Generación automática de contenidos y reportes con IA generativa en entornos corporativos
La generación de contenidos con IA generativa está transformando por completo la eficiencia interna de las organizaciones. La IA permite reducir tiempos, eliminar errores y mejorar la calidad de la información. En este post te contamos cómo funciona esta tecnología. Optimiza la creación de contenidos y reportes con IA generativa. Ahorra tiempo y mejora la calidad de la comunicación en tu organización. Es una realidad que la IA generativa empresarial está transformando por completo la forma en la que operan las organizaciones. En este sentido, una de las prácticas que más está impactando en las corporaciones es la generación de contenidos con IA corporativa. Basada en modelos avanzados de aprendizaje profundo, la inteligencia artificial generativa está permitiendo que las compañías puedan crear de forma automática contenidos y reportes con niveles de calidad elevados. ¿Qué es la generación de contenidos y reportes con IA generativa? La generación de contenidos con IA corporativa se refiere al uso de modelos inteligentes capaces de crear desde cero textos, resúmenes, descripciones, documentos, imágenes, gráficos y hasta informes financieros o presentaciones empresariales a partir de una instrucción o conjunto de datos de entrada, denominados prompts. El más conocido de los modelos es ChatGPT , pero hay muchos más. La producción de documentos con IA a través de la utilización de estas soluciones de inteligencia artificial generativa es posible gracias a las técnicas de aprendizaje automático que emplean y que les permite identificar patrones en ingentes volúmenes de datos para, posteriormente, producir materiales originales bien estructurados y adaptados al contexto que requiere la empresa o uno de sus departamentos. De esta forma, las organizaciones utilizan estos modelos de IA generativa empresarial para la redacción de artículos internos y externos, la elaboración de presentaciones o manuales, el diseño de campañas de marketing o la elaboración de contenidos personalizados con IA adaptados a cada cliente o proveedor. En el contexto empresarial, esto se traduce en la automatización de contenidos de una amplia gama de tareas de redacción y análisis. Los modelos de IA generativa pueden, por ejemplo, redactar resúmenes ejecutivos a partir de largos documentos técnicos, generar informes de ventas detallados con análisis de datos en tiempo real o crear descripciones de productos para un catálogo online. Las aplicaciones son prácticamente infinitas y abarcan desde la creación de comunicaciones internas y externas hasta la redacción de contratos, propuestas de proyecto y material de formación. La clave de su poder reside en su capacidad para entender el contexto, interpretar la intención de la instrucción y generar una respuesta precisa y adecuada al objetivo que se quiere obtener con el contenido. Beneficios para la empresa Dada las grandes capacidades de las que se aprovecha la IA generativa empresarial es fácil entender que los beneficios que proporciona a las empresas son numerosos. La incorporación de este tipo de modelos de IA está contribuyendo, sobre todo, al incremento de la productividad. Son muchas las empresas que están potenciando el uso de la IA en oficinas para que cada uno de los empleados aumente sus ratios de productividad sin necesidad de que tengan que hacer un mayor esfuerzo. De hecho, el principal de los beneficios es que los trabajadores pueden dejar de realizar tareas tediosas para centrarse en labores de mayor valor. De entre todas las ventajas, es esta mejora de la eficiencia la más destacable de todas. Por ejemplo, la redacción de reportes requiere que los empleados recopilen datos para posteriormente analizarlos, lo que supone un proceso largo y complejo si se realiza de forma manual. Con la generación de reportes IA se mejora de forma notable la eficiencia documental ya que todo ese proceso de recopilación de datos y de análisis se puede llevar a cabo en cuestión de minutos. Esto es posible gracias a que estos sistemas pueden procesar datos de infinidad de bases de datos, extraer la información más relevante, sintetizarla y redactar un informe completo y bien estructurado de forma rápida. Esto libera a los empleados de las tareas más tediosas, de tal forma que, con la generación de contenidos con IA corporativa, sólo tendrán que contrastar y editar la información proporcionada por la IA para, a continuación, interpretar toda esa información para tomar las decisiones óptimas para la empresa. El ahorro de tiempo y recursos que proporciona el reporting automatizado se traduce en una notable reducción de costes operativos y en un aumento de la productividad a todos los niveles. Otra de las grandes ventajas es que se garantiza la alineación de los contenidos con la estrategia de comunicación de la empresa. Habitualmente, uno de los problemas de las organizaciones, sobre todo en las de mayor tamaño, reside en mantener un estilo unificado en sus comunicaciones, ya que los departamentos trabajan de forma separada. Sin embargo, la coherencia es uno de los grandes beneficios de la comunicación corporativa con IA. Esto es posible porque los modelos de IA generativa empresarial pueden entrenarse con la terminología, el tono y las directrices de estilo de la empresa. Así se garantiza que todos los documentos y reportes generados mantengan una consistencia, lo que fortalece la imagen de marca y evita malentendidos. De este modo, la imagen de marca y la comunicación interna y externa se benefician de una calidad homogénea y se evitan inconsistencias que pueden mermar la reputación y la eficacia organizativa. Finalmente, hay que destacar la personalización como la tercera gran ventaja que proporciona la generación de contenidos con IA corporativa. Lejos de producir contenidos genéricos, la IA generativa es capaz de adaptar los materiales a segmentos de clientes, grupos de interés o, incluso, a destinatarios individuales, basándose en análisis avanzados de comportamiento, preferencias y datos históricos. El desarrollo de los contenidos personalizados con IA maximiza la conexión con clientes y partners y, en consecuencia, mejora la satisfacción, la retención y el valor percibido de la empresa. Esta personalización de la comunicación corporativa con IA puede extenderse también a la que se establece con los empleados que conforman la compañía, lo que supone un valor añadido para retener
