Parte III de III: La llegada de la IA, oportunidades emergentes e Impacto en los círculos empresariales

The state of research and application of the combination of AI and management in European business circles

Como última parte del ciclo “The state of research and application of the combination of AI and management in European business circles”, abordaremos los retos y oportunidades que presenta la IA para la gestión del negocio y su aplicación en empresas europeas.

Si bien es clara la tendencia de la IA orientada a la gestión del Call Center, son muchas y diversas las posibles aplicaciones y conviene saber en qué punto las Instituciones políticas están apoyando a las iniciativas empresariales.

La adopción de la IA presenta oportunidades significativas en la producción eficiente:

• Automatización inteligente: la IA optimiza las tareas repetitivas, reduciendo los errores y los costes operativos.
• Predicción y mantenimiento: Detecta fallos antes de que ocurran, evitando paradas inesperadas en la producción.
• Optimización de recursos: Reduce el desperdicio y mejora la gestión de las materias primas.
• Adaptabilidad y personalización: Ajustar los procesos de fabricación según la demanda y las preferencias del mercado.

Han llegado nuevos modelos de negocio:

• Plataformas de IA como servicio, donde las empresas ofrecen modelos de IA listos para ser integrados en diferentes sectores, desde la atención al cliente hasta el análisis financiero.
• Negocios basados en volúmenes de datos, donde se crean empresas que utilizan la IA para analizar grandes volúmenes de datos y proporcionar información valiosa en tiempo real.
• Creadores de software, uno de los sectores más valorados en la actualidad, todas las soluciones digitales están basadas en software
• Creadores de contenidos y espacios del metaverso y otras experiencias inmersivas basadas en la gamificación
• Recreando gemelos digitales
• Fabricantes de tecnología y todas las soluciones bajo el concepto de Hardware

En la ola de la inteligencia artificial, surgen soluciones innovadoras:

• Creatividad automatizada, diseño de productos, redacción de contenidos y desarrollo de campañas publicitarias sin intervención humana directa.
• Personalización avanzada, desde recomendaciones inteligentes en e-commerce hasta asistentes virtuales hiperpersonalizados

La investigación en IA y gestión ha permitido obtener resultados tangibles como:

• Herramientas que predicen las tendencias del mercado y optimizan los inventarios
• Sistemas de IA capaces de identificar los riesgos empresariales antes de que se conviertan en problemas
• Mejora de la eficiencia operativa a través de la automatización avanzada
• Las soluciones de salud y bienestar a través de modelos predictivos mejoran los diagnósticos médicos y crean tratamientos personalizados para los pacientes

Finanzas y gestión automatizada, donde los algoritmos de IA analizan los mercados y ejecutan operaciones bursátiles con precisión

Impacto en los círculos empresariales

La inversión en Inteligencia Artificial sigue creciendo y llegaremos a los 15,7 billones de dólares en la economía mundial en 2030.

Las ventajas para la comunidad empresarial son evidentes:

• Creación de ecosistemas colaborativos, promoviendo la colaboración entre diferentes actores, incluyendo startups tecnológicas, multinacionales y universidades
• Transformación cultural y organizacional, donde las empresas ahora deben desarrollar una mentalidad digital, adoptando prácticas ágiles y promoviendo la capacitación continua de sus empleados
• Beneficios para las pequeñas y medianas empresas, en España, están empezando a adoptar tecnologías de IA para mejorar su competitividad.

Por ejemplo:

• Uso de soluciones basadas en IA para gestionar inventarios y optimizar las cadenas de suministro
• Atención al cliente fuera del horario de atención a través de chatbots
• Encontrar nuevos clientes en las campañas SMART
• Posicionamiento de marca a través de estrategias de Search Engine Optimization
• Mejora de la seguridad y la detección de fraudes
• Creando Startups que ayuden a estas pymes a implementar tecnologías accesibles y efectivas

Aplicaciones de la IA en la Gestión Empresarial. Uso en Recursos Humanos

Veamos a continuación aplicaciones concretas de la inteligencia artificial en los círculos empresariales.

