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Para empezar, ¿cuáles son los principales objetivos con los que asumes este nuevo cargo como presidente de TIMIA?
Asumo esta responsabilidad con una prioridad muy clara: ayudar a las organizaciones a convertir la inteligencia artificial en impacto real de negocio. En TIMIA entendemos que la transformación no es solo tecnológica; también es organizativa, cultural y operativa. Por eso queremos acompañar a las empresas en todo el proceso, desde la estrategia hasta la implantación, asegurando que cada iniciativa tenga un propósito claro, esté alineada con el negocio y genere resultados medibles. El reto ahora es pasar definitivamente de la experimentación a la ejecución.
La transformación impulsada por la inteligencia artificial no puede delegarse únicamente en las áreas técnicas. Requiere liderazgo desde muy arriba, visión estratégica y un compromiso real con el cambio.
LUIS ECHÁVARRI, TIMIA
¿Podrías resumirnos tu bagaje profesional?
Mi trayectoria ha estado siempre vinculada a la transformación empresarial a través del dato y la tecnología, con un foco muy claro en los últimos años en la aplicación práctica de la inteligencia artificial. He trabajado en la intersección entre negocio y tecnología, ayudando a organizaciones a integrar capacidades analíticas y de IA dentro de sus procesos y modelos de decisión. Esa visión es precisamente la que hoy aplicamos en TIMIA, la de entender la IA no como un fin, sino como un medio para transformar la forma en la que las empresas operan y crean valor.
Desde tu perspectiva, ¿por qué muchos proyectos de inteligencia artificial no llegan a generar un impacto real en las empresas?
Porque en demasiadas ocasiones se plantean como proyectos puramente tecnológicos y no como iniciativas de negocio. Se empieza por la herramienta, en lugar de partir del problema que se quiere resolver. De hecho, en muchas organizaciones estamos viendo un enfoque inicial muy centrado en la IA aplicada al desarrollo, en parte para no tensionar todavía a las áreas de negocio.
A esto se suman otros factores: falta de patrocinio ejecutivo, dificultades con la calidad y disponibilidad del dato, carencias de gobierno y ausencia de una definición clara de qué significa realmente el éxito. Sin esos pilares, los proyectos se quedan en pruebas de concepto interesantes, pero desconectadas de la operación y del negocio.
¿Cuáles son los principales errores que están cometiendo actualmente las compañías al implantar soluciones de IA?
El error más habitual es pensar que la IA puede implantarse sin transformar el resto de la organización. Se lanzan iniciativas con rapidez, pero sin adaptar procesos, roles ni modelos de gobierno. Sigue faltando un acompasamiento real entre tecnología y negocio.
También vemos un exceso de pilotos que nunca escalan, porque no se diseñan desde el inicio para generar impacto. Y, en muchos casos, se incorporan copilotos o asistentes sin una estrategia global que contemple aspectos críticos como la seguridad, la integración o la formación de las personas.
Además, hay dos ámbitos donde va a estar la verdadera diferencia competitiva y que serán mucho más difíciles de comoditizar: los datos y el talento. Y no hablo solo de talento interno; también será clave contar con partners externos fiables, comprometidos y con capacidad real de ejecución. Ahí creemos que TIMIA puede aportar mucho valor.
¿Qué sectores están liderando la adopción efectiva de la inteligencia artificial y dónde identifica el mayor potencial de transformación a corto y medio plazo?
Sectores como banca, seguros, utilities, telecomunicaciones o industria están liderando la adopción efectiva de la IA, en buena medida por la presión regulatoria, la necesidad de ganar eficiencia y la disponibilidad de datos. Pero el verdadero potencial no depende tanto del sector como de la capacidad de cada organización para rediseñar sus procesos en torno a la IA.
Las compañías que sean capaces de dar ese paso, pasar de automatizar tareas a transformar decisiones, serán las que realmente capturen el valor. Y, en términos de productividad individual, el impacto va a ser transversal: todos nos vamos a ver afectados, de hecho, ya lo estamos viendo.
¿Qué papel cree que deben jugar los directivos empresariales en este proceso de adopción tecnológica?
Su papel es absolutamente clave. La transformación impulsada por la inteligencia artificial no puede delegarse únicamente en las áreas técnicas. Requiere liderazgo desde muy arriba, visión estratégica y un compromiso real con el cambio.
Además, estamos ante un entorno especialmente complejo, no solo por su profundidad, sino también por la velocidad a la que evoluciona. Algunas organizaciones siguen tratando la IA como si fuera una tecnología más, y no lo es. La dirección de las organizaciones tiene que empezar por entender qué es realmente la IA y qué implicaciones tiene para su negocio. La IA es mucho más que hacer preguntas a ChatGPT.
A partir de ahí, deben actuar como sponsors reales, fijar prioridades y asegurar que la organización evoluciona en la dirección adecuada. Sin ese liderazgo, la IA difícilmente pasará de ser una iniciativa aislada en nuestras organizaciones, pero no probablemente para la competencia.
¿Cómo pueden las organizaciones equilibrar la innovación en IA con aspectos como la ética, la regulación y la confianza?
Para empezar, siendo coherentes con lo que realmente se quiere hacer y evitando tratar estos temas como una simple obligación regulatoria. Y esto aplica a todos los actores implicados en el proceso (tecnología y negocio).
La ética, la seguridad, la trazabilidad o la explicabilidad no deben añadirse al final, como una capa posterior. Tienen que formar parte del diseño desde el principio. No son frenos a la innovación; son condiciones necesarias para escalar la IA de forma sostenible y generar confianza, tanto dentro como fuera de la organización.
¿Qué tendencias en inteligencia artificial consideras que marcarán la agenda empresarial en los próximos años?
Estamos viendo una evolución muy clara hacia modelos más autónomos, en los que la IA no solo asiste, sino que participa de forma cada vez más activa en la toma de decisiones. También veremos una transformación profunda de los procesos empresariales, que empezarán a diseñarse desde el inicio para convivir con la IA. Al mismo tiempo, creo que la colaboración real entre múltiples agentes todavía tardará en madurar, porque heredará muchos de los problemas de coordinación que ya existen en las organizaciones humanas.
La multimodalidad, la especialización de modelos y las capas semánticas que faciliten el acceso al conocimiento corporativo van a ser claves. Y, sobre todo, veremos un cambio claro de foco: de la experimentación a la exigencia de resultados. La IA tendrá que demostrar cada vez más su impacto directo en el negocio.