Automatización de decisiones empresariales con IA generativa y datos en tiempo real
Generative AI aplicada a procesos operativos empresariales
Power BI como catalizador del cambio empresarial: del dashboard al impacto real
Power BI ha dejado de ser una herramienta de dashboards para convertirse en un motor de transformación empresarial. En este post veremos cómo Power BI actúa como catalizador del cambio, sus beneficios, capacidades clave, casos de éxito y el papel de aggity en su implementación. Descubre cómo Power BI no solo visualiza datos, sino que impulsa decisiones estratégicas y transforma procesos empresariales. Son cuatro palabras, pero que podrían conformar una sola: Power BI Cambio Empresarial. Nos encontramos en un momento en el que los datos son el activo más importante cualquier empresa y, en este escenario, Power BI ha dejado atrás su papel como herramienta de visualización de datos para convertirse en uno de los actores protagonistas en la transformación empresarial. ¿Qué significa que Power BI sea un catalizador del cambio? Esta transformación con Power BI se produce porque actúa como un puente entre los datos y la estrategia de la empresa al facilitar la consolidación profunda de grandes volúmenes de información provenientes de fuentes dispares. Además, acaba con los silos y fomenta una cultura de toma de decisiones basada en evidencia Power BI es un auténtico catalizador y transformador de la empresa. Este tipo de soluciones no sólo acaban con los modelos tradicionales de Business Intelligence, sino que dan un giro radical a la filosofía de la empresa para incorporar en la misma una auténtica cultura data-driven. Power BI no trata únicamente de mostrar gráficos, sino que acelera un cambio empresarial con datos que permite identificar patrones, descubrir oportunidades de mejora y anticipar riesgos, al convertir cada dato en un componente activo de la estrategia corporativa. Power BI se integra en el tejido de la organización permitiendo que los equipos, desde la alta dirección hasta los departamentos operativos, puedan dialogar en el mismo lenguaje de datos y transformar percepciones fragmentadas en visiones integrales y acciones alineadas. Power BI va más allá del análisis empresarial. No se limita a mostrar qué está ocurriendo, sino que facilita el análisis para descubrir el porqué de lo que sucede. Al integrar datos de diversas fuentes y ofrecer una plataforma unificada para su análisis, Power BI permite que todos los usuarios puedan tener una actitud proactiva, transformando los datos en inteligencia de negocio estratégica. Beneficios del uso estratégico de Power BI La clave del Power BI en el cambio empresarial es que dota a las empresas de inteligencia operativa al transformar la forma en la que se accede, analiza y actúa sobre los datos. Con Power BI, los paneles de control ahora son dashboards estratégicos, mientras que la presentación de los datos se convierte en una visualización de impacto en la estrategia de la compañía. Los beneficios son numerosos con la agilidad organizativa como una de las ventajas más destacadas. Power BI permite acceder de forma inmediata a una información completamente actualizada gracias a la integración de datos en tiempo real. Asimismo, con la automatización de reportes que incorporan las soluciones de Power BI, las empresas pueden superar la lentitud de procesos tradicionales de análisis, eliminando la dependencia de hojas de cálculo dispersas y complejas que dificultaban la obtención de conclusiones rápidas. Power BI permite centralizar información de múltiples fuentes, ya sea financieras, operativas o de recursos humanos, en paneles interactivos que reflejan el pulso real del negocio en cada momento. Esto se traduce en la posibilidad de responder de manera muy ágil a los cambios del mercado, a las fluctuaciones en la demanda o a los incidentes operativos que pudieran producirse. No obstante, la agilidad que aporta Power BI no se limita a la inmediatez en la consulta de información, sino también al proceso de exploración y análisis. Mediante visualizaciones dinámicas y filtros interactivos, los usuarios pueden navegar por grandes volúmenes de datos, segmentar información por producto, zona, canal de ventas o cualquier criterio relevante, y ajustar su análisis sobre la marcha. Esta flexibilidad es fundamental en entornos empresariales donde las preguntas no siempre están definidas de antemano y donde detectar oportunidades o riesgos emergentes puede marcar la diferencia entre el éxito y el estancamiento. Esta plataforma transforma las tradicionales soluciones de BI en la toma de decisiones. Sobre todo, porque permite acabar con los silos de información y proporcionar a las empresas el acceso a una visión global y unificada del negocio. Lo podemos apreciar de una forma más sencilla si nos fijamos en cómo funcionaban las empresas hasta la irrupción de esta potente herramienta. Tradicionalmente, la información empresarial ha estado muy fragmentada y, a lo largo de la infraestructura de una organización, los datos de venta se encontraban en un sistema, los de finanzas en otro y los de marketing en otra ubicación. Así, con toda la información de cada uno de los departamentos que componían la empresa. Esta dispersión hacía muy difícil obtener una imagen completa y coherente del rendimiento de la compañía. La gran ventaja de Power BI es que consolida todos estos datos en una única plataforma y permite a los usuarios conectar la información de cada departamento y ver, por ejemplo, cómo los datos de finanzas impactan en operaciones. Gracias a esta visión holística, el trabajo entre las diferentes divisiones se optimiza de manera efectiva mientras que la dirección de la empresa puede tomar decisiones que benefician a la empresa en su conjunto, en lugar de optimizar un solo departamento a expensas de otro. Esta agilidad y visión global que proporciona Power BI permite que tomar cualquier decisión pueda hacerse de forma más rápida y siempre basándose en los datos más recientes. El acceso a los dashboards estratégicos elimina todas las trabas que solían ralentizar los procesos decisorios. Ya no es necesario esperar a que diferentes departamentos generen y validen reportes que, en muchos casos, llegaban desactualizados. En su lugar, los paneles de Power BI ofrecen un reporting estratégico en tiempo real, con capacidad para profundizar en la causa de cualquier desviación, identificar patrones y anticipar posibles escenarios a través de análisis predictivos. Además, la plataforma permite construir cuadros de mando adaptados a los diferentes perfiles
