OpenText ha celebrado en Madrid una nueva edición de su Summit, un evento que volvió a reunir a clientes y partners para analizar el impacto de la inteligencia artificial en el negocio y su papel en la transformación de las organizaciones.
Durante la apertura, Pedro Soldado, vicepresidente de ventas para el sur de Europa de OpenText, subrayó que la inteligencia artificial está redefiniendo las capacidades de innovación y el acceso a la tecnología en las empresas. En su intervención destacó que esta tecnología “está cambiando las barreras de entrada y las inversiones necesarias para hacer cosas”, lo que está acelerando su adopción en múltiples sectores y habilitando nuevos usos empresariales y cotidianos.
Su mensaje se centró en el papel de la información como base de la inteligencia artificial. “Si la información no es confiable y no aporta contexto, la inteligencia artificial no funciona”, señaló, insistiendo en que la calidad del dato es el pilar fundamental de los nuevos modelos. En este sentido, identificó tres ejes clave: información fiable y contextualizada, gobierno de la inteligencia artificial y seguridad del dato.
Uno de los grandes retos es el crecimiento exponencial de la información, especialmente la no estructurada, que aumenta a un ritmo cercano al 55 % anual, lo que implica duplicar su volumen en apenas dos años. Este crecimiento convive con un ecosistema más complejo, donde interactúan personas, aplicaciones, agentes automatizados y sistemas externos, ampliando la superficie de riesgo y dificultando el control.
En este escenario, advirtió de los riesgos de operar sin contexto. Una respuesta de inteligencia artificial puede ser correcta desde el punto de vista técnico, pero no necesariamente válida si no encaja en la situación concreta. También señaló la dificultad creciente de supervisión en sistemas avanzados, donde en algunos casos “no siempre es sencillo entender cómo se toman las decisiones o bajo qué criterios se producen”.
Introdujo además el concepto de “trabajadores digitales”, sistemas de inteligencia artificial que deben gestionarse de forma similar a empleados humanos. Estos agentes requieren configuración, formación, supervisión y evaluación continua. Aunque permiten automatizar procesos y mejorar la eficiencia, su autonomía está siempre limitada por las reglas y permisos definidos por las organizaciones.
La seguridad del dato y el cloud soberano son las dos prioridades estratégicas para las organizaciones
Impacto geopolítico y seguridad del dato
En su intervención, Gonzalo Usandizaga, vicepresidente de ventas de OpenText, abordó el impacto del contexto geopolítico sobre la tecnología, situando la seguridad del dato como prioridad estratégica. En sus palabras, “en los últimos 40 días el mundo ha cambiado mucho” y, en ese entorno, “la seguridad del dato” se ha convertido en un elemento central para las organizaciones.
Advirtió de que la información ha pasado a ser un activo crítico en contextos de conflicto, convirtiéndose en un objetivo potencial. Esto obliga a replantear la arquitectura tecnológica y las estrategias de protección de datos, especialmente en entornos globales con mayor exposición y riesgo.
A partir de ejemplos del sector tecnológico, explicó cómo determinadas infraestructuras críticas pueden verse afectadas con impacto directo en la continuidad del servicio. Este escenario ha llevado a algunas organizaciones a revisar la ubicación de sus datos y reforzar su resiliencia operativa.
En este contexto, destacó el auge del cloud soberano como respuesta a varios riesgos: posibles interrupciones del servicio en crisis, protección de datos sensibles, riesgo de acceso no autorizado por terceros y alta volatilidad regulatoria. “El mundo está cambiando” y, añadió, “la seguridad del dato es absolutamente crítica ahora mismo”.
Más allá del contexto geopolítico, abordó los retos operativos del crecimiento de la información. El volumen de datos sigue aumentando, gran parte alojado en entornos internos, lo que obliga a mejorar su gestión y gobernanza. Subrayó que el valor no reside en la cantidad de datos, sino en su calidad: sin información estructurada, contextualizada y accesible, la inteligencia artificial pierde eficacia.
También destacó la automatización como palanca de transformación. Las organizaciones aceleran su adopción para mejorar la eficiencia y escalar su impacto, con ejemplos de optimización y ahorro de costes mediante la modernización de infraestructuras y procesos.
Opentext analizó las principales limitaciones actuales de la inteligencia artificial, especialmente el acceso incompleto a los datos y la dependencia crítica de su calidad y contexto
Acceso a la información y evolución de la IA
Por su parte, Mario Montesinos, global head of value engineering en OpenText, centró su intervención en una de las principales limitaciones de la inteligencia artificial: el acceso a la información. Según explicó, “las herramientas de IA solo tienen acceso a un 10 % de la información que existe”, aunque aun así ya están generando mejoras significativas en productividad.
A partir de esta idea, planteó el potencial transformador de la tecnología si pudiera acceder al resto de la información disponible en las organizaciones, tanto estructurada como no estructurada. Esto incluye sistemas como ERP o CRM, así como documentos, informes y registros operativos o transaccionales.
Insistió en que el principal desafío no es el volumen de datos, sino su calidad: “la inteligencia artificial es buena cuando tenemos la información adecuada. No depende del volumen, depende de la calidad”. Muchas organizaciones trabajan aún con datos redundantes, obsoletos o poco relevantes, un problema agravado por el crecimiento de los contenidos digitales.
Este contexto exige procesos de racionalización, normalización y contextualización del dato para extraer valor real. En paralelo, defendió la evolución hacia modelos más avanzados más allá de la IA generativa. “No estamos hablando de la IA generativa. Eso fue el año pasado”, señaló, apuntando a sistemas capaces de ejecutar tareas complejas de forma autónoma.
En este nuevo paradigma, los llamados empleados digitales pueden operar de forma continua, automatizando procesos, aunque requieren una gestión estructurada durante todo su ciclo de vida. Esto permitirá reorganizar estructuras empresariales y redefinir procesos mediante la automatización de tareas.
Sin embargo, Montesinos recalcó que estos sistemas no pueden operar sin control. Para ello, introdujo el papel de los orquestadores, encargados de coordinar, supervisar y auditar las decisiones de los agentes. Además, propuso el concepto de “genoma agéntico”, basado en un modelo de autonomía graduada donde las decisiones dependen del nivel de confianza y del impacto en el negocio. “Cuando el impacto es alto o la confianza es baja, la decisión debe recaer en el humano”.
Este enfoque impulsa una evolución organizativa en la que los profesionales dejan de centrarse en la ejecución de tareas para asumir un rol más estratégico, actuando como arquitectos de los resultados y definiendo las reglas del sistema.
