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La exuberancia en el Olimpo tecnológico: ¿realidad o espejismo?

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Vivimos un momento singular en los mercados. Las grandes empresas tecnológicas (también denominadas big tech o magnificent seven) parecen flotar por encima del resto, arrastrando consigo índices enteros y generando tanta fascinación como inquietud. El término “exuberancia bursátil” –acuñado para describir el optimismo extremo con precios que se disparan más allá de lo justificable– parece encajar con lo que ocurre desde hace unos pocos años. Sin embargo, ¿es todo burbuja o hay terreno firme debajo de los precios actuales? 

Para entender hasta dónde puede ir esta carrera alcista, conviene ver qué la empuja. En primer lugar, la apuesta visionaria por la IA. Los gigantes tecnológicos están desembolsando decenas, incluso cientos de miles de millones en infraestructura de inteligencia artificial, centros de datos y modelos de lenguaje. La narrativa dominante apunta a que estamos en los albores de una nueva revolución productiva –como lo fue el motor de combustión, la electricidad o internet– y quien lidere la IA dominará buena parte de la economía. En segundo lugar, el capital fácil y la búsqueda de crecimiento. En un entorno donde los tipos de interés han sido bajos el capital busca refugios de alto rendimiento.

Las tecnológicas resultan blanco natural por su escalabilidad, márgenes crecientes, y sus enormes redes de usuarios. Muchos inversores institucionales se vuelcan hacia esas pocas empresas gigantes con expectativas de “seguir creciendo hasta el infinito”. Una elevada concentración entre un limitado número de compañías. El peso relativo de unas pocas empresas en índices como el Nasdaq es altísimo. Oracle, Nvidia, Microsoft, Amazon, Apple, Meta, etc., tienen un protagonismo que, si bien potencia las subidas, también concentra los riesgos. Y, por último, una expectativa continua frente a resultados concretos. En muchos casos, la narrativa “esta tecnología va a cambiarlo todo” predomina sobre los resultados inmediatos. Se extienden valoraciones basadas en previsiones lejanas más que cifras actuales. Eso alimenta la volatilidad. Todo dependerá de si esas promesas realmente se traducen en adopción real, ingresos y beneficios. 

¿Qué posibilidades reales hay detrás de lo que algunos llaman espuma? Lejos de ser puro castillo de naipes, algunas grandes tecnológicas sí tienen fundamentos que podrían sostener –al menos en buena parte– el fervor inversor. Por ejemplo, su gran escala y redes de usuarios. Las compañías que ya gozan de una red global (clientes, desarrolladores, ecosistemas de aplicaciones) tienen una clara ventaja competitiva para monetizar innovaciones emergentes. Por ejemplo, Microsoft o Amazon pueden insertar módulos de IA en su nube, apalancar ya su base de clientes, y reducir el riesgo de adopción. Con ello aparecen las economías de escala y los denominados efectos palanca. Una vez que se ha invertido en infraestructura costosa (chips, data centers, modelos entrenados), los costes marginales pueden bajar y las ganancias escalar más rápido si entra mucha demanda. Esa palanca funciona bien para empresas de gran tamaño. 

Asimismo, aparecen nuevas posibilidades de integración vertical y diversificación de negocios, así como de innovaciones disruptivas. Si surgen aplicaciones de IA o computación cuántica, u otras áreas emergentes donde estas empresas están invirtiendo, quienes ya están posicionados tienen ventaja. La transformación digital no se detiene: industrias enteras (salud, finanzas, logística) podrían reconfigurarse. Y por último y no menos importante la elevada liquidez y poder de mercado de las grandes tecnológicas, que les permite captar capital con relativa facilidad y le da margen para “capear tormentas”. Es decir, aunque algunas unidades no sean rentables hoy, ese tamaño le da margen para sostener inversiones hasta que maduren. 

Aunque hay fundamentos, también hay señales que nos advierten de una posible burbuja en ciertos elementos. En primer lugar, pueden surgir valoraciones extremas desligadas de proyectos actuales. Si una acción cotiza a decenas o centenas de veces su beneficio proyectado (o incluso sin ganancias), hay espacio para futuros problemas si a los inversores les entra el vértigo. Por otro lado, aparece el riesgo de una especulación significativa en torno a promesas lejanas. En ciertos casos, la narrativa tecnológica domina tanto que se subestiman los riesgos técnicos, regulatorios o de competencia. Si la IA no produce retornos tangibles rápidos, la decepción puede provocar correcciones abruptas. 

Un excesivo apalancamiento y deuda para financiar expansión puede llevar a que una subida de tipos de interés o un ciclo económico adverso puede convertir las inversiones en insostenibles. La elevada concentración del riesgo por el que tanto peso del mercado esté en pocas compañías también puede empujar a que una corrección en una de ellas pueda llevarse todo por delante. Especialmente, si estamos en ciclos imitativos con efecto manada. Estos modelos de comportamiento muestran que las burbujas suelen emerger de retroalimentaciones de imitar al vecino más que de fundamentos reales solamente. Por último, el riesgo regulatorio puede ser importante en el actual contexto, especialmente ante las radicales diferencias en las normas entre los grandes bloques (EE.UU., China y UE) La regulación de privacidad, competencia, uso de datos o impuestos podría frenar a las grandes tecnológicas. 