Cómo integrar el APS con sistemas MES para mejorar la toma de decisiones
La integración de Planificador de la producción (APS) con un Sistema MES permite conectar la planificación con la ejecución en tiempo real, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones. En este post te contamos cómo funciona, sus beneficios y cómo implementarlo con éxito. Aprende a integrar APS con sistemas MES para optimizar la planificación y ejecución en entornos productivos complejos. La integración de sistemas dentro del entorno industrial es cada vez más habitual y en este escenario la integración APS MES representa el mejor ejemplo ya que redefine los procesos productivos al conseguir una mejor toma de decisiones. Con el desarrollo de la denominada Industria 4.0 ha ido apareciendo todo un ecosistema de soluciones orientadas no solo a optimizar los procesos productivos. Entre esas soluciones se encuentran los sistemas de planificación avanzada o APS y los sistemas de ejecución de la manufactura o MES, encargados de monitorizar, controlar y gestionar la ejecución de la fabricación en tiempo real. Tradicionalmente, estas soluciones han operado de manera independiente o con una integración superficial, lo que limita el potencial de mejora en eficiencia y toma de decisiones. Pero esta situación ya ha cambiado. ¿Qué es la integración entre APS y MES? La integración APS MES se refiere a la conexión bidireccional y automatizada entre el primero de los sistemas y el segundo. Esta unión supone que ambas tecnologías intercambian de forma continua datos como inventarios, disponibilidad de recursos, órdenes de trabajo y estado real de las máquinas para que la planificación y la ejecución discurran de forma alineada. Esta relación simbiótica entre APS y MES en industria supone un avance notable para las empresas de este sector ya que se elimina la tradicional desconexión existente entre la planificación y la ejecución. Sin esa integración, el sistema APS se quedaba obsoleto rápidamente, sobre todo cuando aparecían eventos imprevistos en la producción. Además, el MES carecía de una visión global de los objetivos de la cadena de suministro, por lo que su eficacia se limitaba de forma notable. El valor de la integración APS MES radica en que, por un lado, la planificación es siempre realista y adaptable a las condiciones de cada momento mientras que, por otro lado, la ejecución se puede guiar por un plan optimizado y actualizado. Esto se traduce en una mayor agilidad operativa y una optimización de la planta productiva. Asimismo, se consigue una utilización de los recursos más eficiente y una toma de decisiones industrial mucho más proactiva e informada. Con esta unión de tecnologías, las empresas disponen de una visión única, unificada y actualizada de la operación, desde la planificación inteligente hasta la entrega, eliminando las redundancias y los errores derivados de la doble gestión de datos. En definitiva, la integración APS MES supone un paso más hacia el smart manufacturing que permite a las organizaciones responder de forma óptima tanto a las necesidades de negocio como a las realidades cambiantes de la planta de producción. Beneficios de integrar APS y MES APS y MES en industria supusieron en su momento una auténtica revolución en la digitalización de procesos de los entornos industriales. Su integración, sin embargo, es aún más importante que su irrupción debido a las numerosas ventajas que lleva aparejadas. El primero de estos beneficios es la mejora que se produce en la eficiencia operativa de una planta. El APS, gracias a sus algoritmos de optimización, genera planes de producción considerando múltiples restricciones y los transfiere automáticamente al MES, el cual ejecuta dichos planes de forma ordenada y en tiempo real. De esta forma se minimizan los tiempos de inactividad, los cambios de línea innecesarios y, también, los costes asociados. Gracias a que se produce una actualización continua de la producción, las empresas pueden reprogramar órdenes sobre la marcha, ajustarse a incidencias imprevistas o modificaciones en la demanda para conseguir un entorno de producción más flexible y ágil. La eficiencia se ve asimismo reforzada porque con la integración APS MES no existe la necesidad de tener que introducir datos de forma manual y tampoco se producen duplicidades en los sistemas, algo que suele ocurrir si trabajan de manera separada. Otra de las grandes ventajas tiene que ver con la visibilidad que tienen los responsables de planta de todo el proceso productivo. Como la información fluye desde el APS hasta el MES y viceversa, los trabajadores encargados de tomar las decisiones tienen a su disposición un amplio conjunto de datos verdaderos, granulares y en tiempo real sobre el estado de las órdenes, la capacidad de la planta, la disponibilidad de materias primas y los posibles cuellos de botella. Gracias a esta visión integral, pueden identificar puntos críticos, anticipar riesgos y tomar acciones proactivas que eviten pérdidas o comprometan la calidad del producto final. Asimismo, se mejora la colaboración entre los departamentos de planificación, producción y ventas, al trabajar todos ellos con la misma información. Finalmente, otro de los beneficios más destacables del trabajo conjunto de estos dos sistemas de fabricación es el incremento de la precisión en las operaciones. Al eliminarse las entradas de datos manuales, la integración APS MES garantiza que la información que fluye entre los sistemas sea coherente y precisa. Dado que el APS se alimenta con datos de capacidad real y restricciones actuales del MES, puede generar planes más realistas y alcanzables. A su vez, el MES puede llevar a cabo el plan basándose en la información más actualizada y optimizada. Esta precisión se extiende a la predicción de los tiempos de finalización de las órdenes, la estimación del consumo de materiales y la identificación de posibles problemas de calidad. Capacidades clave Para que sea exitosa, la integración APS y MES debe sustentarse en un conjunto de capacidades tecnológicas y operativas que permitan la fluidez de la información y la adaptabilidad de los procesos. Estas capacidades incluyen la sincronización en tiempo real, la planificación dinámica y un alto grado de automatización. De estas tres, la sincronización en tiempo real es quizá la más importante. Para ello, se produce una conectividad industrial
Cómo implementar el control de emisiones en tiempo real en la industria
