Tres jornadas en Almería para llevar la inteligencia artificial al trabajo real de las cooperativas
Durante los días 29, 30 y 31 de julio, COEXPHAL organizó en Almería tres jornadas centradas en la aplicación de la inteligencia artificial al entorno de las cooperativas agrarias. La formación fue impartida por Mike Mösch, Chief Digital Officer de AIVERSO y AI Tender X, y José Miguel García López, consultor de inteligencia artificial en AIVERSO. Las jornadas reunieron tanto a profesionales de distintas áreas de las organizaciones como a responsables de gerencia.
El objetivo no era enseñar una colección de herramientas ni demostrar todo lo que puede hacer hoy la inteligencia artificial. La cuestión era bastante más relevante para una organización: cómo pasar de utilizar IA de manera puntual a incorporarla con sentido dentro de los procesos reales de trabajo.
Porque una cooperativa no necesita simplemente generar textos más rápido. Necesita trabajar con información agronómica, documentación técnica, expedientes, normativa, datos administrativos, procedimientos internos y decisiones que afectan directamente a su actividad. Y es precisamente en ese contexto donde empiezan a aparecer tanto las posibilidades reales de la inteligencia artificial como sus límites.
De utilizar inteligencia artificial a saber dónde puede aportar valor
Uno de los primeros cambios que se produce cuando una organización empieza a comprender estas tecnologías es dejar de preguntarse únicamente qué puede hacer una determinada plataforma. La pregunta pasa a ser otra: ¿en qué parte de nuestro trabajo tiene sentido utilizar inteligencia artificial?
Ese cambio de perspectiva es fundamental. No todos los procesos necesitan IA. No todas las tareas deben automatizarse. Y no todos los problemas se resuelven construyendo un asistente.
Durante las jornadas se trabajó precisamente sobre esa diferencia. Antes de pensar en soluciones hay que comprender bien la tarea: qué información se utiliza, de dónde procede, qué resultado se espera, quién debe revisarlo y qué decisiones siguen dependiendo necesariamente de una persona.
Esta forma de trabajar desplaza el foco desde la herramienta hacia el proceso. Y es especialmente importante en organizaciones donde buena parte del conocimiento está distribuido entre documentos, hojas de cálculo, correos electrónicos, procedimientos, experiencia acumulada por los profesionales y sistemas que muchas veces no están conectados entre sí.
La oportunidad de la inteligencia artificial aparece cuando somos capaces de ordenar ese conocimiento y utilizarlo para apoyar tareas concretas.
El verdadero salto está en trabajar con contexto propio
Utilizar un modelo de inteligencia artificial para redactar un correo, resumir un documento o resolver una consulta puede aportar productividad individual. Pero el salto realmente interesante para una organización comienza cuando el sistema puede trabajar dentro de un contexto definido.
Ahí aparece la diferencia entre una conversación general con inteligencia artificial y un asistente especializado. Un asistente pensado para una cooperativa necesita saber cuál es su función, qué información puede utilizar, cuáles son sus fuentes de referencia, qué instrucciones debe seguir y, sobre todo, qué debe hacer cuando la información disponible no es suficiente.
Durante la formación se trabajaron conceptos como modelos de lenguaje, contexto, memoria, instrucciones y tratamiento de la información precisamente para comprender esta diferencia.
La conclusión es importante: un buen asistente no depende únicamente de tener un modelo más potente. Depende en gran medida de cómo se haya diseñado el entorno en el que trabaja.
Si las fuentes son incorrectas, si la documentación está desactualizada o si el proceso no está claramente definido, la inteligencia artificial puede producir una respuesta aparentemente convincente que no resulte útil para la organización. Por eso implantar IA también obliga a revisar cómo se gestiona el conocimiento interno.
La calidad de la información se convierte en una cuestión estratégica
Muchas organizaciones descubren algo cuando empiezan a trabajar seriamente con inteligencia artificial: buena parte del problema no está en la IA, sino en la forma en la que está organizada su información.
Documentos repartidos entre distintas ubicaciones. Versiones diferentes de un mismo archivo. Información que depende de una persona concreta. Procedimientos que se conocen por experiencia pero que apenas están documentados. Datos almacenados en formatos difíciles de relacionar entre sí.
Mientras una persona con años de experiencia puede reconstruir ese contexto, un sistema de inteligencia artificial necesita que determinadas relaciones sean explícitas. Eso convierte la gestión documental, la estructuración de la información y la definición de procedimientos en elementos directamente relacionados con la adopción de IA.
Durante las jornadas se trabajó con información procedente de distintos ámbitos habituales en una cooperativa, desde documentación técnica hasta información administrativa o agronómica, pero el aprendizaje de fondo era común: antes de pedir a un sistema que razone sobre la información de una organización, hay que asegurarse de que esa información puede ser comprendida, relacionada y contrastada.
La inteligencia artificial no elimina la necesidad de ordenar el conocimiento empresarial. En muchos casos, la hace todavía más evidente.
La IA debe ayudar a pensar, no ocultar la incertidumbre
Otro de los aspectos relevantes fue trabajar sobre situaciones en las que la información disponible no permite obtener inmediatamente una respuesta definitiva. Es especialmente importante en ámbitos técnicos.
Un sistema útil no debería limitarse a producir una conclusión. También debería ser capaz de distinguir entre información confirmada, hipótesis, datos que faltan y comprobaciones que todavía son necesarias.