En otras palabras, algunas partes del sector big tech pueden estar claramente sobrevaloradas (proyectos muy especulativos, empresas sin modelo de negocio claro) y, a la vez, otras empresas grandes, con balance sólido, diversificación y ventaja competitiva, podrían sobrevivir (y hasta prosperar) incluso aunque hubiera una brusca corrección. También podría haber correcciones parciales que solamente afecten a determinadas empresas o segmentos. Lo que sí que parece claro las expectativas de crecimiento deberán terminar materializándose para sostener las valoraciones del mercado y la actual exuberancia en el Olimpo de las grandes compañías tecnológicas. 

Una versión de este artículo se publicó originalmente en el diario Cinco Días

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Lo que tu competencia ya está haciendo con Inteligencia Artificial (y tú aún no)

5 minutos de lectura

En este artículo conocerás cómo la inteligencia artificial para pymes ya no es futuro: es el presente más estratégico para tu negocio.

  • Descubre cómo aplicar la inteligencia artificial en tu pyme de forma práctica para optimizar finanzas, RRHH, dirección y atención al cliente.
  • Según PwC, la IA aportará 15,7 billones de dólares a la economía mundial en 2030, y las pequeñas y medianas empresas serán clave en esa contribución.

El director financiero se enfrenta a una paradoja constante: hacer más con menos. El mercado actual demanda agilidad, eficiencia y control, mientras las herramientas tradicionales se empiezan a quedar cortas, a ello se suma un gran temor de muchos líderes: no dominar lo digital.

La buena noticia es que la inteligencia artificial para pymes ha llegado, y lo ha hecho adaptándose a todos. Ya no se trata de algo exclusivo de multinacionales; ahora son soluciones a medida y accesibles para cualquier negocio que quiera optimizar tiempo y recursos estratégicos. Y, además, sin ser expertos técnicos.

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Contenido del post

¿Cómo hacer más con menos? El reto de la inteligencia artificial para pymes

Todo negocio, sea del tamaño que sea, vive bajo la presión de la rentabilidad. Pero más aún las pequeñas y medianas empresas. Asimismo, reducir costes, gestionar equipos (aunque sean pequeños) y mantener la competitividad son tareas que exigen precisión. 

Ahí, la inteligencia artificial para pymes es un aliado de cara a:

  • Automatizar procesos repetitivos (Hiperautomatización).
  • Mejorar la visibilidad financiera en tiempo real.
  • Anticiparse a los cambios del mercado.
  • Dar más autonomía a los equipos sin sobrecargarlos de trabajo.

O sea, que este es el contexto en el que las herramientas con IA cobran sentido. Hablamos de asistentes inteligentes integrados en soluciones de gestión que aportan valor inmediato.

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¿Cómo aplicar la inteligencia artificial en tu pyme? Pasos prácticos

A la hora de aplicar y desbloquear el poder de la IA en tu pyme, al ser una tecnología transversal, mejorará cualquier área del negocio. 

1. Finanzas: Del dato bruto a la decisión estratégica

La contabilidad y la gestión financiera son el núcleo de toda empresa. La IA te permite pasar de los informes manuales a insights inmediatos con:

  • Automatización contable: conciliación bancaria, recordatorios de pagos y cobros…
  • Análisis predictivos: previsión de tesorería, riesgos y oportunidades de inversión…
  • Generación de informes: cuadros de mando listos en segundos para la dirección…

2. Recursos Humanos: Más personas, menos papeleo

La gestión de personas es otro de los grandes retos en los pequeños negocios. Ahí, la IA:

  • Predice necesidades de contratación según la carga de trabajo.
  • Automatiza nóminas y gestiones administrativas.
  • Identifica patrones de rotación para evitar la fuga de talento.
  • Mejora la experiencia del empleado con chatbots internos.

3. Dirección y estrategia: Anticipar el futuro

También, para los líderes de pymes, la IA es un copiloto estratégico, ya que ofrece:

  • Simulaciones de escenarios. Prevé el impacto de decisiones (por ejemplo, un incremento de precios).
  • Análisis de mercado. Detecta cambios en la demanda o en la competencia.
  • Optimización de procesos. Encuentra ineficiencias operativas con datos históricos.

4. Atención al cliente: Mejorar sin aumentar costes

Por su parte, los clientes esperan respuestas rápidas y personalizadas. Pues bien, la inteligencia artificial lo hace posible con:

  • Chatbots disponibles 24/7 que reducen la carga del equipo.
  • Sistemas de recomendación de productos y servicios.
  • Análisis de sentimientos en reseñas y encuestas para mejorar la experiencia del cliente y el usuario.
  • Automatización de comunicaciones personalizadas.

Ejemplos reales de uso de IA en pymes

Siendo más concretos, las aplicaciones de la IA en pequeñas empresas ya son tangibles, como muestran estos ejemplos:

  • Restaurante Gusto (Reino Unido). Su fundador, Tim Boldt, utiliza IA para analizar preferencias de los clientes según la temporada y el clima. Así, prevé la demanda de platos y ajusta la oferta.
  • Solo Search Recruitment Solutions. Esta agencia de reclutamiento automatiza compras en Sage. Por ende, dedica menos tiempo a tareas manuales y más a la estrategia empresarial.
  • Startups de marketing digital. La gran mayoría usan IA generativa para crear copys, anuncios y piezas gráficas sin contratar equipos completos de diseño. Por consiguiente, aceleran la producción de campañas.

