismo se retroalimentan.
Vayamos por pasos. Primero, la política monetaria. La bifurcación en las estrategias monetarias del BCE y la Fed tiene implicaciones para los mercados financieros, las divisas y la economía global. La economía y el mercado de trabajo de Estados Unidos continúan mostrando gran fortaleza, mientras que la economía del euro está más debilitada, con estancamiento en Alemania, Francia y otros países miembros. La inflación ha bajado más rápido en la eurozona que en EE UU.
Ambos factores explican que el BCE siga con sucesivas bajadas de tipos. Habría impactos en el mercado de divisas. El dólar se fortalecerá frente al euro, ya que los flujos de capital buscarán las rentabilidades más elevadas de EE. UU.. Un euro más débil puede encarecer las importaciones para Europa, trayendo presiones inflacionarias adicionales. En los mercados, las diferentes hojas de ruta monetarias seguirán haciendo más atractivos los bonos del Tesoro de EE. UU. que los europeos. En el caso de los países en desarrollo, su deuda bono puede tener mayores dificultades, al estar denominada en dólares.
En cuanto a la renta variable, si la Fed se mantiene restrictiva, podría afectar al crecimiento de la economía y las empresas tecnológicas en EE. UU., algo que evidentemente preocupa a la nueva Administración Trump. Por su lado, las Bolsas europeas podrían beneficiarse de condiciones de financiación más favorables. Por último, un dólar fuerte suele incrementar los precios de materias primas como el petróleo, ya que estas se comercian en la divisa norteamericana.
El riesgo de una desaceleración en EE. UU.
Si finalmente se materializan los nuevos aranceles –algo que parece seguro en el caso de China– o la mera guerra comercial, los precios de importación en Estados Unidos tenderán a aumentar, con lo que la Fed podría verse obligada a mantener un precio oficial del dinero alto durante más tiempo, agravando la bifurcación con la zona euro, que continuará bajando tipos. Ello encarecería el crédito y podría desacelerar la economía de EE. UU.
Como se ha visto esta semana, los mayores tipos de EE. UU. y la inestabilidad arancelaria han reforzado al dólar frente al euro y otras divisas internacionales. Un dólar fuerte afectará las exportaciones estadounidenses, ya que sus productos serán más caros. Podría ocurrir también que algunos países a los que finalmente se les impongan aranceles (China y potencialmente Canadá y UE) vean depreciarse sus monedas, lo que conduciría a un conflicto comercial global.
Los aranceles harían que los bonos americanos siguieran siendo atractivos, atrayendo capitales y afectando negativamente a los mercados emergentes. En renta variable, las empresas que dependen del comercio internacional se verían perjudicadas, y en materias primas, los aranceles refuerzan el dólar fuerte y las materias primas lo notarán.
En suma, con la imposición de aranceles, mientras la Fed mantiene tipos más altos y el BCE los recorta, es muy probable una mayor inflación en EE. UU., si se demoran las bajadas de tipos allí. También habría un mayor riesgo de recesión en Europa, con lo que el BCE debería continuar reduciendo los tipos. Todo ello con inestabilidad en los mercados por la incertidumbre comercial. La clave es cómo reaccionará la Fed ante este mix de políticas incoherentes, y si el BCE logra impulsar la economía del euro sin que se deprecie excesivamente su moneda.
Este artículo se publicó originalmente en el diario Cinco Días
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