En un contexto donde la digitalización se consolida como motor estratégico de crecimiento en el tejido empresarial español, Enrique Solbes, CDO de KPMG en España, comparte su visión sobre los avances y los desafíos en esta transformación. Desde el liderazgo en la adopción de tecnologías como la inteligencia artificial hasta la gestión del cambio cultural y la importancia del talento, Solbes subraya cómo la integración efectiva de la tecnología y la estrategia de negocio es clave para competir y crecer en un entorno cada vez más digital.
Como chief digital officer de KPMG en España, ¿Cuál es su visión sobre el estado de la digitalización en el tejido empresarial español? ¿Qué sectores están liderando esta transformación?
La digitalización no es una tendencia, es una palanca estratégica de crecimiento que ya es una realidad en el tejido empresarial español. De hecho, según nuestro informe Perspectivas España 2025, el 69 % de los empresarios consideran que la transformación digital es una de las áreas principales de inversión. El 38 % cree que ésta es una prioridad estratégica para los próximos 12 meses. Estos datos reflejan de alguna manera que la tecnología no se percibe como un complemento, como una función de soporte a los negocios, sino como un eje vertebrador de la propia transformación de las empresas, de su competitividad, crecimiento y eficiencia.
En relación con los sectores, hay algunos más maduros y otros menos maduros En concreto, el propio sector tecnológico, quizás por aquello de “cocinero antes que fraile”, se percibe a sí mismo como más maduro en términos de transformación digital. También destacan otros sectores, como el financiero, es decir, banca y seguros, donde el 80 % de los ejecutivos afirma que el estado de su transformación digital es bueno o excelente. En el caso del sector tecnológico, la autoevaluación alcanza una puntuación media de 8,4 sobre 10, claramente por encima de la media nacional, que se sitúa en torno al 6,3.
Es interesante señalar que, como suele ocurrir, el nivel de madurez digital tiende a ser más alto en las grandes empresas que en las pequeñas y medianas. Sin embargo, no podemos olvidar que el grueso del tejido empresarial español está compuesto por pymes. ¿Y a qué se debe esta diferencia? Principalmente, a una cuestión de masa crítica: las grandes empresas suelen contar con mayor capacidad de inversión y de acceso al talento, factores clave para poder abordar procesos de transformación digital con éxito.
“La tecnología no se percibe ya como un complemento, sino como el eje vertebrador de la transformación, competitividad y crecimiento de las empresas”
¿Dónde se encuentran las principales barreras?
Curiosamente el principal desafío es el acceso al talento que permite ejecutar la transformación digital. Volviendo a los datos del informe, el 47 % considera que carece de las habilidades necesarias, y que esta carencia está ralentizando su proceso de transformación digital. Además, este dato ha empeorado ligeramente respecto a años anteriores, lo que indica que el reto no solo persiste, sino que se está intensificando. Es decir, la necesidad de acceder al talento se vuelve cada vez más crítica para poder avanzar en esta transformación.
Desde nuestra perspectiva, la digitalización y el talento forman un binomio inseparable. Es algo que comprobamos también en KPMG: resulta difícil atraer y retener talento si no se le ofrecen las herramientas y tecnologías adecuadas para su desarrollo personal y profesional. Y, al mismo tiempo, es complicado llevar a cabo una transformación tecnológica sin contar con personas que tengan el conocimiento y la experiencia necesarios para hacerlo posible.
Y, por último, hay otro tipo de barreras que también destacan. Como siempre, me remito al informe y a lo que las propias empresas en España identifican como principales obstáculos o prioridades. Entre ellas, se encuentran los aspectos relacionados con la regulación: la incertidumbre regulatoria genera un clima de cautela que frena la toma de decisiones.
Además, los temas vinculados a la ciberseguridad ocupan un lugar destacado. A medida que la tecnología avanza y se amplía la superficie de exposición al riesgo, crece también la conciencia sobre la necesidad de reforzar la protección. Más que una preocupación puntual, se ha convertido en una prioridad clara: las organizaciones entienden que deben dedicar atención, presupuesto e inversión a este ámbito para garantizar la seguridad de sus operaciones.
¿Cómo ha evolucionado la propuesta de la consultoría en este nuevo entorno digital?
La evolución se está notando en dos aspectos. Por un lado, en la forma en que realizamos nuestro propio trabajo, es decir, hacia dentro, donde la tecnología nos está ayudando a ser más eficientes, a ofrecer un servicio de mayor calidad, más competitivo y con mejor relación coste-beneficio para nuestros clientes. Y, por otro lado, también lo estamos viendo en el tipo de servicios y el tipo de apoyo que brindamos a nuestros clientes. La tecnología está transformando tanto la manera en que operamos como la manera en que acompañamos a las organizaciones en sus propios procesos de transformación.