Estos casos reflejan que la aplicación de la IA para pymes es una estrategia real, actual y que tu competencia puede estar trabajando desde hace tiempo. ¿Dónde? Sin ir más lejos, en los cuatro pilares empresariales que hemos citado:

La inteligencia artificial no sustituye el criterio humano: lo amplifica, liberando tiempo para lo verdaderamente estratégico.

Cómo dar los primeros pasos con IA en tu negocio

Lo que está claro es que la IA no es una moda. De hecho, según McKinsey, quienes la implementan esperan un ROI medio de entre el 20 y el 30 % por año. Por lo tanto, para las pymes no se trata de si adoptarla o no, sino de “cuándo”.

Si aún te preguntas cómo aplicar la IA en tu pyme, ya hemos señalado que no necesitas un departamento tecnológico. Basta con:

  1. Identificar áreas de alto impacto. Es decir, ¿dónde pierdes más tiempo?
  2. Empezar con un piloto. Finanzas o Atención al Cliente suelen ser los más rentables.
  3. Escalar progresivamente. Añade automatizaciones en RR. HH., informes de dirección, etc.
  4. Elegir soluciones específicas. Un buen ejemplo es un ERP, que integra y aúna procesos de toda la empresa.

La conclusión es clara: la inteligencia artificial para pymes ya es vital para competir. No es cuestión de tecnología, sino de supervivencia y crecimiento.

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Statu quo de la IA

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Desde noviembre de 2022, cuando emergió ChatGPT con fuerza, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto reservado a la ciencia ficción o a los laboratorios de investigación. Hoy está presente en innumerables aplicaciones cotidianas, desde los asistentes virtuales en todo tipo de dispositivos y aplicaciones, pasando por los algoritmos que recomiendan series o productos, hasta los sistemas capaces de generar textos, imágenes o música en cuestión de segundos. El statu quo de la IA se caracteriza por un acceso masivo a herramientas antes exclusivas de empresas tecnológicas, y por una creciente discusión sobre sus implicaciones éticas, económicas y sociales.

Hasta ahora, la IA funciona sobre todo como un complemento con mayores o menos capacidades: automatiza tareas rutinarias, facilita la clasificación de información y acelera procesos creativos o técnicos. Sin embargo, su capacidad aún depende en gran medida de la supervisión humana. Los modelos son poderosos, pero también propensos a sesgos, errores y a la llamada “alucinación” de datos inventados. Esto delimita un presente en el que la IA es útil, pero todavía no autónoma en el sentido que imaginan algunos futuristas.

Respecto al futuro, hay diferentes visiones. La mayoría de ellas son optimistas sobre la enorme revolución que supondrá en la economía y la sociedad. El consenso es que supondrá el eje fundamental de crecimiento empresarial y económico de los próximos años. Esta favorable expectativa parece reflejarse en las valoraciones bursátiles de las empresas tecnológicas, batiendo continuamente récords históricos. Otros analistas y científicos menos optimistas y con más cautelas piensan que tiene componentes de una “burbuja” ya que al final se trataría de un avance potente, pero a la vez “normal” (o al menos no tan “extraordinario”) en la evolución histórica de la tecnología. 

El impacto sobre el mercado de trabajo es uno de los puntos más controvertidos. Actividades como la atención al cliente, la traducción o el diseño gráfico ya sienten la presión. La IA puede asumir tareas repetitivas a gran velocidad y bajo costo, lo que implica riesgos de sustitución laboral, sobre todo en puestos de baja o media cualificación. Sin embargo, también abre la puerta a nuevas oportunidades. Se demandan perfiles capaces de entrenar, supervisar y aplicar sistemas de IA en distintos campos, así como competencias en análisis crítico, creatividad y gestión de la innovación. Lo más probable es que no asistamos a una “extinción” de empleos, sino a una reconfiguración masiva. 

En suma, el statu quo de la inteligencia artificial refleja un poder en expansión que ya está cambiando la forma en que trabajamos y nos relacionamos. Su futuro dependerá no solo de los avances técnicos, sino de las decisiones sociales, económicas y sobre todo políticas que se tomen en los próximos años. El campo normativo tendrá mucho que decir.

Este artículo se publicó originalmente en el diario La Vanguardia.

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Comprender la IA desde dentro: una serie divulgativa sobre los fundamentos del aprendizaje automático y el big data

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La inteligencia artificial forma parte de nuestro día a día. Nos asiste cuando escribimos un mensaje, si queremos comparar productos financieros, automatizando cada vez más tareas o asistiéndonos en nuestra formación. Sin embargo, a menudo utilizamos estas herramientas sin saber cómo funcionan realmente por dentro. ¿Qué ocurre en segundo plano cuando pedimos una recomendación, cuando una aplicación reconoce una voz o cuando una imagen es etiquetada automáticamente? ¿Qué estructuras de datos, qué reglas matemáticas y estadísticas están detrás de estas capacidades?

