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La inteligencia artificial cambia las reglas del juego cuando deja de ser una prueba aislada y empieza a transformar cómo una empresa compite, opera y toma decisiones. Esa fue la tesis central de la primera jornada del CIO Summit España 2024: para pasar de la experimentación a una adopción amplia hacen falta estrategia de negocio, datos gobernados, seguridad, infraestructura escalable y equipos preparados.
Qué fue el CIO Summit España 2024
IDC y las publicaciones CIO/Foundry organizaron el encuentro los días 25 y 26 de septiembre de 2024 en el Hotel Mandarin Oriental Ritz de Madrid. Reunió a responsables de tecnología y negocio de empresas privadas, organismos públicos y proveedores tecnológicos en dos jornadas de ponencias y debates sobre el futuro digital de las organizaciones. La agenda combinó perspectivas de analistas, CIO, representantes de la Administración y empresas tecnológicas. La página del evento lo planteó como un espacio para debatir el papel del CIO ante la IA y los desafíos de construir ese futuro digital.
La noticia del 26 de septiembre titulada «La IA cambia las reglas del juego» se centró principalmente en la primera jornada. La cobertura del día siguiente amplió el foco a ciberseguridad, experiencia digital, productividad y trabajo híbrido. La crónica de la primera jornada y la de la segunda documentan esos temas.
Por qué la IA cambia las reglas del juego
Thomas Meyer, director general y vicepresidente de grupo de Investigación de IDC en EMEA, utilizó esa expresión para describir un cambio más amplio que la incorporación de una herramienta. Su argumento fue que la IA puede alterar la competitividad y los modelos operativos y, con el tiempo, los propios modelos de negocio. Es una tesis presentada por Meyer en el evento, no una garantía de que cualquier iniciativa de IA vaya a producir ese efecto.
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En la práctica, «cambiar las reglas» puede significar pasar de automatizar una tarea concreta a rediseñar un proceso completo; incorporar capacidades de IA a productos o servicios; revisar quién toma decisiones entre tecnología y negocio; y replantear cómo se recopilan, protegen y gobiernan los datos. También exige nuevas competencias y responsabilidades para las personas que supervisan los sistemas.
La crónica atribuyó a Meyer una estimación de IDC sobre el impacto económico de la IA en 2030 y una comparación del gasto en TI con el PIB mundial de 2024. Son cifras atribuidas al ponente y a IDC, no mediciones independientes verificadas aquí; no conviene tratarlas como resultados asegurados para una empresa concreta. El argumento operativo del encuentro es más útil para decidir: una tecnología con potencial competitivo requiere una organización capaz de convertirlo en valor medible.
Las tres prioridades para pasar del experimento a la adopción
IDC planteó tres pilares para que la adopción empresarial de IA no se quede en demostraciones aisladas: estrategia, gobernanza de datos y hoja de ruta tecnológica. La cobertura de la jornada recoge esas prioridades.
1. Vincular la estrategia de IA con un problema de negocio
El área de tecnología y los responsables de negocio deben seleccionar casos de uso en conjunto. Antes de elegir un modelo, hay que poder explicar qué problema se resolverá, quién es propietario del proceso y qué resultado observable justificaría continuar. «Usar IA» no es un objetivo operativo: reducir errores, acortar tiempos de resolución o mejorar una experiencia sí pueden serlo, si se fijan métricas adecuadas.
2. Gobernar los datos de forma unificada
Los datos deben tener responsables, controles de acceso, trazabilidad y reglas de uso compatibles con una IA responsable. La calidad y el permiso para utilizar un dato importan tanto como su volumen. Si la información está fragmentada, desactualizada o no puede emplearse para el caso propuesto, el modelo no solucionará el problema de origen.
3. Diseñar una hoja de ruta tecnológica sostenible
La arquitectura debe poder integrarse con las aplicaciones existentes y escalar sin que los costes de infraestructura, almacenamiento, inferencia y operación se vuelvan imprevisibles. La flexibilidad también importa: una empresa debería entender qué dependencias crea una solución y cómo podría cambiar de proveedor o retirar el sistema.
Gasib: la IA se apoya en operaciones digitalizadas
Filipe Henriques, CEO de Gasib, describió cómo la compañía aplicó tecnología e innovación en un mercado regulado y de márgenes reducidos. Entre los elementos que mencionó estaban la automatización de pedidos, botellas de GLP con chips para rastrearlas hasta el cliente, AWS como infraestructura cloud y Salesforce para obtener una visión de 360 grados del negocio. También explicó que Gasib trabajaba en modelos predictivos de IA para el mantenimiento de operaciones. La crónica del evento recoge el caso.
El interés del ejemplo está en la secuencia: procesos digitalizados, activos trazables y sistemas conectados pueden producir datos operativos que hagan viable una iniciativa predictiva. La cobertura no ofrece una medición detallada del retorno de esos modelos de mantenimiento, así que el caso no demuestra por sí solo un ROI cuantificado. Sí ilustra por qué la IA suele depender de una base operativa y de datos previa.