El control de emisiones en tiempo real es esencial para cumplir con normativas ambientales y mejorar la eficiencia. En este post exploramos qué es, cuáles son sus beneficios, y analizamos las tecnologías clave, los casos de uso y cómo aggity ayuda a implementarlo. Conoce cómo controlar emisiones en tiempo real para cumplir normativas, optimizar procesos y avanzar hacia una industria sostenible. La gestión ambiental se ha convertido en uno de los pilares sobre los que se sustenta las estrategias de las empresas del sector industrial. Motivadas por el creciente interés por el cambio climático y la sostenibilidad, así como por reducir los costes, las organizaciones están incorporando de manera constante soluciones tecnológicas y el control de emisiones en tiempo real se ha consolidado como una herramienta esencial para ello. Implementar un sistema de control de emisiones en tiempo real implica una transformación profunda de la manera en la que las empresas monitorizan, reportan y gestionan sus emisiones, integrando tecnologías de sensores industriales, plataformas de análisis de datos y sistemas de alerta que trabajan conjuntamente para ofrecer una visión precisa y continua del impacto ambiental de las operaciones industriales. ¿Qué es el control de emisiones en tiempo real? El control de emisiones en tiempo real es un sistema avanzado que permite el monitoreo ambiental continuo y la gestión dinámica de los contaminantes liberados a la atmósfera por fuentes industriales. Las empresas del sector siempre han tenido metodologías de control ambiental industrial, pero la gran diferencia que ofrece el control de emisiones en tiempo real es que, en vez de proporcionar una fotografía de las emisiones en un momento concreto, ofrece un flujo constante de datos, reflejando el comportamiento de las emisiones a medida que ocurren. Para ello, las empresas se apoyan en un conjunto de componentes que incluyen sensores de alta precisión instalados en las chimeneas o en los puntos de descarga de las instalaciones. Estos sensores industriales están diseñados para detectar y cuantificar una amplia gama de contaminantes atmosféricos, como óxidos de nitrógeno o de azufre, monóxido de carbono, dióxido de carbono o partículas. La información que recopilan se transmite a un sistema centralizado de procesamiento de datos desde el que se analiza y se transforma en información para la toma de decisiones. Este sistema central suele incluir software de análisis avanzado, que puede emplear algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar patrones, detectar anomalías y predecir tendencias de emisiones. Además, los módulos de comunicación son vitales para asegurar la transmisión fluida y segura de datos desde los sensores hasta la plataforma central, así como para la integración con los sistemas de control de procesos existentes en la planta. Con la implementación de estas soluciones de control y gestión de emisiones en tiempo real, las empresas industriales buscan conseguir varios objetivos. El primero de ellos tiene que ver con el cumplimiento de las diferentes normativas sostenibles, lo que les permitan evitar sanciones y multas derivadas de exceder los límites de emisión permitidos. En segundo lugar, se busca conseguir la sostenibilidad operacional, es decir, la optimización de los procesos productivos, ya que la información en tiempo real permite ajustar las operaciones para minimizar la generación de contaminantes en su origen. Además, con esta gestión de emisiones en tiempo real, las organizaciones intentan mejorar la transparencia ambiental, así como la reputación como compañía sostenible, lo que les permite incrementar la base de clientes, los cuales están cada vez más concienciados de la importancia de confiar en empresas que tienen definida una buena propuesta de ESG industrial. Beneficios del monitoreo en tiempo real La implementación de un sistema de control de emisiones en tiempo real aporta múltiples beneficios que van más allá de la optimización de los procesos. Uno de los principales es que permite a las empresas industriales demostrar, de manera continua, que cumple con las normativas sostenibles y las diferentes legislaciones de reducción de emisiones. El cumplimiento normativo es especialmente relevante en sectores como la energía, la manufactura o la petroquímica, donde las regulaciones ambientales son cada vez más estrictas y el riesgo de sanciones económicas o, incluso, de cierre temporal de instalaciones, es elevado. La gran ventaja es que estas soluciones de digitalización medioambiental permiten generar reportes automáticos y auditables, lo que facilita la interacción con las autoridades y reduce la carga administrativa asociada a la gestión ambiental. Además, al tener acceso constante a los datos de emisiones, las empresas pueden identificar de inmediato cualquier desviación de los límites permitidos y tomar medidas correctivas antes de que pueda producirse una infracción. El objetivo de las regulaciones es conseguir una industria verde. Con la incorporación de soluciones de control de emisiones en tiempo real se reduce la huella de carbono de las organizaciones y se da un paso más en la consecución de la sostenibilidad operacional de estas empresas. Y es que estas herramientas permiten identificar oportunidades para la reducción del consumo de energía y proporcionan una solución óptima para minimizar la generación de residuos, lo que contribuye a la descarbonización y a la implementación progresiva de una economía circular. Otro de los grandes beneficios de este tipo de soluciones de monitoreo ambiental es que se mejora de forma notable la eficiencia de la organización. Gracias a la capacidad que tienen estos sistemas de detectar cualquier tipo de desviación o incidente, las empresas pueden intervenir de manera inmediata, evitando paradas no planificadas, daños a los equipos o pérdidas de producción. Además, la integración de sistemas de monitoreo en tiempo real con plataformas de mantenimiento predictivo permite anticipar fallos y planificar intervenciones de manera más eficiente, minimizando el impacto en la producción y en el medioambiente. Capacidades clave Para que el control de emisiones en tiempo real sea efectivo, es fundamental contar con una serie de capacidades tecnológicas que, habitualmente, giran en torno a la conectividad, la visualización y la respuesta inmediata. En este sentido, los sensores IoT juegan un rol esencial ya que son los encargados de medir de manera continua y precisa los contaminantes de una fábrica.