Empecemos por los Recursos Humanos.

El espacio de la gestión del talento ha experimentado una transformación significativa gracias a la IA. Empresas como Randstad o Adecco utilizan algoritmos para analizar los perfiles profesionales, predecir la compatibilidad de los candidatos con los puestos de trabajo y optimizar la dinámica de los equipos.

Además:

• Los chatbots y los asistentes virtuales agilizan el proceso de contratación.
• El análisis de datos permite a los departamentos de RRHH identificar áreas de mejora en la experiencia laboral.

Aplicaciones de la IA en la Gestión Empresarial

En cuanto a la gestión empresarial, veamos las siguientes aplicaciones:

1. Optimización operativa y Atención inteligente y automatización de procesos industriales.

Por ejemplo:

• Inditex, gigante español del retail, utiliza la IA para predecir la demanda de productos en sus tiendas y optimizar la logística de su cadena de suministro.
• La IA también se utiliza en fábricas inteligentes para supervisar el mantenimiento de la maquinaria mediante sensores que identifican problemas antes de que ocurran.

2. La personalización y el marketing son otro ejemplo destacado. Con la IA, las empresas pueden segmentar su mercado de forma más eficaz y ofrecer contenidos adaptados a las necesidades individuales de los clientes.

Ejemplos:

• Spotify utiliza la IA para recomendar listas de reproducción en función de los hábitos de escucha de sus usuarios.
• El Corte Inglés, otro gigante del comercio minorista en España, utiliza la IA para analizar el comportamiento de los clientes en línea y en la tienda, mejorando su experiencia de compra.

Customer Experience, powered by AI, allows a complete transformation of the Customer Journey, both in autonomous and assisted interactions

Uno de los principales usos de la inteligencia artificial es la transformación completa del Customer Journey.  De hecho, el 58% de los consumidores están interesados en utilizar la inteligencia conversacional en las interacciones y el 75% de los consumidores piensa que la IA generativa personaliza sus experiencias.  A través de la analítica de voz, es posible detectar el tono emocional, lo que permite a los agentes ajustar su enfoque para mejorar las experiencias en tiempo real. Las conversaciones de voz se transcriben de una sola vez, lo que permite a los agentes centrarse en las soluciones sin perder detalle de la interacción, donde la precisión de la transcripción realizada por la inteligencia artificial es del 98%. Estas conversaciones se graban, facilitan un análisis posterior y garantizan que no se pierda información relevante (Observatorio de Innovación, DEC& Vecdis & Avanade, 2025).

Al final de cada interacción, la inteligencia artificial resume la conversación, destacando los puntos clave y actualizando la información del perfil y el patrón en tiempo real para que se adapte más a sus necesidades. También identifica patrones repetitivos que pueden identificar problemas comunes, ayudando a anticipar y resolver problemas futuros de los clientes.

De hecho, las 12 mejores empresas de consultoría de IA en 2025 ya están liberando el potencial de la IA (Aimojo, 2025).

Clientes sintéticos, una gran oportunidad para las simulaciones de marketing

El concepto de cliente sintético se basa en la representación ficticia (HOWSO, 2025) de un cliente real generado por inteligencia artificial, que simula el comportamiento, las preferencias y cómo se comporta en los procesos de toma de decisiones.

Fuente: Howso: AI Reasoning and Agentic AI

Utilizando patrones de datos reales como edad, sexo, historial de compras, entre otros, aseguran un comportamiento dinámico para que sea posible predecir cómo influyen los factores externos en un momento dado, permitiendo simulaciones más realistas.

Basados en herramientas como el modelo de lenguaje, las redes neuronales, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial generativa, los datos sintéticos mantienen las propiedades estadísticas de los datos reales y generalizan el anonimato de los datos de los clientes.

Según Making Science (2025)  los clientes sintéticos serán el futuro de las Pruebas de Diseño, y en datos del Observatorio de Innovación (2025), el 89% de las empresas están de acuerdo en que la tecnología innovadora transformará su industria y  el 59% cree que se utilizará en su industria en los próximos 5 años. Pero, como dato negativo, cabe destacar que el 67% de las empresas coinciden en que su empresa carece de los conocimientos necesarios para implementar soluciones en la actualidad.