Ese comportamiento cambia considerablemente la utilidad de un asistente. En lugar de actuar como una supuesta fuente infalible, puede convertirse en una herramienta que ayuda al profesional a ordenar un problema, localizar información relevante, plantear alternativas y preparar mejor una decisión.
El criterio profesional continúa siendo imprescindible. La inteligencia artificial puede reducir el tiempo necesario para analizar documentación, preparar un primer borrador o relacionar información dispersa, pero la validación sigue formando parte del proceso.
Esto resulta especialmente relevante en organizaciones donde una respuesta incorrecta puede tener consecuencias técnicas, administrativas, económicas o normativas.
De la productividad individual a la inteligencia organizativa
Existe además una diferencia importante entre utilizar IA de forma individual e incorporarla a una organización.
Cuando una persona utiliza ChatGPT, Claude, Gemini u otra plataforma para resolver una tarea puntual, el beneficio suele quedarse en esa persona. Cuando una empresa identifica un proceso, documenta cómo funciona y configura un sistema capaz de ayudar de manera consistente en determinadas tareas, el conocimiento empieza a convertirse en una capacidad compartida.
Ahí cambia la escala del problema. Ya no estamos hablando simplemente de productividad personal. Estamos hablando de cómo una organización puede hacer accesible su conocimiento, reducir determinados trabajos repetitivos, mejorar la preparación de información y facilitar que diferentes profesionales trabajen sobre una base común.
Y ese es uno de los escenarios más interesantes para las cooperativas. Muchas disponen de una enorme cantidad de conocimiento técnico y operativo acumulado durante años. Parte está documentado y parte permanece distribuido entre las personas que conocen profundamente la organización.
La inteligencia artificial ofrece nuevas formas de utilizar ese conocimiento, pero para hacerlo bien es necesario transformarlo primero en una infraestructura de información suficientemente organizada.
El papel de gerencia es diferente
La incorporación de inteligencia artificial tampoco puede quedar exclusivamente en manos de quienes utilizan las herramientas. Gerencia tiene otro problema que resolver.
Debe decidir dónde merece la pena invertir tiempo, qué procesos pueden beneficiarse realmente, qué información puede utilizarse, qué riesgos existen y cómo se supervisarán los resultados. Por eso una parte de las jornadas estuvo específicamente orientada a responsables de empresas y cooperativas.
Para un equipo directivo, conocer todas las funcionalidades de una plataforma es secundario. Lo importante es desarrollar criterio: saber distinguir entre una demostración atractiva y un caso de uso que puede aportar valor real, entender qué procesos están suficientemente maduros para empezar, determinar quién será responsable del sistema y establecer qué decisiones pueden apoyarse en IA y cuáles no deben delegarse.
Porque introducir inteligencia artificial en una organización no es únicamente una decisión tecnológica. También afecta a procesos, responsabilidades, conocimiento interno y formas de trabajar.
Empezar pequeño permite pensar en grande
Las tres jornadas también permitieron trasladar una idea especialmente relevante para cualquier organización que esté comenzando: no es necesario intentar transformar toda la cooperativa de una vez.
El punto de partida más razonable suele ser identificar un proceso concreto. Un proceso suficientemente frecuente como para que una mejora tenga impacto, suficientemente delimitado como para poder controlarlo y suficientemente conocido como para comparar el resultado antes y después de introducir inteligencia artificial.
A partir de ahí se puede documentar el funcionamiento actual, identificar la información necesaria, definir las reglas del asistente, establecer los controles y probarlo con situaciones reales. Solo después tiene sentido ampliar su alcance.
Este enfoque permite aprender mucho más que desplegar herramientas de forma generalizada desde el principio. Las propias jornadas mostraron que áreas muy diferentes de una cooperativa pueden compartir problemas similares: información dispersa, tareas repetitivas, documentación que debe revisarse o decisiones que requieren reunir múltiples fuentes. Pero cada proceso necesita sus propios datos, criterios y mecanismos de validación.
La inteligencia artificial como capacidad de la organización
Después de tres jornadas trabajando con profesionales y responsables de cooperativas, probablemente la conclusión más importante no tiene que ver con ninguna plataforma concreta.
La inteligencia artificial empieza a tener verdadero valor cuando deja de percibirse como una herramienta externa y comienza a integrarse en la forma en la que la organización trabaja con su conocimiento.
Eso exige tecnología, pero también exige procesos bien definidos, documentación adecuada, profesionales capaces de supervisar los resultados y una dirección que sepa priorizar dónde merece la pena aplicarla.
El futuro de la IA en las cooperativas no consiste en utilizar más herramientas. Consiste en construir mejores formas de trabajar con la información que ya poseen.
Y ese es el cambio que permite pasar de experimentar con inteligencia artificial a convertirla realmente en una capacidad de la organización.
¿Hablamos de tu cooperativa?
Las jornadas de COEXPHAL muestran cómo trabajamos: partimos de procesos reales y de la información que ya utiliza la organización. Si quieres analizar un proceso concreto, identificar oportunidades de IA o valorar una jornada o un piloto adaptado a tu cooperativa, puedes contactar directamente con Mike Mösch.
mikemosch@aiverso.com
656 462 176
aiverso.com
– Equipo AIVERSO