La inteligencia artificial es un buen ejemplo. Se trata de una tecnología de propósito general, con un potencial transformador muy grande, que nos ha llevado a incorporar de lleno competencias digitales en nuestra propuesta. Contamos con equipos multidisciplinares, formados por expertos en analítica de datos, inteligencia artificial, ciberseguridad y cloud computing, que trabajan codo con codo con consultores de negocio y consultores funcionales. Porque entendemos que es tan importante contar con conocimientos y experiencia en el ámbito tecnológico y digital, como en el mundo del negocio y lo funcional. Los clientes, cada vez más, demandan soluciones completas y no solo asesoramiento, sino también capacidad de ejecución y acompañamiento real en su proceso de transformación.
Y eso no es algo que muchas firmas puedan ofrecer. Las compañías puramente tecnológicas suelen ejecutar muy bien la parte técnica, y los consultores de negocio, por su parte, la parte estratégica. Pero cuando tienes una visión que combina ambos mundos, y eres capaz de hablar de tecnología y de negocio con la misma solvencia, puedes entregar tecnología con un valor añadido claro para el negocio. No solo implementas soluciones, sino que eres capaz de explicar y demostrar su impacto real.
¿En qué ha cambiado la forma en la que KPMG acompaña a sus clientes?
En KPMG fuimos pioneros, dentro del mundo de la consultoría y los servicios profesionales, en adoptar la inteligencia artificial. Llevamos ya varios años transformando nuestra propia forma de trabajar con inteligencia artificial generativa, no solo en consultoría, que, por supuesto es un área clave, sino también en deal advisory (nuestros equipos de M&A y transacciones), así como en auditoría, y en el despacho, en los servicios legales y fiscales.
Podría poner muchos ejemplos, pero, en resumen, esta transformación nos ha hecho más ágiles, más precisos y eficientes en la entrega de servicios, lo que nos permite prestar un mejor servicio al cliente. Además, estos aprendizajes nos aportan un gran valor cuando trabajamos con nuestros clientes, porque podemos decir que hemos tomado nuestra propia medicina. De hecho, nos gusta decir que somos el ‘cliente cero’ de muchos de esos servicios. Y gracias a esa experiencia directa, sabemos dónde están los retos, las dificultades y cómo extraer el máximo valor de la tecnología.
“En KPMG somos el “cliente cero” de muchas tecnologías, lo que nos permite entender los retos y cómo extraer el máximo valor”
Como bien dice, la inteligencia artificial está revolucionando procesos y modelos de negocio, pero su adopción real aún plantea desafíos. Desde su experiencia, ¿en qué medida las empresas españolas están integrando la IA de forma efectiva?
Volviendo a los datos del informe Perspectivas España 2025 de KPMG, hemos pasado de una fase de exploración a una más decidida de implantación a más escala. El 85 % de los directivos afirma haber invertido en IA recientemente o planea hacerlo en los próximos 12 años. Claro, invertir puede significar muchas cosas. Hacer un piloto o una prueba de concepto ya es una forma de inversión, pero no mueve realmente la aguja como lo hacen aquellas empresas que han superado la fase de experimentación, o, mejor dicho, que mientras continúan experimentando, ya están adoptando algunas de estas soluciones basadas en inteligencia artificial, y en concreto en inteligencia artificial generativa, dentro de sus propios procesos y modelos de negocio. La sensación que tenemos, también por el tipo de proyectos que realizábamos hace un año o año y medio, comparado con los que hacemos ahora, es que esto ha dejado de ser una promesa para convertirse en una realidad en muchas organizaciones.
En las áreas donde más lo vemos, y volviendo a los datos de la encuesta, un 87 % utiliza la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia operativa. Un 52 % la emplea en temas relacionados con la innovación y el desarrollo de nuevos productos, servicios y soluciones innovadoras, que es una cifra destacable. En cuanto a áreas más concretas, los “sospechosos habituales”, es muy común encontrar una urgencia por aplicar estas tecnologías, por ejemplo, en el servicio de atención al cliente o en el desarrollo de software. Pero, como decía, la adopción varía mucho según el sector o la empresa.
Probablemente sea correcto decir que, en general, muchas organizaciones están invirtiendo al menos en las fases iniciales, mediante pruebas de concepto para explorar la tecnología. Quizá motivados por el FOMO (fear of missing out, o miedo a quedarse fuera) quieren estar presentes para no perderse nada.