Barreras para la adopción de la IA en los círculos empresariales

Si bien los beneficios son claros, la implementación de la IA enfrenta varios desafíos:

• Coste de implementación: Las pequeñas y medianas empresas (pymes) suelen carecer de los recursos necesarios para invertir en IA avanzada
• Resistencia al cambio: Los empleados y los líderes empresariales pueden ser reacios a integrar tecnologías disruptivas
• Preocupaciones éticas: La privacidad y el sesgo en los algoritmos son temas recurrentes que requieren especial atención
• Miedo al uso de los datos, el 81% de los españoles preocupado por el uso que las organizaciones hacen de sus datos (La Ecuación Digital, 2025)
• Crece el gap entre los amantes de la tecnología y los detractores o no usuarios, dependiendo del contexto, donde 33% de la población mundial -2.600 millones de personas- no tiene acceso a Internet o nunca lo ha usado (Iberdrola, 2025).
• Además, los empleados tampoco están tranquilos, 4 de cada 10 trabajadores piensan que la IA les hará perder su trabajo (Business Insider, 2025). Si ordenamos los riesgos percibidos de mayor a menor, encontramos en primer lugar la ciberseguridad, los usos maliciosos, la pérdida de empleos, la pérdida de privacidad, la falta de habilidades, la inexactitud de los resultados, así como los sesgos de comportamiento.

Estas preocupaciones se convierten en una hoja de ruta para la transformación digital global en aras de una sociedad mejor y más sostenible y en una oportunidad para las empresas que apuestan por el cambio.

¿Cómo lo estamos haciendo en España? Casos de éxito

España es un ecosistema en crecimiento y la estrategia del gobierno español se basa en los siguientes ejes y palancas:

EJE 1: Reforzar las palancas clave para el desarrollo de la IA

• Impulsar la inversión en supercomputación
• Generación de capacidades de almacenamiento en condiciones de sostenibilidad
• Generar modelos y bases para modelos de lenguaje de infraestructura pública
• Fomento del talento en IA

EJE 2: Facilitar la expansión de la IA en los sectores público y privado, fomentando la innovación y la ciberseguridad

• Promoción de la IA en el sector público
• Ayudar a la expansión de la IA en el sector privado
• Desarrollar un marco integral de ciberseguridad

EJE 3: Desarrollar una IA transparente, responsable y humanista

• Desarrollo de las funciones AESIA’s, una entidad pública cuyas funciones incluyen la supervisión, el asesoramiento, la sensibilización y la formación sobre el uso y desarrollo de los sistemas de inteligencia artificial en España.

Caso Mutua Madrileña

Mutua Madrileña, una compañía de seguros fundada en 1936 y con sede en Madrid, empresa solvente y número 1 en su sector, es un caso de éxito que cuenta con múltiples premios y reconocimientos sobre el negocio, la empleabilidad, la gestión de la compañía, y su mayor activo, la responsabilidad social.

Veamos algunas de sus excelentes estrategias, basadas en la tecnología:

• Investigación continua en nuevas tecnologías y su capacidad para implementarlas en nuestro negocio, a través del espacio MUTUA VENTURES.
• Inversión y participación en startups, verdaderas incubadoras de nuevos y grandes proyectos, para mejorar la relación con el cliente, a través del espacio digital SOMOS.
• Excelente estrategia omnicanal. Así, operan a través  de WhatsApp, chatbot, IVR inteligente o Mutua+, su Super App, una tendencia actual en la nueva forma de organizar las webs en torno a los contenidos.
• Búsqueda de grandes alianzas con los mejores operadores de software, que nos permita emprender y asegurar una potente inteligencia artificial sobre los datos limpios y purificados del cliente. Para ello, la alianza con PALANTIR nos permite escuchar permanentemente todas las interacciones con el cliente, de manera que podemos construir una base de datos gigante donde podemos operar desde la metodología de la Economía del Comportamiento.
• Comunicación continua a sus grupos de interés a través del espacio digital SI LO HUBIERA SABIDO, donde la información, las tendencias, los resultados del sector fluyen continuamente y situando a Mutua en el negocio. Ejercicio de transparencia.