Para responder a estas preguntas y arrojar luz sobre los fundamentos técnicos que sustentan la inteligencia artificial, Funcas ha impulsado una serie de vídeos divulgativos dirigidos y presentados por Daniel Peña, profesor emérito del departamento de Estadística de la UC3M y director del área de Big Data e IA de Funcas. La serie, titulada ‘Comprender la IA. Big data y aprendizaje estadístico automático’ se propone como una guía accesible, pero rigurosa, para todos aquellos interesados en entender los mecanismos internos de la IA.

Una serie en dos bloques

La serie está organizada en dos bloques. El primero, publicado el pasado año, ofrece cinco capítulos que sientan las bases del aprendizaje automático y explican las principales técnicas estadísticas en las que se apoya. El segundo bloque, que se estrena ahora, ampliará el enfoque con cuatro nuevos vídeos centrados en aplicaciones concretas de la IA que están especialmente presentes en nuestra vida cotidiana. 

Primera parte: los fundamentos

  1. La IA ya está aquí. El primer video presenta las funciones que desempeña la IA y los pilares en los que se basa: el big data o datos masivos, su almacenamiento y tratamiento artificial y la extracción de los la información que contienen.
  2. ¿Cómo se organizan los datos? Antes de aplicar algoritmos, los datos deben estructurarse. Este capítulo explica cómo se clasifican, transforman y preparan los datos para que puedan alimentar los modelos de IA.
  3. Reglas de predicción y redes neuronales. Aquí se analizan los principios de las reglas de predicción a partir de patrones previos, incluyendo una introducción clara al funcionamiento de las redes neuronales y el uso combinado de distintos modelos.
  4. Clasificación y discriminaciónSe presentan las técnicas que permiten a la IA distinguir entre categorías prefijadas, por ejemplo, si un correo es spam o si una hipoteca es o no viable.
  5. Construcción de grupos o clustersEste capítulo aborda los métodos que permiten encontrar estructuras ocultas en los datos, agrupándolos según características comunes sin necesidad de etiquetas previas.

Segunda parte: aplicaciones de la IA

  • El reconocimiento de vozUna inmersión en los sistemas que permiten a las máquinas entender el lenguaje hablado, desde el procesamiento acústico hasta la conversión a texto y la comprensión del contenido.
  • La generación del lenguaje natural¿Cómo generan las máquinas textos que parecen humanos? Este vídeo explica cómo funcionan los modelos generativos de lenguaje.
  • IA y reconocimiento de imágenesDesde la detección facial hasta la interpretación de radiografías, este capítulo expone cómo los algoritmos “ven” y procesan imágenes.
  • Sistemas de recomendación¿Por qué ciertas plataformas siempre parecen saber qué nos interesa? Aquí se explica cómo se construyen los algoritmos que personalizan nuestras experiencias digitales.

Conocer los fundamentos para usar la IA con criterio

El propósito de la serie es proporcionar a los ciudadanos en general, pero también a profesionales de distintas áreas, así como a estudiantes y docentes, un marco comprensible para entender lo que ocurre detrás de la “caja negra” de la IA. Hoy en día, hablar de inteligencia artificial no es solo hablar de productividad, prompting o eficiencia. Es también conocer cómo funciona la lógica de las recomendaciones de los grandes modelos de lenguaje y los métodos estadísticos que permiten a los ordenadores “aprender” de nuestros datos. Comprender los fundamentos de la IA se convierte así en una herramienta de pensamiento crítico. A lo largo de estos nueve capítulos, el espectador podrá familiarizarse con los mecanismos internos de la IA, sin necesidad de fórmulas complejas, pero sin renunciar al rigor.

Accede a la lista de reproducción de la serie completa aquí.

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La renta variable no parece tener freno

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Un verano más, un año más, la renta variable estadounidense y global alcanza nuevos máximos. Ya llevamos varios años así desde la pandemia. En especial, las americanas, que con grandes empresas tecnológicas sigue marcando tendencia, más aún desde la explosión de la Inteligencia Artificial (IA). Aunque del 2 al 9 de abril, entre el anuncio de Trump de los aranceles y la declaración de la tregua comercial durante 90 días, tuvo lugar una verdadera sangría en las acciones de todo el mundo, en especial el NASDAQ. Todo eso parece ya pasado, y a pesar de los grandes conflictos geopolíticos (Gaza, Ucrania) y de las idas y venidas con los aranceles, la renta variable permanece al alza. El año 2025 está siendo testigo, una vez más, de una ola alcista en los mercados de valores globales. Índices de referencia como el S&P 500 y el Nasdaq siguen alcanzando nuevos máximos históricos. Las bolsas europeas no son ajenas a esas subidas, incluido el IBEX-35, con un comportamiento inversor muy interesante.

Se habla de que la IA (y la tecnología en general) es el factor impulsor central en el actual rally. Las BigTech, especialmente las más activas con la IA, continúan aumentando con fuerza su valor de mercado. Hay división de opiniones actualmente sobre si esta subida es o no una burbuja. Solamente el tiempo lo dirá, aunque algunos indicadores financieros de estos grandes gigantes tecnológicos parecen sustentar el optimismo. Lo que sí que parece claro es que el futuro de muchas empresas pasará por tener éxito en sus modelos productivos y de negocio con la IA, un elemento decisivo en su supervivencia a largo plazo. Desde la óptica más cortoplacista, parecer ser que las recompras de acciones por muchas empresas estadounidense, con Apple y Alphabet a la cabeza, explican parte del actual rally. Estas operaciones incrementan el beneficio por acción y apuntalan las cotizaciones. Por el lado macroeconómico, las expectativas de rebajas de tipos de interés, en particular en el caso de la Reserva Federal, alimentan el apetito inversor. Un dólar más débil y la mayor confianza del consumidor también ayudan. Los mercados nuevamente descuentan con casi total certeza un recorte de tipos para septiembre y alguna más antes del fin de año. No es la primera vez que se pronostica una bajada y no ocurre. No obstante, la macroeconómia puede sostener las ganancias en renta variable por más tiempo.

