Numerosas organizaciones han probado la inteligencia artificial en procesos puntuales. Pero es cuando se intenta ponerla al frente de procesos críticos, con resultados medibles y el control y rigor que exige el negocio cuando surgen las preguntas de verdad. De hecho entre el 88% y el 95% de los pilotos de IA generativa en empresas no llegan a producción

En muchos sectores (banca, seguros, energía, telecomunicaciones...), las operaciones clave no admiten margen de error: un fallo en procesos financieros, regulatorios u operativos conlleva un coste económico, reputacional o de cumplimiento normativo muy elevado.

Por eso, el reto no reside en comprobar si la tecnología es capaz de ejecutar una tarea, sino en determinar si se puede confiar en delegarla de forma plenamente auditable, garantizando la trazabilidad exacta de qué se ha hecho, cómo, bajo qué reglas de negocio y a partir de qué información.

El valor de esta sesión organizada por CIONET, radica en contrastar entre pares cómo se construye esa confianza en la práctica. Lejos de planteamientos teóricos o discursos comerciales, el encuentro plantea un debate directo sobre:

• qué evidencias exigir antes de dar el paso,

• qué niveles de supervisión humana mantener

• y cómo medir el impacto real frente a la operación diaria.

¿Qué aprendizajes hay al intentar dar ese salto? Contaremos con expertos de Maisa, compañía española que ha levantado recientemente 21 mill de euros, enfocada no en hacer más con IA, sino por resolver el problema que frena a la mayoría de las empresas para llevar la IA de piloto a producción: confianza, control y evidencia auditable, y que está ya operando en grandes marcas de sectores críticos de nuestro país. 

Los ejes de la conversación

• Elegir dónde empezar. No todos los procesos justifican la inversión de la misma manera. ¿Cómo se valora el impacto, la complejidad y el riesgo antes de decidir por dónde entrar

• Fiabilidad y control. ¿Qué evidencias necesita una organización antes de delegar un proceso en la IA? ¿Dónde y cómo se traza la línea de cuándo debe intervenir una persona?

• Puesta en producción. Integrar la IA con los sistemas, las reglas y los equipos existentes no es trivial. ¿Qué barreras aparecen realmente al pasar del piloto a la operación diaria?

• Retorno y escala. Medir el resultado no es solo medir eficiencia: incluye supervisión, gestión de excepciones y mantenimiento. ¿Qué hace que un proceso, una vez funcionando, sea replicable a otros?

A quién va dirigida
Un formato reducido y de conversación abierta entre ocho directivos con responsabilidad real sobre estas decisiones: CIOs y responsables de IA, Transformación o Automatización con capacidad de impulsar proyectos y conexión directa con las áreas de negocio, procedentes de organizaciones de los sectores financiero, asegurador, energético y de telecomunicaciones.