Sin embargo, otras compañías ya están en una etapa más avanzada, donde las pruebas de concepto aisladas han quedado atrás y se busca escalar esas soluciones para transformar funciones completas.
¿Cuáles son los principales desafíos que se están encontrando a la hora de adoptar una estrategia de inteligencia artificial?
Un 70 % de las empresas reconoce que el principal obstáculo es la falta de capacidad, y en concreto, la falta de conocimiento y capacidades internas para sacar partido a la inteligencia artificial. Es decir, volvemos al reto del talento. Además, un 62 % señala dificultades para integrar estas soluciones con sus sistemas legacy. Las soluciones stand-alone son fáciles de probar, pero integrar la inteligencia artificial en los sistemas corporativos existentes parece ser un desafío mayor.
Y ahí entran muchas variantes, desde la IA embebida en el propio SaaS, la IA que opera por encima del SaaS, o incluso el enfoque agéntico, que actúa como un pegamento entre los procesos de negocio y el mundo más tradicional del software empresarial. Hay opiniones para todos los gustos, y probablemente algunas interesadas, según el fabricante o la compañía que las exprese, sobre si vamos a avanzar más rápido o más lento en la evolución del paradigma que ha dominado durante décadas, como el software as a service o el enterprise software en general.
Los datos indican que las empresas españolas están convencidas del potencial de la IA. Sí, han dado el primer paso. Pero solo una parte ha logrado integrarla plenamente en su modelo de negocio, en áreas con verdadera sustancia, y salir del mundo de los casos de uso aislados.
“La digitalización y el talento forman un binomio inseparable”
¿Hasta qué punto considera que el marco normativo actual representa un reto para las empresas a la hora de adoptar inteligencia artificial?
La normativa es otro de los elementos clave y, además, esencial para avanzar con la inteligencia artificial. Nosotros contamos con una propuesta que abarca desde el asesoramiento estratégico hasta la implantación tecnológica, pasando por el impacto en las personas, tanto desde el punto de vista de la adopción como de la transformación de las propias fuerzas de trabajo.
Pero un elemento clave es el uso ético y responsable de la inteligencia artificial. Esto, por supuesto, implica comprender bien los aspectos normativos y garantizar el cumplimiento regulatorio, pero va más allá: se trata de asegurarnos de que, valga la redundancia, el uso que hacemos de la inteligencia artificial sea seguro, que no vulneremos ningún derecho de propiedad intelectual, ni información relevante o confidencial, ya sea de los clientes o de nosotros mismos, que no deba ser revelada, y que las respuestas generadas por la IA sean confiables, transparentes y explicables.
Todo esto conforma un entorno bastante complejo, además de nuevo, con la aparición de esta tecnología. Contamos con un marco de referencia propio, que llamamos Trusted AI, muy alineado con el ADN de KPMG, donde la confianza es uno de los valores fundamentales de la firma. Es un enfoque en el que ya estamos trabajando activamente con muchos clientes.
Más allá de la inteligencia artificial, ¿Cuáles son, en su opinión, las tecnologías emergentes más relevantes en esta etapa de transformación digital?
Creo que merece la pena detenerse en la inteligencia artificial. Ésta es una opinión personal, aunque la realidad lo va demostrando: no es una moda más. Es posible que estemos en la parte alta de la curva del hype, con expectativas que quizá superan lo que estamos logrando ahora. Eso puede ser cierto a corto plazo, pero estoy convencido de que, a largo plazo, estamos subestimando su impacto real. Creo sinceramente que es una tecnología revolucionaria, de propósito general, con infinidad de aplicaciones. Es algo comparable, si se quiere, al impacto que tuvo en su día la imprenta o la electricidad. No ocurre lo mismo con otras tecnologías que, aunque interesantes, tienen un alcance más limitado.
Otras tecnologías, que no son realmente emergentes, también cobran un papel clave. Es el caso del cloud computing, cuya relevancia se ha redoblado. Y tiene todo el sentido, porque la inteligencia artificial se basa, en el fondo, en la combinación de tres elementos: algoritmos, capacidad de computación y datos.
Primero, los algoritmos, que han evolucionado mucho en los últimos años, especialmente a partir del transformer, que ha sido el gran catalizador de la inteligencia artificial generativa, como evolución del machine learning y deep learning. Segundo, una capacidad de cómputo suficiente para ejecutar esos algoritmos, que requieren muchos recursos tanto para el entrenamiento como para la inferencia. Esa potencia normalmente está en la nube. Y tercero, los datos: públicos, privados, internos, externos… que sirven tanto para entrenar los modelos como en tiempo de inferencia. Si piensas en esas tres patas (algoritmos, cómputo y datos), la nube es, sin duda, el lugar más evidente para habilitarlas.