Inteligencia Artificial en acción: aggity en IBM Think Madrid 2025, donde la IA se consolida como motor de valor empresarial
La nueva edición de IBM Think Madrid ha confirmado lo que en aggity ya estamos viviendo junto a nuestros clientes: la inteligencia artificial ha dejado de ser un experimento para convertirse en una herramienta fiable, escalable y clave para la transformación empresarial. Más de 500 líderes empresariales se dieron cita este 9 de julio para explorar cómo la IA generativa, la nube híbrida y la automatización están generando valor tangible en organizaciones de todos los sectores. En este marco, desde aggity celebramos haber estado presentes en un evento donde quedó claro que la innovación ya no es una promesa futura, sino una realidad presente que estamos desplegando de la mano de IBM. De la exploración a la implementación Durante la jornada, IBM subrayó que la adopción de la inteligencia artificial requiere tres ingredientes fundamentales: combinar tecnologías disruptivas con infraestructuras consolidadas, mantener una estrategia abierta y colaborar dentro de ecosistemas tecnológicos robustos. Este enfoque permite a las empresas acelerar resultados sin comprometer la estabilidad de sus operaciones. Uno de los conceptos más destacados fue el de los Agentes de IA, ya disponibles gracias a plataformas como IBM watsonx Orchestrate. Estos agentes permiten automatizar tareas reales de forma contextual, integrándose con flujos de trabajo existentes y facilitando la productividad de los equipos. Ejemplos como EVA, un agente de RR.HH. que reduce hasta un 40% de las consultas repetitivas, muestran el potencial transformador de esta tecnología. Automatización, productividad y ecosistemas abiertos La automatización y la IA generativa no solo están revolucionando la eficiencia operativa, sino que se están posicionando como el verdadero motor de productividad del futuro. IBM presentó múltiples casos reales donde estas tecnologías ya están teniendo impacto medible, tanto en el sector privado como en administraciones públicas. También se puso de relieve el valor de construir sobre ecosistemas tecnológicos abiertos, que permitan una rápida adaptación al cambio y faciliten la colaboración entre organizaciones, un enfoque que compartimos plenamente en aggity como partners estratégicos de IBM. Una mirada al futuro: computación cuántica y generative computing Además de las soluciones actuales, IBM Think Madrid ofreció una visión clara sobre el futuro inmediato de la tecnología. La computación cuántica —con hitos como la instalación del IBM Quantum System Two en San Sebastián este mismo año— y el concepto emergente de generative computing están marcando el camino hacia una nueva era de innovación. La combinación de supercomputación tradicional con sistemas cuánticos y modelos generativos más estructurados promete resolver retos hoy inabordables y redefinir la forma en la que las empresas interactúan con sus datos y flujos de trabajo. IA y experiencias inmersivas El evento también permitió experimentar con casos aplicados a sectores como el deporte, la automoción o la industria. Desde una mesa de ping-pong con IA generativa capaz de crear narrativas personalizadas en tiempo real, hasta el análisis de datos deportivos en un entorno de futbolín interactivo, quedó patente cómo la inteligencia artificial puede conectar emoción, datos y negocio de forma innovadora. Desde aggity celebramos poder ser parte activa de este cambio de paradigma tecnológico, acompañando a nuestros clientes en la adopción de soluciones de IA confiables, escalables y alineadas con sus objetivos de negocio.Como partners de IBM, seguimos apostando por una innovación responsable y efectiva, que transforme la tecnología en resultados concretos.
IA Generativa: adaptarse o quedarse atrás – Entrevista a Jose María Salido, experto en IA & Data en aggity
La IA Generativa ya no es una promesa futura, es una ventaja competitiva en tiempo real. En esta entrevista, Jose María Salido, especialista en Inteligencia Artificial & Data en aggity, nos comparte cómo las empresas pueden aplicar esta tecnología para ganar eficiencia, innovar y anticiparse al cambio… o arriesgarse a quedarse fuera. ¿Podrías hablarnos un poco sobre ti? ¿Cuál ha sido tu recorrido profesional hasta hoy? Mi trayectoria comenzó en el ámbito de la electrónica, aunque pronto me enfoqué en telecomunicaciones. A los 30 años empecé a desarrollar proyectos desde cero, como una plataforma de Telefonía IP en México que llegó a conectar a millones de personas. Después pasé por Houston, donde lideré servicios para grandes redes sociales, y más tarde lancé una plataforma de datos móviles en Latam. En 2023 empecé a colaborar con gobiernos y empresas en proyectos de IA Generativa, lo que me permitió reconectar con mi vocación tecnológica. Hoy, desde aggity en Barcelona, quiero aplicar toda esa experiencia para construir soluciones de IA que generen verdadero valor en las empresas. Para situarnos: ¿qué es la inteligencia artificial y en qué se diferencia de la IA generativa? La inteligencia artificial, en términos generales, es cuando un sistema puede realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. La IA generativa es un subconjunto de esta disciplina y se refiere a sistemas capaces de generar contenido nuevo —texto, imágenes, código, etc.