Finalmente, hay riesgos significativos en este contexto de sobreprecio. El NASDAQ cotiza a casi 30 veces las ganancias futuras. Esas valoraciones tan elevadas y la gran dependencia en solamente unas empresas, las BigTech, y de sus estrategias en IA son señales de alerta. Por otro lado, el mantenimiento sostenido del actual rally también dependerá de si la economía no da sustos tras los aranceles, si se acometen las esperadas rebajas de tipos de interés, y no empeoran las incertidumbres geopolíticas.

Este artículo se publicó originalmente en el diario La Vanguardia.

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La carrera entre IA, las ‘cripto’ y geopolítica: el nuevo tablero global tras la desregulación en EE. UU.

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En el último lustro, el desarrollo tecnológico ha avanzado a una velocidad vertiginosa, impulsado por la inteligencia artificial y el ecosistema cripto. Estas tecnologías están redefiniendo el panorama económico y geopolítico global. Sin embargo, mientras Estados Unidos acelera su apuesta por la desregulación, sobre todo bajo el ala de las políticas de Donald Trump, Europa se encuentra ante una encrucijada: adaptarse o quedar relegada. Para una gran parte de analistas, la IA es el nuevo petróleo del siglo XXI. El tiempo confirmará o no una aseveración de este alcance, pero ya nada será igual en el contexto tecnológico y económico. 

Desde hace casi tres años, con la aparición de ChatGPT de OpenAI y todo el tsunami tecnológico que ha venido después, la IA ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una infraestructura estratégica. Modelos de lenguaje como GPT-4 (y el próximo GPT-5) y su evolución hacia sistemas multimodales han empezado a integrarse en sectores tan variados como la salud, la educación, la defensa y las finanzas. La automatización de tareas cognitivas, la generación de contenido y la toma de decisiones basada en datos han transformado radicalmente la productividad y las capacidades de individuos, empresas e instituciones.

En este contexto, Estados Unidos ha logrado mantener su hegemonía, en parte gracias a su ecosistema de capital riesgo, sus universidades punteras y el papel de tecnológicas como OpenAI, Google o Perplexity. China, por su parte, avanza con fuerza con sus propias plataformas de IA, como la conocida DeepSeek, con costes mucho menores, aunque bajo un modelo mucho más intervencionista. La UE, en cambio, continúa mostrándose cautelosa y con mensajes confusos sobre su estrategia. Su enfoque regulador, ejemplificado por la Ley de IA de la Unión Europea, intenta equilibrar la innovación con la protección de los derechos fundamentales. Aunque sus intenciones sean loables, este marco puede ralentizar –y, de hecho, lo está haciendo– la adopción de IA frente a sus rivales que ya experimentan a gran escala sin tantas restricciones. 

Otro elemento tecnológico con gran potencia disruptiva, el mundo cripto, ha vivido varios ciclos de entusiasmo y cierto colapso, pero su potencial transformador sigue estando ahí. La tecnología blockchain permite la creación de sistemas descentralizados, transparentes e incorruptibles, con aplicaciones que van desde las finanzas hasta la gestión de la cadena de suministro. Lo que ha cambiado en el tablero global, son los recientes avances desregulatorios en Estados Unidos. A pesar de las numerosas advertencias en el pasado de la SEC (Securities and Exchange Commission), el Ejecutivo republicano ha promovido una visión más liberal en cuanto al desarrollo de productos financieros cripto, especialmente las stablecoins y plataformas DeFi (finanzas descentralizadas). 

La reciente norma, conocida como Genius Act, reordena prioridades legales y conlleva comprometidos riesgos entre regulación, mercado y potencialmente dinero público. Esta posición parece responder tanto a intereses económicos –atraer inversión, fomentar la innovación– como a una voluntad política de contrarrestar el poder de China en el terreno monetario digital. Se aspira a que Estados Unidos siga liderando la “nueva revolución industrial”. Sin embargo, es una visión muy optimista de los efectos de la desregulación del ecosistema cripto. Los críticos señalan que se puede generar una burbuja tecnológica aún más peligrosa que la del año 2000. Asimismo, sin reguladores activos, los consumidores quedan más expuestos, y los sistemas descentralizados pueden convertirse en herramientas para actores maliciosos. Y aumenta la inestabilidad financiera. Y lo que es más, la combinación entre IA y tecnologías cripto puede permitir que aplicaciones financieras de IA actúen de modo opaco, sin rendir cuentas, y con capacidad para alterar mercados o financiar actividades ilícitas. El desafío es de gran calado técnico, ético y político. ¿Quién controla a los operadores cuando estos son inteligencias artificiales sin rostro? 