Y lo más importante, siempre desde la implicación de los empleados y la reversión a la sociedad.  A partir de la reivindicación YO SOY, Mutua integra a todos los empleados en su proyecto bajo el paraguas de orgullo de pertenencia. Con su eslogan YO SOY de la Mutua, la campaña anuncia que “No es lo mismo pertenecer a una gran empresa que estar en una gran empresa”.

Horizonte Europa, Investigación en IA y Gestión. Europa como motor de innovación en IA

Horizonte Europa es el programa marco de investigación e innovación de la Unión Europea para el periodo 2021 -2027. El Programa Horizonte Europa será el instrumento fundamental para llevar a cabo las políticas de Investigación + Desarrollo + Innovación de la UE. Como se puede observar, se cuenta con un presupuesto de 95.517 millones de euros, y se estima que habrá más de 320.000 nuevos puestos de trabajo altamente cualificados en 2040. El retorno de la inversión se espera de 11 euros por cada euro invertido en términos de producto interior bruto.

Europa ha reconocido la importancia de la IA como motor de desarrollo económico y social. Instituciones como el Consejo Europeo de Innovación y entidades de investigación locales han permitido avances significativos en este ámbito. Por ejemplo:

• Modelos predictivos basados en IA para gestionar la cadena de suministro, como en el proyecto DigiLogistics.
• Algoritmos avanzados diseñados para analizar grandes cantidades de datos (Big Data) y apoyar la toma de decisiones estratégicas.

Este proyecto se basa en 3 pilares:

1. Excelencia científica: a través del Consejo Europeo de Investigación (ERC) se financiarán proyectos de investigación dirigidos por investigadores. También apoyará el desarrollo profesional y la formación de los investigadores e invertirá en mejorar y optimizar el acceso transnacional a infraestructuras de investigación de clase mundial.
2. Retos mundiales y competitividad industrial europea: Incluidos proyectos sobre salud; cultura, creatividad y sociedad inclusiva; seguridad civil para la sociedad; mundo, industria y espacio digitales; clima, energía y movilidad; alimentación, bioeconomía, recursos naturales, agricultura y medio ambiente.
3. Europa innova: apoyará a los principales innovadores, emprendedores, pymes y científicos con ambiciones de crecer a nivel internacional. Y promover la integración de la investigación, la educación superior y el emprendimiento a través de Comunidades de Conocimiento e Innovación.

Barcelona Supercomputing Center. Avances en IA y gestión

Barcelona Supercomputing Center (#BSC-#CNS) surge como el centro de supercomputación en España y está al servicio de la comunidad científica internacional y de la industria que requiere de servicios de computación de altas prestaciones.

Barcelona Supercomputing Center Cuenta con una cartera de más de 150 proyectos de investigación financiados por fuentes públicas y privadas, tanto nacionales como internacionales, y es un centro que consigue atraer talento. Su investigación se centra en cinco campos: Ciencias Computacionales, Ciencias de la Vida, Ciencias de la Tierra, Aplicaciones Computacionales en Ciencia e Ingeniería, y Ciencias Sociales y Humanidades Computacionales.

euRobin

Los robots están entrando en muchos sectores, desde los robots colaborativos (cobots), que trabajan junto a los trabajadores humanos, hasta los robots médicos, por ejemplo.

Para hacer frente a este reto, Europa necesita un ecosistema de robots que pueda adaptarse rápidamente a las nuevas necesidades, transfiriendo y difundiendo fácilmente las capacidades entre los dominios de aplicación y entre los tipos de robots.

Así, euROBIN conecta a los líderes europeos en robótica e inteligencia artificial, permitiendo que los robots compartan conocimientos, aprendan y colaboren con los seres humanos y entre sí, en función de su diversidad de tareas en entornos humanos.