Seguridad: la IA puede ayudar a defender y también a atacar
Alberto Pérez, de HPE Aruba Networking, vinculó la expansión de la IA con la convergencia entre conectividad, edge y ciberseguridad. La superficie que una organización debe proteger comprende el edge, el centro de datos y la nube. En ese contexto, la cobertura relacionó SASE con una arquitectura escalable, flexible e interoperable, apoyada en un modelo Zero Trust, en el que no se concede confianza implícita por la ubicación de un usuario o dispositivo.
La IA puede ayudar a detectar amenazas y acelerar la investigación de incidentes, pero también facilitar la generación de código malicioso y elevar los riesgos en modelos, datos, APIs y cadenas de suministro. Cuando intervienen sistemas automatizados, además, puede ser más difícil reconstruir qué acción se tomó, con qué información y bajo qué responsabilidad. La respuesta no es asumir que la IA es segura o peligrosa por sí misma: las capacidades de defensa y ataque evolucionan a la vez.
La cobertura de la segunda jornada añadió continuidad del negocio, detección y priorización de amenazas y respuesta rápida. También mencionó NIS2 en el contexto regulatorio de septiembre de 2024. Esa referencia describe el debate del evento en aquel momento; no es una guía sobre el estado jurídico vigente ni sustituye el asesoramiento legal aplicable a cada organización. La crónica de esa jornada resume el debate.
La transformación también depende de la cultura de trabajo
Andrés Mendoza, de ManageEngine, propuso considerar conjuntamente la fuerza de trabajo, el espacio de trabajo y las cargas de trabajo. Su intervención abordó la democratización de la innovación, la colaboración en tiempo real, equipos menos estructurados y el paso de procesos manuales a digitales. El mensaje práctico es que desplegar una herramienta no equivale a transformar la organización.
Quick wins for a faster PC:
Scan for outdated or missing drivers - takes under a minuteDriver Scan →Clear out junk files and repair common Windows errorsFree Scan →Fix the driver behind crashes, sound loss and screen glitchesFind Drivers →Un despliegue requiere formación, políticas claras de uso, rediseño de procesos y responsabilidades humanas definidas. También conviene medir si una herramienta reduce el esfuerzo total o simplemente desplaza tiempo hacia la revisión y corrección de resultados. La seguridad del puesto de trabajo y la gestión del cambio forman parte de la adopción, especialmente cuando los equipos trabajan de forma distribuida.
De la IA generativa a una solución integrada
Carlos Rodríguez Abellán, de Fujitsu, señaló que la IA no se limita a generar texto: también puede comprender lenguaje natural y procesar modalidades distintas. Para valorar una iniciativa, destacó cinco áreas: modelos verticalizados, integración y despliegue, propiedad intelectual y aceleradores, ecosistema de socios, y experiencia y metodología. La cobertura de la segunda jornada recoge esos puntos.
Una demostración no acredita que un sistema esté listo para producción. Un modelo generalista y uno especializado responden a necesidades distintas; la multimodalidad no garantiza precisión; y una integración técnica no asegura que las personas adopten la herramienta. La evaluación debe incluir cómo se despliega y supervisa el sistema, qué datos utiliza, quién responde por los resultados y qué ocurre cuando falla.
La experiencia digital es parte del resultado
Pedro Marques, de Cisco ThousandEyes, puso el foco en la complejidad de las infraestructuras y en la necesidad de observar toda la cadena que determina la experiencia: usuarios, ubicaciones, dispositivos, redes de acceso, servicios de red y nube. Una aplicación de IA puede funcionar correctamente en el modelo y aun así fracasar para el usuario si la latencia es alta, la red es inestable, un servicio cloud falla o no hay visibilidad del problema.
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A free scan shows the junk files, broken settings and background clutter dragging Windows down - then fixes them in one click.Free scan · Windows 10 & 11Crashes, No Sound, or Screen Glitches?
Random freezes, missing sound and display glitches usually trace back to one bad driver. Find and replace yours safely.Free scan · under a minuteLa crónica atribuyó a ThousandEyes una estimación de pérdidas de 700.000 millones de dólares asociadas a malas experiencias digitales. Debe leerse como una cifra presentada por ese proveedor, no como una medición universal con metodología independiente establecida en la cobertura. Para una empresa, las métricas útiles dependerán de su servicio: por ejemplo, disponibilidad, latencia, tiempo de resolución o satisfacción del usuario.
IA en el puesto de trabajo y el help desk
En la segunda jornada se presentaron usos para soporte técnico, chatbots, generación de contenidos personalizados, resolución de problemas y gestión centralizada de equipos distribuidos. EasyVista y Flexxible estuvieron entre las empresas que abordaron estas posibilidades. La promesa es reducir tareas repetitivas o acelerar el acceso a soluciones, pero el diseño debe anticipar fallos.
