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

La ingeniería de software, la automatización, los agentes de IA y las arquitecturas inteligentes están adquiriendo un papel fundamental en esta transformación. Una empresa puede comenzar utilizando asistentes de inteligencia artificial para generar documentos, analizar información o automatizar tareas. Los primeros resultados suelen ser prometedores, pero cuando intenta ampliar su uso aparecen nuevos desafíos: los datos están distribuidos entre diferentes sistemas, las herramientas no se comunican con el software corporativo y los procesos requieren integraciones que van mucho más allá de una aplicación independiente.

La adopción empresarial de la IA continúa creciendo. Según el Instituto Nacional de Estadística (INE), el 33,6% de las empresas españolas de diez o más empleados utilizó inteligencia artificial en el primer trimestre de 2026. Sin embargo, incorporar herramientas no equivale necesariamente a transformar procesos. La diferencia entre experimentar con IA y obtener resultados sostenibles está cada vez más relacionada con la capacidad de integrarla en la arquitectura tecnológica y en la operativa de las organizaciones.

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

Las barreras para incorporar inteligencia artificial no siempre están relacionadas con la capacidad de los modelos. En muchos casos, las dificultades aparecen en la calidad y disponibilidad de los datos, la integración con sistemas existentes, la seguridad de la información o la falta de objetivos de negocio claramente definidos.

Desde la experiencia de Imaginae en proyectos de software, automatización e inteligencia artificial, uno de los aspectos determinantes es analizar previamente cómo conviven los datos, las aplicaciones y los procesos de negocio. Una solución puede funcionar correctamente de forma aislada y perder gran parte de su utilidad cuando debe integrarse con la infraestructura tecnológica real de una organización.

Según un análisis publicado por el Banco de España en 2025, entre los principales obstáculos para adoptar inteligencia artificial se encuentran la falta de personal cualificado, los elevados costes de implantación y la dificultad para disponer de los datos necesarios.

Un asistente puede funcionar correctamente durante una demostración, pero su utilidad empresarial cambia cuando necesita consultar un ERP, acceder a documentación interna, interactuar con un CRM o ejecutar operaciones sobre aplicaciones corporativas.

Por ello, antes de seleccionar una tecnología resulta necesario analizar los procesos existentes, identificar oportunidades de mejora y valorar aspectos como la viabilidad técnica, la disponibilidad de datos, los costes de operación, la seguridad y el retorno esperado.

El objetivo no debe ser incorporar inteligencia artificial por sí misma, sino identificar dónde puede aportar valor y cómo hacer que forme parte de la operativa real de la empresa.

De utilizar herramientas de IA a desarrollar sistemas inteligentes

A medida que las empresas avanzan en su madurez digital surge una nueva necesidad: pasar del uso individual de herramientas de inteligencia artificial al desarrollo de sistemas donde esta tecnología forma parte del propio software y se conecta con los procesos empresariales.

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

Entre las tecnologías que están impulsando esta evolución destacan los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation), que permiten utilizar documentación y fuentes de conocimiento corporativas para generar respuestas contextualizadas; las integraciones mediante APIs, que conectan la inteligencia artificial con aplicaciones existentes; y las arquitecturas basadas en agentes, capaces de utilizar diferentes herramientas y participar en procesos empresariales.

La arquitectura puede combinar diferentes modelos y tecnologías en función de los requisitos de cada proyecto, la confidencialidad de los datos, el rendimiento necesario y los costes de operación.

En determinados escenarios también pueden plantearse infraestructuras privadas o entornos controlados, especialmente cuando la organización necesita mantener un mayor control sobre su información o sobre determinados componentes de la solución.

La inteligencia artificial deja así de funcionar como una herramienta aislada para convertirse en un componente integrado dentro de la arquitectura tecnológica de la empresa.

Los agentes de IA abren nuevas posibilidades de automatización

Una de las evoluciones con mayor potencial es la incorporación de agentes de IA a los procesos de negocio.

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

Esto abre posibilidades en ámbitos como la gestión documental, la automatización de tareas administrativas, las operaciones comerciales, la gestión del conocimiento, el soporte interno o la automatización de procedimientos que requieren interactuar con diferentes sistemas.

Su desarrollo, sin embargo, exige resolver cuestiones técnicas relevantes: controlar los accesos, validar las operaciones, garantizar la trazabilidad de las acciones y establecer mecanismos adecuados de supervisión humana.

El reto no consiste simplemente en conectar un modelo de inteligencia artificial, 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

La trayectoria de Imaginae está vinculada al desarrollo de software y soluciones digitales a medida. La compañía, con más de quince años de trayectoria, combina consultoría tecnológica, inteligencia artificial, automatización e integración de sistemas empresariales. Su enfoque parte del diagnóstico de necesidades y objetivos de negocio para identificar casos de uso concretos, validar su viabilidad mediante proyectos piloto y, posteriormente, integrar y escalar las soluciones que demuestran resultados.

Esta experiencia en desarrollo de software permite abordar la inteligencia artificial no como una capa aislada, sino como una capacidad que debe conectarse con la infraestructura tecnológica existente. Imaginae trabaja en la integración de soluciones de IA con ERP, CRM, bases de datos, APIs, aplicaciones empresariales y plataformas cloud, así como en el desarrollo de aplicaciones propias que incorporan capacidades inteligentes.

El planteamiento permite abordar desde proyectos iniciales de automatización hasta soluciones más avanzadas basadas en agentes de IA, sistemas RAG, conocimiento corporativo, modelos de lenguaje e integración con software existente.

La validación mediante pilotos resulta especialmente relevante antes de escalar una solución. Un proyecto acotado permite comprobar la calidad de los datos, la viabilidad de las integraciones, el comportamiento del sistema y el impacto real sobre el proceso que se pretende mejorar.

Para las empresas que ya han comenzado a utilizar inteligencia artificial, el siguiente paso puede consistir en conectar esas capacidades con sus sistemas internos, desarrollar funcionalidades inteligentes dentro de sus propias aplicaciones o diseñar arquitecturas que permitan ampliar su uso manteniendo el control sobre los datos y los procesos.

Medir resultados y garantizar la sostenibilidad tecnológica

El éxito de un proyecto de inteligencia artificial no depende únicamente de la calidad de las respuestas generadas por un modelo.

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

En soluciones más avanzadas aparecen además factores técnicos como la evaluación de resultados, 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 los datos y la supervisión humana siguen siendo elementos fundamentales, especialmente cuando la inteligencia artificial interviene en procesos críticos o tiene capacidad para ejecutar acciones.

En este contexto, la verdadera transformación no consiste en disponer de más herramientas de IA, sino en desarrollar soluciones de inteligencia artificial para empresas que se integren de manera efectiva, segura y medible en el negocio.

La evolución desde las primeras pruebas hasta sistemas inteligentes operativos representa el siguiente paso tanto para las empresas que empiezan a adoptar inteligencia artificial como para aquellas que buscan llevar sus capacidades tecnológicas a un nuevo nivel.

Fuente: Emprendedores de Hoy