Por primera vez en la investigación en robótica, euROBIN utiliza la «coopetición», una combinación de cooperación y competencia. En este nuevo modelo de competición colaborativa, los equipos son recompensados no solo por sus propios logros, sino también por la reutilización y el impacto de sus módulos compartidos a través de la plataforma EuroCore. Este enfoque destaca la importancia de la colaboración y la transferibilidad de los módulos, allanando el camino para tecnologías robóticas más escalables y versátiles.

La red interactúa estrechamente con otras iniciativas colaborativas de la UE, como la Asociación de Robótica AI DATA (ADRA) y la Asociación euRobotics, lo que mejora la fuerza de la IA y la robótica en Europa.

Acciona

Acciona es un grupo global que desarrolla y gestiona soluciones de infraestructura sostenibles, especialmente energías renovables. Su actividad abarca toda la cadena de valor del diseño, construcción, operación y mantenimiento. Estas colaboraciones incluyen el uso de la IA para optimizar la gestión de infraestructuras y mejorar la sostenibilidad de sus proyectos, como la gestión eficiente del agua y la energía.

A través de diferentes startups, Acciona diseña conjuntamente soluciones innovadoras para el sector de las infraestructuras y las energías renovables y es considerada la primera aceleradora europea de infraestructuras y Smart Cities en Europa y América Latina.

Sus avances en innovación empresarial son innumerables. Por ejemplo, ya han realizado las primeras pruebas de maquinaria de construcción sin conductor y   ya están operativos vehículos autónomos para obras submarinas con el programa europeo de I+D SWARMs. Han finalizado el desarrollo de  la construcción de fachadas inteligentes para conseguir edificios con un “consumo energético casi nulo”. Y muy novedoso, ACCIONA utiliza perros robóticos y drones para inspeccionar redes de saneamiento, por ejemplo.

Santander Bank

Santander, un banco español fundado en 1857 y una de las instituciones financieras más grandes  del mundo y la primera institución financiera española.

Santander sabe aprovechar las oportunidades que presenta la IA en el sector bancario, generando productos y servicios más personalizados y adaptados a las necesidades de las personas y las empresas.

Algunas de las aplicaciones para las que se utiliza la IA son:

Ampliar la atención al cliente: Los asistentes virtuales, también conocidos como chatbots, están diseñados para responder preguntas cotidianas, proporcionar información y dar instrucciones sobre cómo realizar transacciones.

Mejorar la seguridad en las operaciones: la IA permite identificar ciertos patrones de consumo de los usuarios y puede dar lugar a acciones automáticas cuando se detectan transacciones bancarias sospechosas.

Reducir los pagos atrasados: la IA puede examinar los hábitos de gasto y notar a los clientes si podrían quedarse sin fondos para cumplir con dichos pagos. Esto permite, no solo ofrecer una atención personalizada, sino mejorar la gestión financiera.

Optimizar la gestión del crédito: Utilizando datos como la edad, los ingresos, los gastos, el saldo medio y el nivel de deuda, entre otros, la IA puede automatizar la toma de decisiones a la hora de otorgar productos bancarios como préstamos o cualquier otra operación de riesgo.

Aprovechar la Banca de las Cosas: Con la cantidad y variedad de dispositivos capaces de conectarse a internet, la Banca de las Cosas es una infraestructura que puede utilizar los datos que recibe para ofrecer servicios y tomar ciertas decisiones de compra de forma automática a través de una tarjeta bancaria.

Casos de éxito en Europa:

Para concluir, les presento varios casos de éxito de empresas que han implementado la inteligencia artificial en sus operaciones diarias. A través de estos ejemplos, podremos ver cómo se está utilizando la IA para mejorar la toma de decisiones, reducir costes y mejorar la calidad de los productos, entre otros beneficios.

En el sector minorista, está Amazon: la empresa de comercio electrónico utiliza la inteligencia artificial para hacer recomendaciones personalizadas a sus clientes y predecir la demanda de productos, lo que les permite planificar y optimizar su inventario.

En el sector de las bebidas, Coca-Cola utiliza la inteligencia artificial para analizar los datos de las redes sociales y predecir las tendencias de los consumidores, lo que les permite ajustar su estrategia de marketing y lanzar nuevos productos.