Y en este contexto, ¿dónde queda Europa? El riesgo de quedar descolgado el Viejo Continente es evidente a pesar de contar con universidades prestigiosas, centros de excelencia en investigación como el CERN, y empresas innovadoras. Su excesivo enfoque regulador puede actuar como freno a la competitividad. Además, la falta de un mercado único digital verdaderamente cohesionado limita las posibilidades de escalar soluciones rápidamente, como sí ocurre en Estados Unidos o China. Las startups europeas se ven obligadas frecuentemente a migrar para poder crecer, llevándose con ellas talento e innovación. En todo caso, los excesos de EE. UU. pueden dar una oportunidad a Europa si se gestiona adecuadamente: ser el garante global de una tecnología ética, segura y sostenible, lo que podría atraer a empresas y usuarios que desconfían del desbarajuste regulatorio estadounidense o del control autoritario chino. Este modelo híbrido, sin ser ingenuo ni excesivamente burocrático, permitiría a Europa liderar desde el equilibrio. 

La combinación de IA y cripto promete reinventar la economía y la sociedad, pero también plantea enormes desafíos. Estados Unidos, con Trump a la cabeza, ha optado por la vía del riesgo y la innovación sin cortapisas. La UE, por el contrario, quiere marcar límites antes de avanzar. La pregunta clave es si esos límites son freno o guía. La respuesta determinará el lugar que ocupará cada bloque en la próxima década. Aún tiene una oportunidad de liderazgo en las reglas del juego global, pero para ello necesita algo más que regulaciones: audacia, inversión estratégica y una visión tecnológica alineada con sus valores, pero también con la velocidad del presente. Porque en el mundo de la IA y el cripto, quien se detiene, se hace irrelevante. 

Este artículo se publicó originalmente en el diario Cinco Días

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¿Está tu empresa realmente preparada para aprovechar y aplicar la inteligencia artificial?

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Desde una estrategia realista y aplicada, en este artículo hacemos una reflexión sobre cómo la inteligencia artificial es clave para automatizar procesos en cualquier empresa.

  • ¿Sabes qué implica realmente aplicar IA en una empresa? Lo vemos con casos reales, errores comunes y usos prácticos.
  • A día de hoy es vital para competir, puesto que, según la UE, el 61 % de las pymes ya trabajan con inteligencia artificial a un nivel básico.

En los últimos meses, aplicar la inteligencia artificial ha pasado de ser una promesa futura a una urgencia para las pymes. Sin embargo, entre lo que se dice y lo que se hace hay un abismo. Muchas afirman haber integrado IA, pero en realidad siguen en fases básicas o confunden automatización e inteligencia artificial.

En esta línea, durante el último Customer Day de Sage, Josechu Huete, Manufacturing Business Development Representative (BDR), lanzó un mensaje claro: no se trata de subirse a la ola de la IA, sino de saber surfearla. Y para eso, herramientas como Sage X3 y una estrategia clara son pasos fundamentales.

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¿Qué significa realmente aplicar inteligencia artificial en una empresa?

Empezamos con una premisa muy clara: trabajar con inteligencia artificial no es lo mismo que tener una automatización para tareas repetitivas. Tampoco consiste en usar un chatbot en la web. 

Por experiencia, aplicar la IA implica utilizar algoritmos avanzados que aprenden, se adaptan y aportan valor en diferentes áreas del negocio.

En cualquier caso, veamos varios ejemplos de una aplicación real de IA en una empresa:

  • Un sistema de predicción de demanda que ajusta el inventario en tiempo real.
  • Un algoritmo que analiza patrones de impago en clientes y, por ende, adapta las condiciones de crédito.
  • Una herramienta que optimiza rutas logísticas según tráfico, meteorología y urgencia del pedido.

En este sentido, soluciones como Sage X3 te dan la posibilidad de integrar funcionalidades avanzadas de IA y de automatización inteligente. Funcionalidades, a su vez, que están alineadas con los procesos críticos del negocio.

Diferencias entre automatización tradicional e inteligencia artificial

Aun así, para ser más precisos, aquí te dejamos una tabla que refleja a las claras las principales diferencias que hay entre lo que entendemos por automatización y lo que es la IA aplicada al trabajo o la empresa:

Característica Automatización tradicional Inteligencia Artificial
Basada en reglas fijas No
Aprende de los datos No
Exige intervención humana Frecuente Mínima/Adaptativa
Capacidad predictiva No
Escalabilidad Limitada Alta

Áreas clave donde puedes aplicar la inteligencia artificial en tu empresa

Lo cierto es que, a día de hoy, son pocos los negocios que no utilizan la inteligencia artificial en su día a día. O, por lo menos, lo que ellos entienden por IA aplicada al ámbito laboral. De hecho, según la UE, el 61 % de las pymes ya la integran, aunque sea a nivel básico. 

Pero ¿cómo? ¿Dónde? ¿Para qué tareas o secciones?… Más allá de las automatizaciones, aquí tienes 4 áreas fundamentales y presentes en todo negocio en las que puedes aplicar la inteligencia artificial. 