— a partir de patrones que han aprendido o con los que han sido previamente entrenados. (Hacemos ambas cosas) ¿En qué áreas concretas estáis viendo más impacto de la IA generativa dentro de las organizaciones? Uno de los grandes retos que vemos en aggity es que las empresas quieren introducir la IA para ser más competitivas, pero no tienen claro cómo empezar. La IA está sobre la mesa en todas las reuniones estratégicas, pero existe una preocupación generalizada: ¿qué pasa con nuestros datos? Desde aggity nos tomamos muy en serio la securización de estos datos. Las empresas tienen secretos, know-how, ventajas competitivas… y es lógico que teman compartir esa información con modelos que necesitan datos para seguir entrenándose. El reto es cómo aprovechar la IA generativa sin comprometer la confidencialidad. Es justo ahí donde estamos trabajando activamente en aggity para poder asegurar una tranquilidad total al implementar este tipo de nuevas tecnologías. Desde tu experiencia, ¿cuáles son las principales ventajas de aplicar IA generativa en el día a día empresarial? Hay muchas, pero destaco dos especialmente relevantes: Primero, la velocidad con la que permite identificar problemas y proponer soluciones. La IA puede generar alternativas que, gracias al criterio humano, se pueden validar rápidamente. Segundo, la automatización de tareas repetitivas que no aportan valor añadido. Esto libera a las personas para que puedan enfocarse en lo que realmente importa. Personalmente, siempre digo: la IA no sustituye personas, sustituye tareas. Son las personas las que aportan la inteligencia y el valor en las organizaciones. ¿Qué obstáculos suelen encontrarse las empresas a la hora de adoptar esta tecnología y cómo se pueden superar? El primero es el miedo a compartir información confidencial, como ya comentábamos. Pero también hay otro muy común: las expectativas. Se habla tanto de IA que muchas empresas tienen expectativas desmesuradas y temen no estar a la altura. Por eso, desde aggity siempre recomendamos empezar por casos de uso reales, tangibles, con impacto directo. A partir de ahí, se puede escalar e ir incorporando más complejidad y valor. ¿Cuál crees que es el mayor riesgo para una organización que no empiece a explorar esta tecnología ya? El riesgo es claro: quedarse atrás. Muchas empresas ya están explorando la IA, y cada mes que pasa supone un salto tecnológico. No hacer nada ahora equivale a estar diez años por detrás de la competencia en apenas un año. Es imposible predecir exactamente qué hará la IA dentro de doce meses, pero lo que es evidente es que su evolución es exponencial. No tenerla en el radar es un lujo que pocas empresas pueden permitirse. ¿Podrías compartirnos un caso real donde la IA generativa haya generado un impacto tangible? Sí, uno de los casos más relevantes es el del CIEMAT (Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas), donde hemos aplicado IA generativa de IBM WatsonX en el ámbito de la fusión nuclear. La IA ayuda a interpretar grandes volúmenes de datos, lo que impulsa la investigación y acelera procesos muy complejos. La IA generativa de IBM WatsonX impulsa la investigación en fusión nuclear del CIEMAT de la mano de aggity Además, no solamente hemos realizado proyectos de Inteligencia Artificial Generativa sino también de Inteligencia Artificial predictiva y tradicional. ¿Qué papel debe tener el talento humano frente a estas tecnologías? ¿Nos sustituye o nos potencia? Es una preocupación habitual, especialmente entre los empleados. Pero la realidad es que la IA necesita del criterio humano. Lo comparo muchas veces con un coche de Fórmula 1: no sirve de nada si no tienes a los ingenieros y pilotos adecuados para interpretarlo, mejorarlo y sacarle el máximo partido. La IA potencia a las personas. Un profesional experto en un área puede usar la IA como una herramienta poderosa que le permita resolver problemas de formas que antes ni siquiera había imaginado. Y para cerrar: ¿qué recomendarías a una empresa que quiere comenzar con IA generativa, pero no sabe por dónde empezar? Lo más importante es dejarse asesorar por expertos que hayan implementado soluciones reales. En aggity escuchamos a nuestros clientes, entendemos sus necesidades y planteamos casos de uso alcanzables con impacto directo. Dar el primer paso es clave: empezar con algo concreto, comprobar el valor generado, y desde ahí, crecer. ———————————————————————————————– ¿Quieres saber cómo aplicar la IA generativa en tu empresa? En aggity te ayudamos a identificar oportunidades reales, diseñar soluciones a medida y avanzar con seguridad. Porque adaptarse ya no es una opción: es una necesidad.