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- Un asistente puede dar una respuesta incorrecta o exponer información confidencial si los accesos y datos no están bien controlados.
- La automatización de tickets puede perder contexto y derivar mal una incidencia.
- La utilidad depende de que la base de conocimiento esté actualizada y sea pertinente.
- Los casos que requieren criterio o responsabilidad deben poder escalarse a una persona.
- Medir solo el número de tickets cerrados puede ocultar una peor experiencia para el empleado o más trabajo de corrección.
Flexxible también atribuyó a su intervención la afirmación de que entre el 80 % y el 90 % de los ataques de ransomware podrían prevenirse mediante protecciones de endpoint. La cobertura no aporta una auditoría independiente de esa cifra, por lo que debe tratarse como una afirmación del ponente, no como un resultado garantizado para cualquier organización.
Independent reader supportYour contribution helps us test, update, and keep practical guides available for everyone.El CIO pasa de gestionar sistemas a integrar decisiones
Las coberturas posteriores describieron un desplazamiento del CIO desde la «sala de máquinas» hacia la junta directiva. El rol emergente coordina decisiones que cruzan transformación digital, IA, ciberseguridad y sostenibilidad, y conecta la tecnología con resultados de negocio. El debate sobre el nuevo papel del CIO y las entrevistas con responsables de ING, el Tribunal de Cuentas y Securitas amplían esa perspectiva.
The Tool Desk
Outbyte PC Repair FREEClear out junk files and repair common Windows errorsFree Scan →Outbyte Driver Updater FREEFix the driver behind crashes, sound loss and screen glitchesFind Drivers →La disponibilidad de sistemas, el presupuesto y la entrega de proyectos siguen importando, pero no bastan para evaluar el liderazgo tecnológico. También cuentan la resiliencia, la velocidad de innovación, la productividad, la experiencia de empleados y clientes, el control del riesgo y la capacidad de convertir datos en decisiones. Esa amplitud obliga al CIO a trabajar con responsables de negocio, seguridad, datos, operaciones y dirección.
Cómo decidir si una iniciativa de IA debe avanzar
Un proceso de decisión útil empieza por el problema y termina con una elección explícita: escalar, corregir o abandonar. Antes de iniciar un piloto, conviene acordar qué evidencias justifican cada paso.
- Definir el resultado de negocio. Precisar si se busca mejorar ingresos, coste, calidad, riesgo o experiencia; nombrar a un responsable del proceso y fijar una métrica inicial.
- Comprobar los datos. Revisar calidad, actualización, acceso, trazabilidad y autorización de uso. Si falta información crítica, resolverlo antes de ampliar el alcance.
- Evaluar riesgos y supervisión. Identificar datos sensibles, propiedad intelectual, seguridad, obligaciones de cumplimiento y quién revisará o corregirá resultados.
- Calcular el coste total. Incluir no solo licencias, sino integración, infraestructura, almacenamiento, consumo de inferencia, observabilidad, formación, revisión humana y soporte.
- Probar con usuarios y un alcance acotado. Medir el proceso real, incluidos errores, latencia y necesidad de intervención humana, en vez de basarse únicamente en una demostración.
- Decidir con criterios fijados de antemano. Escalar si el valor neto y los controles son suficientes; corregir si hay una causa resoluble; retirar la iniciativa si el beneficio es marginal, el riesgo no se puede supervisar o la integración cuesta más que el valor esperado.
Entre las métricas posibles están el tiempo de resolución, el coste por transacción, la tasa de errores, la conversión, la satisfacción, los incidentes, el consumo de infraestructura y el tiempo de intervención humana. La reducción de tiempo no equivale automáticamente a productividad: hay que restar el coste de revisión, corrección y operación, y comparar con una línea base.
También hay decisiones de arquitectura que dependen del caso. Los modelos grandes pueden ofrecer más capacidad general, mientras que los especializados pueden dar mayor control o adecuación; nube y despliegue local intercambian elasticidad por soberanía, latencia y control; la automatización reduce intervención, pero aumenta la necesidad de supervisión; y un proveedor único puede simplificar la gestión a costa de más dependencia. Ninguna opción es universal: debe evaluarse frente al proceso, los datos, el riesgo y el coste de la organización.
Do these 3 things before closing this tab:
1Repair Windows errors before they cause bigger problems2Scan for outdated or missing drivers - takes under a minute3Clear out junk files and repair common Windows errorsLas intervenciones de proveedores en un evento ayudan a conocer enfoques y categorías de soluciones, pero son posiciones de mercado, no evidencia neutral de que un producto sea el adecuado. La decisión debe partir de requisitos verificables, interoperabilidad, transferencia de conocimiento y un coste total comprensible.
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