1. Finanzas: del análisis a la predicción

La IA ayuda a los departamentos financieros a anticiparse a desviaciones presupuestarias, optimizar la tesorería o detectar anomalías contables. Así que algunas aplicaciones concretas en este campo serían:

  • Detección de fraudes mediante patrones no evidentes.
  • Forecasting financiero basado en datos históricos y variables externas.
  • Análisis de rentabilidad de productos o servicios en tiempo real.

2. Recursos Humanos: selección y retención inteligente

Al mismo tiempo, la IA está revolucionando la forma en que se seleccionan y se gestionan los equipos humanos. Por ejemplo, con:

  • Screening automatizado de candidatos según competencias y cultura.
  • Predicción de fuga de talento y propuestas de retención.
  • Automatización de tareas administrativas en el área de los RR. HH.

3. Supply Chain y operaciones

También, el impacto de la IA en la cadena de suministro es uno de los más tangibles, sobre todo, en pymes industriales o de distribución. En concreto, es idónea para:

4. Relación con el cliente y marketing

Otra gran ventaja de trabajar con IA en empresas es que el grado de personalización que ofrece te permite entender mejor al cliente y mejorar sus experiencias. Así mismo, brinda lo siguiente: 

  • Recomendaciones de producto automatizadas.
  • Análisis de sentimientos en redes sociales y atención al cliente.
  • Campañas segmentadas predictivas.

Integrar IA no es solo una cuestión de software, sino de cultura, de datos y de estrategia.

Errores comunes al intentar trabajar inteligencia artificial en una pyme

Aun así, estamos ante una disrupción y una tecnología tan potente como aún desconocida. Por eso mismo, muchas pymes tropiezan con las mismas piedras. 

¿La solución? Saber identificar los errores más habituales que se cometen, ya que así podrás evitarlos desde el principio.

Confundir IA con digitalización

No todo lo digital es inteligente. Sin ir más lejos, usar Excel o tener un CRM no significa trabajar con IA.

No tener una estrategia clara

Aplicar IA en tu empresa sin tener unos objetivos concretos solo te llevará a ejecutar proyectos fallidos o sin impacto. En otras palabras, la estrategia es vital.

No preparar los datos

La IA se basa en un principio: la información es poder. Por eso, necesita datos limpios, estructurados y accesibles. Sin ellos, los algoritmos no funcionan.

No formar al equipo

La tecnología sin personas preparadas que la dominen pierde prácticamente toda su efectividad. Por eso, es trascendental la formación interna y el liderazgo desde la dirección financiera.

Cómo empezar a aplicar inteligencia artificial con éxito en tu negocio

Así que tras comentar lo que no debes hacer, vamos a ver qué bases te ayudarán a trabajar y aplicar IA en tu negocio, sea cual sea:

  • Define unos objetivos concretos. Por ejemplo, márcate la meta de reducir errores contables un 20 % o mejorar tu predicción de ventas.
  • Evalúa tus datos actuales. Identifica las fuentes, la calidad y la accesibilidad.
  • Elige una herramienta ideal. Piensa en soluciones que integran IA con ERP para facilitar este proceso.
  • Forma a tu equipo. Es fundamental que los empleados comprendan el alcance y los usos reales de la IA en 2025… y en el futuro más cercano. 
  • Empieza por un proyecto piloto. No quieras transformar todo a la vez.

Sage X3: un aliado para utilizar IA con sentido

Precisamente en este punto, hay que mencionar Sage X3: una solución que va mucho más allá de automatizar tareas. Con la IA mejora procesos críticos como la gestión financiera, la cadena de suministro o el control de inventario. 

De hecho, como desveló Huete, cuenta con 17 patentes tecnológicas en IA, y 4 en GenAI. Cifras que demuestran un compromiso claro con la innovación aplicada a la realidad empresarial.

En resumen, aplicar la inteligencia artificial está al alcance de las pymes, pero exige estrategia, formación y las herramientas adecuadas. Eso sí: no se trata de una moda, sino de una evolución natural para ser más eficientes y competitivos. 

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De la automatización a la hiperautomatización impulsada por IA: ¿está tu empresa preparada?

5 minutos de lectura

La hiperautomatización no es solo un paso más allá en la automatización tradicional, es el futuro de los negocios impulsados por IA. La hiperautomatización está revolucionando la manera en que las empresas funcionan, integrando inteligencia artificial para transformar procesos complejos y aumentar la productividad.

  • Descubre qué es la hiperautomatización y cómo tu empresa puede aprovechar esta tendencia para ser más eficiente y competitiva.
  • ¿Sabías que la consultora McKinsey estima un importante aumento de la productividad global gracias a la automatización impulsada por IA?

Durante el 2025 y los próximos años la IA seguirá con su desarrollo imparable cobrando cada vez más protagonismo. Según una investigación de McKinsey, la mitad de las actividades laborales podrían automatizarse entre 2030 y 2060 gracias a la hiperautomatización impulsada por la IA

Sin la IA, la automatización se limitaría a seguir reglas preestablecidas. Sin embargo, ahora con la IA, los sistemas pueden analizar datos, identificar patrones, predecir resultados y, lo más importante, aprender y mejorar continuamente. Esto significa que tus procesos no solo se ejecutan, sino que se optimizan constantemente.

La hiperautomatización va más allá de la simple automatización de tareas, integrando tecnologías avanzadas para crear flujos de trabajo inteligentes y autónomos. 