Cómo escalar un modelo de IA del piloto a producción con éxito
Escalar un modelo de IA del entorno de pruebas a producción es uno de los mayores retos de la inteligencia artificial en el mundo empresarial. Muchas iniciativas fallan en esta transición. En este post exploramos cómo hacerlo con éxito, sus beneficios y cómo aggity te ayuda a lograrlo. Pasa de la prueba de concepto al valor real de negocio. Aprende a escalar tu modelo de IA con éxito y evitar los errores más comunes. A pesar del impacto que tiene la IA en todos los sectores, su implementación conlleva diferentes retos. Uno de los más importantes es el de escalar la IA en producción. Y es que, desplegar la IA a gran escala supone tener que superar retos técnicos, organizativos y estratégicos. A pesar de los beneficios que puede reportar la IA empresarial, si no se sigue una estrategia de producción IA correcta y no se asume un cambio cultural en la organización la IA en empresas puede resultar un fiasco. Veamos cómo conseguirlo. ¿Qué implica escalar un modelo de IA a producción? Escalar un modelo de IA a producción significa básicamente llevar un modelo de inteligencia artificial del laboratorio al mundo real de una empresa. Esta escalabilidad IA consiste en integrar un modelo de aprendizaje automático (ML) que ha demostrado su valor en un entorno de pruebas en los sistemas y flujos de trabajo operativos de una organización. De esta forma se pueden manejar las cargas de trabajo del mundo real, mantener su rendimiento y adaptarse a datos que pueden cambiar. Para que la IA en producción sea exitosa y se traduzca en un despliegue de modelos definitivo y operativo es necesario llevar a cabo diferentes fases. La primera de ellas consiste en evaluar de forma exhaustiva el piloto y prepararlo para la producción. Antes de escalar la IA en producción, es importante validar a fondo el éxito del proyecto piloto. Esto significa no solo evaluar la precisión del modelo, sino también su robustez ante diferentes tipos de datos, su interpretabilidad y el impacto potencial que puede tener con los objetivos de negocio. Para ello es necesario identificar aspectos como los requisitos para el entorno de producción, el volumen esperado de datos, la latencia máxima permitida para las predicciones o la frecuencia con la que el modelo necesitará ser reentrenado. Una vez que se hayan validado los requisitos, la segunda fase consiste en diseñar una arquitectura de producción. Se trata de concebir una infraestructura escalable que soporte el modelo de IA. Esto implica tomar decisiones críticas sobre la infraestructura (ya sea en on-premise como en la nube), la gestión de datos (cómo se almacenarán, accederán y gobernarán los datos), los mecanismos de inferencia y cómo se integrarán los modelos de inteligencia artificial con los sistemas empresariales existentes. La seguridad de los datos y el modelo, así como el cumplimiento de las normativas también tienen que ser consideradas. La tercera fase supone el desarrollo e implementación de la infraestructura diseñada. Para ello, una vez que se tiene una arquitectura clara, se empiezan a construir y configurar los componentes necesarios. Esto puede implicar la creación de clústeres de cómputo escalables, la implementación de bases de datos de alto rendimiento, la configuración de pipelines de datos automatizados y el despliegue de los servicios de inferencia del modelo en un entorno de producción. La automatización es clave en esta etapa para una buena estrategia de MLOps (Machine Learning Operations), utilizando herramientas de infraestructura como código (IaC) y orquestación de contenedores (como Kubernetes) para garantizar la consistencia y reducir la probabilidad de errores manuales. Una vez ejecutadas las fases anteriores, hay que llevar a cabo la última antes de escalar la IA a producción. Este último momento se centra en la monitorización y el mantenimiento continuo. Y es que el despliegue no es el final del proceso, sino el comienzo. Es esencial establecer un sistema de monitoreo robusto que rastree de forma constante el rendimiento del modelo, la calidad y la distribución de los datos de entrada, así como el estado de la infraestructura. El mantenimiento continuo incluye el reentrenamiento periódico del modelo con nuevos datos, la actualización constante del software y la resolución de cualquier problema o anomalía que pueda surgir. Sin un monitoreo adecuado, incluso el mejor modelo puede degradarse rápidamente. Beneficios de escalar IA con éxito El éxito de escalar la IA en producción permitirá multiplicar tanto la operativa interna de la empresa como la propuesta de valor hacia el cliente. Uno de los impactos más notables es la agilidad que adquiere la organización para adaptarse a los cambios del mercado. La automatización de la IA es una de las grandes ventajas y con ella, las empresas pueden optimizar flujos de trabajo y responder en tiempo real a las variaciones en la demanda, lo que se traduce en una capacidad de reacción ante los diferentes escenarios que puedan aparecer. Otro beneficio importante es que gracias a la potenciación de la escalabilidad de la IA se mejora el valor de negocio gracias a que tareas rutinarias y propensas a errores pueden ser automatizadas, liberando a los empleados para que se centren en la realización de actividades de mayor valor estratégico. Además, la IA permite personalizar la experiencia del cliente de forma precisa, analizando grandes volúmenes de datos para ofrecer recomendaciones, productos o servicios ajustados a las necesidades individuales. Con ello se incrementa la satisfacción y fidelización del cliente y se abre la puerta a nuevas oportunidades de ingresos. La gran duda que suele aparecer, como ocurre en cualquier proyecto tecnológico es si el retorno de la inversión o ROI se puede medir. La respuesta es afirmativa ya que en el momento en el que se produce un despliegue de modelos se produce, casi de manera inmediata, una importante reducción de los costes operativos y una optimización de los procesos. Todo eso se traduce en un incremento de los ingresos, así como una reducción de los riesgos ya que la IA contribuye a la reducción de riesgos operativos y financieros al detectar
Fin del soporte a IBM Maximo 7.6.1: por qué es el momento de planificar la migración a Maximo V9
El próximo 30 de septiembre de 2025, IBM pondrá fin al soporte oficial para la versión 7.6.1 de IBM Maximo. A partir de esa fecha, dejarán de publicarse actualizaciones de seguridad, correcciones de errores y asistencia técnica para esta versión del sistema de gestión de activos empresariales (EAM). Esta decisión obliga a muchas organizaciones a tomar medidas para garantizar la continuidad y seguridad de sus operaciones. El fin del soporte implica que cualquier incidencia futura quedará sin resolver, lo que incrementa el riesgo de ciberseguridad, incumplimiento normativo y problemas operativos. Además, mantener una versión obsoleta puede suponer una barrera para el crecimiento y la innovación, especialmente en organizaciones con entornos industriales complejos o en expansión. La alternativa natural y recomendada por IBM es la migración a Maximo Application Suite (MAS), también conocida como IBM Maximo V9, una evolución completa de la solución que incorpora un entorno modular, más escalable, y preparado para la integración con tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, IoT o analítica predictiva. ¿Por qué migrar a Maximo V9? La migración a Maximo V9 no solo es una respuesta a la necesidad de mantener el soporte técnico, sino una oportunidad para modernizar la gestión de activos, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones operativas a partir de datos en tiempo real. Con el fin de soporte a la vuelta de la esquina, es el momento idóneo para planificar esta transición de forma controlada, asegurando una migración sin interrupciones y con todas las garantías.