Por otra parte, lo que estamos viendo ahora es que la innovación, se están generando principalmente en la nube. Eso no significa que no se puedan hacer cosas similares on-premise, o que en ciertos casos no tenga sentido hacerlo así, pero lo que estamos viviendo es una auténtica explosión del uso de la nube. ¿Por qué? Porque es ahí donde están los datos, donde está la inteligencia artificial y, en definitiva, donde se está produciendo el grueso de la innovación tecnológica. No sé si llamarlo un “rejuvenecimiento” de la nube, porque no creo que sea algo que haya envejecido, más bien todo lo contrario. Pero sí es evidente que hay una aceleración clarísima en su adopción y en el consumo de servicios cloud. Solo hay que mirar las cifras: las inversiones billonarias en CAPEX que están haciendo las grandes tecnológicas cada trimestre en centros de datos y en infraestructura para cloud computing hablan por sí solas.
“La inteligencia artificial se basa, en el fondo, en la combinación de tres elementos: algoritmos, capacidad de computación y datos”
¿Qué papel juegan la ciberseguridad y otras tecnologías como la computación cuántica en este contexto de transformación digital?
La ciberseguridad, aunque no es un elemento nuevo, sí está cobrando una nueva dimensión. Como comentábamos antes, la superficie de ataque crece, las amenazas aumentan, y la inteligencia artificial plantea nuevas necesidades y desafíos. Pero, al mismo tiempo, también ofrece nuevas herramientas, tanto para los ciber-delincuentes como para los responsables de ciberseguridad. Así que podríamos decir que estamos viendo también un cambio de ritmo en el ámbito de la ciberseguridad, con una renovación de expectativas y de capacidades. Además podemos usar IA para mejorar la seguridad y tenemos la obligación de proporcionar seguridad a la IA.
Otro elemento interesante es la computación cuántica. La computación cuántica es claramente una tecnología emergente y muy prometedora. Pero lo más probable es que tenga menos aplicaciones prácticas a corto plazo y que sus usos más concretos y definidos tarden un poco más en llegar. Probablemente no la veremos en el corto plazo con un propósito tan general como el que tiene la inteligencia artificial.
Desde su experiencia como chief digital officer, ¿Cuáles diría que son hoy los principales desafíos asociados a este rol?
Tratando de responder de forma más general sobre el rol de un chief digital officer, no solo en KPMG, sino en la industria en general y basándome también en experiencias previas, puedo decir que no es un rol puramente tecnológico. No se trata solo de ser responsable de tecnología o de tener una visión tecnológica. El chief digital officer tiene un papel mucho más amplio impulsando el cambio y la transformación organizacional de manera transversal, trabajando con todas las funciones y negocios. Trabaja de la mano con responsables de finanzas, recursos humanos, asesoría jurídica y con todas las unidades de negocio, no solo enfocado en la tecnología, sino con la misión de participar activamente en la transformación de la cultura, los procesos y el modelo de negocio, apoyándose en la tecnología como palanca clave.
Por eso, su participación en la definición de la estrategia digital es fundamental. Pero esa estrategia digital debe estar alineada y conectada con la estrategia de negocio, ya que ambas se retroalimentan para definir el rumbo global de la corporación. En este contexto, la inteligencia artificial es, una vez más, un elemento esencial que hay que identificar con precisión para entender dónde puede aportar más valor.
Por eso, en el caso de la IA, hablamos de una estrategia de inteligencia artificial alineada con la estrategia de negocio y que parte de identificar en qué áreas se puede generar más valor. Luego, se trata de construir una hoja de ruta que permita priorizar y enfocar los esfuerzos en esas áreas donde la IA pueda aportar mayor impacto, ya sea mejorando la eficiencia, optimizando la experiencia del cliente, aumentando los ingresos o explorando nuevos modelos de negocio.
Un desafío clave en todo esto es, una vez más, el factor humano. Es fundamental poner a las personas en el centro, gestionar el cambio de forma adecuada y superar las resistencias naturales que existen en cualquier organización frente a la adopción de nuevas tecnologías.
Y el tercer elemento crucial es la arquitectura tecnológica. Es imprescindible estar al día y entender qué soluciones existen y cómo funcionan. El reto está en decidir qué construir internamente y qué comprar y adoptar del mercado. Pero es esencial que la implementación de tecnologías como la nube, la inteligencia artificial generativa y otras se haga con un propósito claro: no como un proyecto por sí mismo, sino para aportar una ventaja competitiva real y un valor tangible al negocio.
¿Cómo ha evolucionado la percepción y la relevancia estratégica del CDO dentro de las organizaciones en los últimos años?