  • ¿Te interesa conocer cómo la hiperautomatización puede transformar tu negocio?
  • ¿Está tu empresa lista para dar el salto a la hiperautomatización?

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¿Quieres conocer más sobre cómo la hiperautomatización puede transformar tu negocio? Descubre cómo hacerlo con Sage 200.

¿Qué es la hiperautomatización?

La hiperautomatización va mucho más allá de automatizar tareas simples. Se trata de combinar herramientas de automatización con inteligencia artificial, machine learning y analítica avanzada para automatizar procesos complejos.

No se trata solo de robots o software haciendo tareas repetitivas. Hablamos de una sinergia entre inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (Machine Learning), automatización robótica de procesos (RPA) y otras herramientas que trabajan juntas. Esto permite a las empresas automatizar casi cualquier proceso repetitivo y volumétrico.

Este enfoque no solo reduce costes, sino que también permite a las empresas adaptarse rápidamente a cambios del mercado y a las nuevas exigencias de sus clientes.

Imagina que tus sistemas no solo ejecutan órdenes, sino que también aprenden, se adaptan y toman decisiones. Esta capacidad de autoaprendizaje es lo que diferencia la hiperautomatización de la automatización tradicional. 

La hiperautomatización permite que tu empresa pueda alcanzar niveles de eficiencia y precisión nunca antes vistos. No se trata de una opción, sino de una obligación para mantener la competitividad en un mundo cada vez más automatizado y global. 

¿Cómo prepararte para la hiperautomatización?

Determinar si tu empresa está lista para la hiperautomatización implica fijar objetivos y evaluar tus procesos actuales. Es decir, no se trata de un cambio de la noche a la mañana, prepararte para la hiperautomatización requiere evaluar procesos internos y detectar áreas donde la IA y la automatización puedan tener impacto.

  • Define tus objetivos: ¿qué quieres lograr con la automatización? ¿Reducir costes, mejorar la eficiencia o aumentar la satisfacción del cliente?
  • Empieza identificando tareas repetitivas y manuales: estas podrán ser reemplazadas por la automatización inteligente.
  • Motiva, forma y convence a tu equipo: la adopción de nuevas tecnologías requiere de una mentalidad abierta y el apoyo de todos. Si no motivas y convences, la resistencia al cambio puede minar todo intento de mejora en tu empresa. 
  • Revisa y documenta tus procesos internos: la hiperautomatización funciona mejor cuando los procesos son claros, están bien definidos y documentados.
  • Verifica la calidad de tus datos: la IA se alimenta de datos, por lo que su calidad es fundamental. Si los datos con los que se alimenta la IA contienen errores los resultados no serán los esperados. 
  • Incorpora herramientas que integren IA: integra herramientas que puedan aprender (machine learning) y adaptarse con el tiempo.
  • Apóyate en soluciones escalables: plataformas como Sage 200 te ofrecen soluciones modulares y escalables para avanzar hacia la hiperautomatización, sin comprometer la seguridad y el control de tus procesos.

Beneficios de la hiperautomatización

Implementar la hiperautomatización no solo mejora la eficiencia operativa, sino que aumenta la productividad, reduce errores humanos y optimiza el uso de recursos.

  • Mejora la toma de decisiones: contarás con datos precisos en tiempo real.
  • Aumenta la satisfacción del cliente: se pueden ofrecer respuestas más rápidas y personalizadas. 
  • Mejora la eficiencia: se reducen errores y se acelera la ejecución de los procesos de la empresa. 
  • Reduce costes operativos: se eliminan procesos manuales y repetitivos, pudiendo liberar tiempo para tareas con mayor valor añadido. 
  • Facilita la innovación: para poder competir es necesario poder desarrollar nuevos productos, servicios y modelos de negocio de manera rápida y eficiente.
  • Mejora la satisfacción de los empleados: se eliminan tareas repetitivas permitiendo que los trabajadores realicen tareas con mayor valor añadido y más creativas, lo que se traduce en una mayor satisfacción y compromiso.

¿Qué retos debes superar para adoptarla?

Aunque la hiperautomatización ofrece importantes ventajas, no está exenta de desafíos. Para implantar con éxito la hiperautomatización deberás:

  • Adaptar la cultura corporativa: todos los niveles de la organización deben aceptar y adoptar las nuevas tecnologías. Debes vencer la resistencia al cambio. 
  • Formar a los empleados: debes encargarte de que tus empleados comprendan y manejen las nuevas herramientas de forma eficiente. La formación continua será tu aliada para tener a tus empleados actualizados y que puedan sacar el máximo provecho a la hiperautomatización. 
  • Garantizar la seguridad de los datos: un aspecto crítico en la automatización inteligente es la seguridad de tus datos. Sage 200 es un ERP que crece con tu empresa garantizando siempre la seguridad de tus datos. 

Por lo tanto, la hiperautomatización no es solo el futuro, ya es una realidad en muchas empresas y las que se queden mirando al pasado, no tendrán hueco en un futuro hiperautomatizado. Prepararte para esta transformación es la clave para mantenerte competitivo.

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Sage Customer Day 2025: IA, novedades y casos de éxito

6 minutos de lectura

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 que la “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 con IA 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 Copilot con 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

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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. 

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¿Estás controlando correctamente los datos que compartes con la IA?

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¿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. 

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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. 

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