Implantar inteligencia artificial en empresas: de las pruebas a la integración en el negocio

Barcelona, 29 de octubre de 2026.- La adopción de inteligencia artificial avanza en el tejido empresarial, pero el desafío ya no consiste solo en utilizar nuevas herramientas, sino en integrarlas con los datos, las aplicaciones y los procesos de cada organización. Es uno de los retos de la implantación de inteligencia artificial en empresas, ámbito en el que trabaja Imaginae, compañía tecnológica de Sabadell (Barcelona), especializada en ingeniería de software, inteligencia artificial y soluciones digitales a medida.

Una empresa puede usar asistentes para generar documentos, analizar información o automatizar tareas. Los resultados son prometedores, pero al ampliar su uso aparecen dificultades: los datos están distribuidos entre sistemas, las herramientas no se comunican con el software corporativo y los procesos requieren integraciones que van más allá de una aplicación independiente.

Según el INE, el 33,6 % de las empresas españolas de diez o más empleados utilizó IA en el primer trimestre de 2026. Sin embargo, incorporar herramientas no equivale a transformar procesos. Obtener resultados sostenibles depende de integrarlas en la arquitectura tecnológica y la operativa de las organizaciones.

El reto ya no es solo adoptar IA, sino saber dónde y cómo integrarla

Las barreras para incorporar IA no siempre dependen de los modelos. A menudo surgen en la calidad y disponibilidad de los datos, la integración con sistemas existentes, la seguridad o la ausencia de objetivos empresariales definidos.

Desde su experiencia en proyectos de software, automatización e IA, Imaginae considera determinante analizar cómo conviven los datos, las aplicaciones y los procesos de negocio. Una solución puede funcionar de forma aislada y perder utilidad al incorporarse a la infraestructura tecnológica de una organización.

Según un análisis del Banco de España de 2025, entre los principales obstáculos figuran la falta de personal cualificado, los elevados costes de implantación y la dificultad para disponer de los datos necesarios.

Un asistente puede funcionar en una demostración, pero el reto cambia al consultar un ERP, acceder a documentación interna, interactuar con un CRM o ejecutar operaciones corporativas.

Por ello, antes de seleccionar una tecnología conviene analizar los procesos, identificar mejoras y valorar la viabilidad técnica, los datos disponibles, los costes, la seguridad y el retorno esperado. El objetivo es determinar dónde aporta valor la IA y cómo incorporarla a la operativa empresarial.

De utilizar herramientas de IA a desarrollar sistemas inteligentes

Con la madurez digital surge la necesidad de pasar del uso individual de herramientas al desarrollo de sistemas donde la inteligencia artificial forma parte del software y se conecta con los procesos empresariales.

Este enfoque, conocido como ingeniería de inteligencia artificial o AI Engineering, combina ingeniería de software, modelos de IA, arquitecturas cloud, datos, automatización e integración de aplicaciones empresariales.

Destacan los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), que utilizan documentación corporativa para generar respuestas contextualizadas; las APIs, que conectan la IA con aplicaciones existentes; y las arquitecturas basadas en agentes, capaces de utilizar herramientas y participar en procesos empresariales.

Cada arquitectura puede combinar modelos y tecnologías según los requisitos del proyecto, la confidencialidad de los datos, el rendimiento y los costes. También pueden plantearse infraestructuras privadas o entornos controlados para mantener el control sobre la información.

La IA pasa de herramienta aislada a componente de la arquitectura tecnológica empresarial.

Los agentes de IA abren nuevas posibilidades de automatización

Una evolución con gran potencial es la incorporación de agentes de IA a los procesos de negocio.

A diferencia de los asistentes tradicionales, centrados en responder preguntas o generar contenido, los agentes pueden utilizar herramientas, consultar fuentes de información e intervenir en flujos de trabajo bajo reglas, permisos y mecanismos de supervisión definidos.

Esto abre posibilidades en la gestión documental, la automatización administrativa, las operaciones comerciales, la gestión del conocimiento, el soporte interno y los procedimientos que requieren interactuar con distintos sistemas.

Su desarrollo exige controlar accesos, validar operaciones, garantizar la trazabilidad y establecer mecanismos de supervisión humana. El reto no consiste simplemente en conectar un modelo, sino en diseñar un sistema fiable, seguro y capaz de funcionar dentro de los procesos empresariales existentes.

Del diagnóstico al piloto y del piloto a producción

Imaginae cuenta con más de quince años de trayectoria en el desarrollo de software y soluciones digitales a medida. Combina consultoría tecnológica, inteligencia artificial, automatización e integración de sistemas empresariales. Su metodología parte del diagnóstico de necesidades y objetivos de negocio para identificar casos de uso, validar su viabilidad mediante pilotos y escalar las soluciones que demuestran resultados.

Esta experiencia permite abordar la inteligencia artificial como una capacidad conectada con la infraestructura existente. Imaginae integra soluciones de IA con ERP, CRM, bases de datos, APIs, aplicaciones empresariales y plataformas cloud, y desarrolla aplicaciones propias con funcionalidades inteligentes.

Su actividad abarca desde proyectos de automatización hasta sistemas avanzados basados en agentes de IA, RAG, conocimiento corporativo y modelos de lenguaje integrados con el software existente.

Los pilotos permiten comprobar la calidad de los datos, la viabilidad de las integraciones, el comportamiento del sistema y su impacto sobre el proceso que se pretende mejorar.

Para las empresas que ya utilizan IA, el siguiente paso es conectarla con sistemas internos, desarrollar funcionalidades inteligentes en sus aplicaciones o diseñar arquitecturas escalables que mantengan el control sobre los datos y los procesos.

Medir resultados y garantizar la sostenibilidad tecnológica

El éxito de un proyecto no depende solo de las respuestas del modelo.

También requiere indicadores definidos desde el principio, como la reducción del tiempo dedicado a operaciones, la disminución de errores, la mejora de la productividad, la calidad del servicio o el coste total de funcionamiento.

También deben evaluarse la latencia, el consumo de recursos, el coste de inferencia, la observabilidad y la capacidad de mantener y evolucionar los sistemas.

La seguridad, la gobernanza de datos y la supervisión humana son esenciales cuando la IA interviene en procesos críticos o puede ejecutar acciones.

La transformación no consiste en acumular herramientas, sino en desarrollar soluciones de inteligencia artificial para empresas que se integren de manera efectiva, segura y medible en el negocio. El paso de las pruebas a sistemas inteligentes operativos representa la siguiente etapa tanto para las organizaciones que comienzan a adoptar esta tecnología como para aquellas que buscan ampliar sus capacidades digitales.

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