Así será la fábrica de un futuro que ya es muy presente – Entrevista a Miquel Melero, experto en Industria 4.0 en aggity
En esta ocasión tenemos el placer de poder contar con Miquel Melero, experto en tecnologías aplicadas al entorno industrial, sobre los retos, beneficios y el futuro de la Industria 4.0. ¿Cuáles son las tecnologías clave que están impulsando la Industria 4.0? Desde mi punto de vista, los sistemas MES son el corazón de la producción. Aglutinan toda la funcionalidad operativa de las fábricas y actúan como fuente de registro de datos, lo que permite realizar análisis posteriores y aplicar tecnologías como la inteligencia artificial. También destacaría el Cloud, que cada vez tiene un papel más relevante. Muchas empresas están trasladando los datos generados en planta a la nube para tratarlos, agregarlos, construir un datalake y aplicar analítica, ya sea con herramientas de BI o con IA generativa. En este sentido, la IA Generativa se está convirtiendo en una herramienta fundamental como asistente para operarios, supervisores, técnicos de mantenimiento, etc., ya que permite acceder de forma sencilla y rápida al conocimiento de la organización almacenado en sistemas como ERP, MES, GMAO, planificación o documentación. ¿Qué papel está jugando el IoT en los entornos industriales y cuáles son los principales retos para su incorporación? El IoT, entendido como sensores que comunican de forma independiente con una plataforma cloud, todavía no se ha implantado de forma generalizada. Lo que sí estamos viendo es la subida de todos los datos de los distintos sistemas (ERP, MES, SCADA, etc.) al cloud para aprovechar las ventajas que ofrece la nube: escalabilidad, pago por uso y facilidad para aplicar analítica a esos datos. ¿Cuál será el impacto de la inteligencia artificial en los procesos de producción? Creo que el impacto será muy alto, sobre todo en lo que respecta a la IA Generativa, porque permite interactuar con los datos usando lenguaje natural. Esto democratiza el acceso a la información. Imagino un futuro en el que todo el personal de una empresa industrial —operarios, supervisores, responsables de planta, personal de mantenimiento, almacén, calidad o incluso oficinas— podrá contar con un asistente al que preguntar por cualquier dato de los sistemas o documento almacenado en los repositorios de la empresa. Además, la IA Generativa servirá para enriquecer cualquier informe, dashboard o pantalla de información, añadiendo contexto histórico de forma automática. ¿Cuáles son los principales desafíos para la implementación de la Industria 4.0? El concepto de Industria 4.0 es muy amplio, y los desafíos varían mucho en función del nivel de madurez digital de cada empresa. Pero, por definición, se trata de digitalizar todas las operaciones, con el objetivo de automatizar procesos y aplicar tecnologías como la IA sobre esos datos digitales. Uno de los mayores retos, en mi opinión, es el factor humano: gestionar el cambio, contar con personal formado y capacitado para liderar internamente esta transformación. Otro desafío clave es disponer de una hoja de ruta clara, una visión a tres o cuatro años sobre hacia dónde se quiere avanzar en digitalización, y empezar a caminar en esa dirección de forma progresiva. ¿Qué beneficios aportan la automatización y la robótica a las fábricas inteligentes? No soy experto en automatización y robótica, por lo que prefiero no profundizar en ese ámbito. Aun así, entiendo que son tecnologías clave para aumentar la eficiencia y reducir errores. ¿Cómo están las empresas utilizando tecnologías emergentes como la realidad aumentada, la realidad virtual y los gemelos digitales? He visto que la realidad aumentada y la realidad virtual se están utilizando principalmente para formación o como soporte remoto en reparaciones. En cuanto a los gemelos digitales, aunque todavía son pocas las plantas que los han implantado completamente, sí veo que muchas están avanzando en esa dirección, especialmente para centralizar todos los datos de sus sistemas en un data lake industrial en la nube y poder aplicar analítica avanzada sobre ellos. ¿Qué impacto tiene la Industria 4.0 en la eficiencia energética y la sostenibilidad? El impacto es enorme. Siempre digo que para mejorar, hay que medir, y no hay mejor forma de hacerlo que automáticamente. La eficiencia energética requiere monitorizar los consumos en tiempo real, identificar anomalías, hacer benchmarking o seguir la evolución de proyectos de mejora. En cuanto a la sostenibilidad, es clave que el cálculo de la huella de carbono esté basado en datos reales y trazables. Y eso solo se consigue registrando la producción y el consumo energético en tiempo real. Además, el nuevo reporting no financiero exigido por la Unión Europea obliga a que estos datos sean trazables y auditables, igual que los financieros. Por eso, la digitalización es imprescindible. ¿Cómo se prevé el futuro de la Industria 4.0 a medio y largo plazo? Lo veo como un futuro apasionante. Cada vez más, la tecnología más puntera entrará de lleno en las fábricas. Las empresas industriales, si ven retorno de la inversión y mejoras claras en eficiencia, no suelen poner impedimentos. Y eso es lo que está ocurriendo, y ocurrirá aún más con la Industria 4.0. Veremos un aumento de la automatización, más tareas delegadas en el software, y un acceso democratizado a la información: datos disponibles en el momento preciso, contextualizados y útiles para la toma de decisiones. Todo esto nos llevará hacia una industria más eficiente, que consume menos recursos y reduce emisiones de carbono, es decir, más sostenible. Miquel Melero, Smart Factory Solution Leader en aggity