En bienes de consumo, Procter & Gamble utiliza la inteligencia artificial para analizar los datos de ventas y hacer predicciones sobre la demanda de sus productos, lo que les permite planificar y optimizar su producción y distribución.

Los fabricantes de software son los principales usuarios de sí mismos. Google utiliza su inteligencia artificial para mejorar la precisión de sus búsquedas y hacer recomendaciones personalizadas a sus usuarios.

En el sector del transporte, Uber utiliza la inteligencia artificial para optimizar su sistema de emparejamiento conductor-pasajero, lo que les permite reducir los tiempos de espera y mejorar la satisfacción del cliente.

Como fabricante de vehículos, BMW utiliza la inteligencia artificial para optimizar su proceso de producción, reducir costes y mejorar la calidad de sus vehículos.

Como ejemplos del sector de la consultoría y la banca, Deloitte, la consultora líder en el mundo, IBM en sus soluciones de consultoría de TI o el banco JP Morgan Chase, utilizan la inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de datos financieros y hacer predicciones precisas sobre el rendimiento de las empresas, lo que les permite ofrecer un asesoramiento más informado a sus clientes.

En el sector sanitario y parafarmacéutico, Johnson & Johnson utiliza la inteligencia artificial para optimizar sus procesos productivos, lo que les permite reducir costes y mejorar la calidad de sus productos.

Spotify

Por último, Spotify destaca como un maestro de la hiperpersonalización y utiliza la IA para personalizar las listas de reproducción, las recomendaciones y la publicidad. Actualmente maneja 381 millones de versiones individuales, cada una llena de diferentes páginas de inicio, listas de reproducción y recomendaciones.

Basado en un modelo RL, o Reinforcement Learning, Spotify trata de predecir qué tan satisfechos están sus usuarios con su experiencia actual y trata de empujarlos a consumir contenido más satisfactorio y diverso en su dieta de audio, para hacerlos más felices con el servicio y que dure toda la vida.

Conclusiones

En conclusión, vemos que la combinación de IA y gestión está transformando el panorama empresarial europeo y español. No solo conseguirá grandes logros para la humanidad, mejorará la eficiencia, reducirá costes y desarrollará nuevas oportunidades de negocio, sino que nos dotará de potentes herramientas.

Para prepararse para un mejor futuro de la IA y lograr los objetivos mencionados, las empresas públicas y privadas deberán investigar en modelos de comportamiento que regulen a través del conocimiento imparcial, la ética y la justicia, la interacción entre humanos y máquinas, creando herramientas adecuadas y entornos de trabajo que premien la seguridad de los ciudadanos.

Los costos serán altos, por lo que la investigación y la determinación de los propios objetivos son esenciales. A medida que avanzamos hacia un futuro más digitalizado, la colaboración entre todos los actores del ecosistema empresarial será fundamental para garantizar que la IA se utilice de forma responsable y eficaz.

M Dolores Méndez Aparicio, junio 2025

Dra. en Economía

Lda. Informática, Publicidad y RR PP, Customer Experience y Máster SIC

Mutua Madrileña, Sistemas de Información

UOC,EADA, Estudios de Economía y Empresa e Innovación

i2TIC, ACEDE AEMARK, Asociación DEC

mmendezap@uoc.edu //  maulemam@gmail.com

ii2TIC ORCID Llinkedin DEC

Gracias

Con esta tercera entrega finaliza el post en el blog de Asociación DEC. Muchas gracias por vuestra atención porque sin duda ha sido una exposición larga y ardua. Hay una gran cantidad de datos necesarios para construir y defender los argumentos presentados. Y hablar de negocio solo es posible desde el cliente y su conocimiento, ya que son la base de la economía.

We are in a complex world, where understanding new consumers will be the key to the future.

Lee aquí:

• Parte 1: El estado de la investigación y la aplicación de la combinación de IA y gestión en los círculos empresariales europeos
• Parte 2: Tendencias de marketing 2025 y cómo la IA facilita y coopera en su gestión y transformación