El rol ha evolucionado mucho. Personalmente, y a partir de lo que veo y experimento cada día hablando con colegas de la industria, creo que ha ganado un peso significativo. Hace unos años, ese rol prácticamente no existía o se limitaba más al perfil tradicional del CIO, encargado de la tecnología como función de soporte al negocio. Hoy en día, vemos con mucha más frecuencia a estos profesionales en el comité de dirección, participando en decisiones estratégicas de primer nivel. Esto tiene mucho sentido, porque responde a una necesidad clara que confirman los informes y encuestas que realizamos: la transformación digital no es un proyecto con principio y fin, sino una palanca continua de crecimiento y competitividad. Es un proceso permanente, que forma parte de la vida de la empresa, al igual que cualquier otra función o unidad de negocio.
En definitiva, la expectativa sobre este rol es mucho mayor: mayor visibilidad, más responsabilidad y una demanda para manejar no solo la tecnología, sino también todos los aspectos relacionados con la estrategia y con las personas.
“El rol del chief digital officer ha ganado un peso significativo y participa en decisiones estratégicas de primer nivel”
¿Qué competencias cree que son fundamentales para que un chief digital officer tenga un impacto real en el negocio, más allá del conocimiento técnico?
Como hemos comentado, se trata de tener una visión estratégica y de negocio. No es solo alinear tecnología y negocio, sino construir una única estrategia corporativa. Para eso, hace falta conocer bien no solo la tecnología, sino también el modelo de negocio: de dónde vienen los ingresos, cuáles son los costes, cuál es la propuesta de valor, y detectar dónde la digitalización puede aportar ventajas competitivas o abrir nuevas oportunidades. También es clave anticipar cómo otros actores pueden usar la tecnología para competir con modelos más tradicionales. Eso requiere una visión estratégica clara.
Luego está el liderazgo, especialmente en la gestión del cambio. Hacer que ese cambio ocurra. A eso se suman habilidades como trabajar en equipo, comunicar bien, saber escuchar y tener capacidad de influencia.La tecnología no puede estar desconectada de estas capacidades. Hay que saber inspirar a distintos niveles y comunicar de forma efectiva. Me he encontrado con la necesidad de comunicar tanto con los equipos técnicos como con el consejo de administración, y, evidentemente, son audiencias muy distintas. Los niveles de conocimiento, las preguntas, las preocupaciones… todo cambia, y hay que saber adaptarse para explicar bien los proyectos y participar en ese diálogo.
Hemos hablado mucho de estrategia, de liderazgo, de comunicación, de gestión del cambio, de trabajo en equipo… pero esto no va solo de “luces largas”, también hay que tener “luces cortas”. Es decir, combinar esa visión estratégica con capacidad real de ejecución: priorizar iniciativas, ejecutar proyectos, hacer que las cosas pasen en tiempo y forma (dentro de un marco de inversión y gasto), establecer métricas y hacer un seguimiento riguroso.
La parte operativa no se puede delegar sin más ni considerar algo menor. No basta con tener la visión; también hay que estar encima para asegurar que se lleva a la práctica.
¿Qué se necesita para que una transformación digital sea efectiva y dure en el tiempo?
Muchas cosas. La transformación digital no es algo aislado; forma parte de la transformación completa de la compañía, y la tecnología es solo una de sus piezas. Hay que saber qué tecnología necesitas para lo que quieres hacer, pero también qué te permite hacer hoy la tecnología, e incorporar eso a tu estrategia. Ahora bien, sin el componente humano, no hay transformación. La gestión del cambio es tan clave como la tecnología.
Y, como decíamos, hay que combinar visión y ejecución. De poco sirve una gran estrategia si no es realista ni se puede llevar a la práctica. La hoja de ruta debe ser ejecutable, y hay que tener la capacidad de hacer que pase… mientras el negocio sigue funcionando.
Mirando al medio plazo, ¿Cuáles serán las grandes palancas que marcarán el futuro de la transformación digital? ¿Cómo se está preparando KPMG para seguir liderando ese camino?
El futuro es muy prometedor y realmente apasionante. Creo que estamos en un momento clave, y la irrupción de la inteligencia artificial, especialmente la generativa, es un elemento que te obliga a replantearte muchas cosas. Abre la puerta a cambiar tu posición en el mercado. En un entorno más estático, es difícil recortar ventajas competitivas. Pero cuando aparece una tecnología tan disruptiva como esta, las distancias se acortan, y quienes la adopten con acierto tendrán una oportunidad real de adelantarse. Nosotros estamos muy ilusionados, porque hemos apostado fuerte por ello.
