SOMG activa la inteligencia artificial en su equipo humano con AIVERSO

AIVERSO.CASOS REALES / INDUSTRIA / INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Caso empresarial · SOMG / Somisur · Écija

De identificar oportunidades a activar la IA en el corazón de una empresa industrial.

SOMG culmina junto a AIVERSO una fase decisiva de su Plan Director de Inteligencia Artificial: 14 profesionales trabajan sobre asistentes adaptados a sus departamentos para transformar oportunidades detectadas en capacidades de trabajo.

9 octubre 2026Hito: 8 octubre 2026Por AIVERSOLectura: 7 min
Equipo de SOMG junto a AIVERSO durante la entrega de diplomas de la fase de capacitación en inteligencia artificial
Écija · 8 de octubre de 2026
Jornada de cierre de la fase de activación y entrega de diplomas
14profesionales participantes de SOMG
8.10.26cierre de una fase intermedia del Plan Director
Una hoja de rutadel diagnóstico a la adopción progresiva

01 / El punto de partida

La transformación no empieza por elegir herramientas. Empieza por entender el negocio.

En una empresa industrial, incorporar inteligencia artificial exige mucho más que aprender a escribir instrucciones para un modelo. Exige conocer cómo se relacionan la planificación, las compras, las operaciones, la calidad, la atención al cliente y la gestión directiva.

Con esa perspectiva, SOMG (Somisur), empresa de Écija especializada en somieres y soluciones para el descanso, avanza junto a AIVERSO en un Plan Director de IA estructurado en fases. El trabajo arrancó con un análisis de la organización y sus procedimientos para identificar dónde podía tener sentido aplicar esta tecnología.

El objetivo del diagnóstico no era acumular ideas, sino construir una base de decisiones y prioridades para una adopción gradual y con criterios empresariales.

“El valor de la IA aparece cuando una oportunidad se convierte en una nueva capacidad de trabajo, no cuando simplemente se incorpora una herramienta.”
FASE 01

Diagnosticar

Comprender procesos, detectar oportunidades y definir las prioridades del Plan Director.

FASE 02 · HITO ACTUAL

Activar equipos

Capacitar a los profesionales y trabajar con asistentes adaptados a tareas reales.

FASE 03 · CONTINUIDAD

Consolidar

Validar los casos de uso, integrarlos progresivamente y medir su impacto.

02 / Las personas

14 profesionales. Una transformación que implica a toda la organización.

El 8 de octubre de 2026 se cerró la etapa de capacitación y activación de un grupo de 14 profesionales de SOMG, con participación de Gerencia, Presidencia y responsables de diferentes áreas.

La formación, dirigida por Mike Mösch, director y CDO de AIVERSO, se diseñó sobre oportunidades identificadas en el propio Plan Director, evitando un programa genérico desconectado de la realidad de la empresa.

La entrega de diplomas reconoció el trabajo realizado y señaló un punto de partida para continuar avanzando en la adopción de la IA.

Entrega de diplomas en SOMG tras el programa de capacitación en inteligencia artificial
Reconocimiento a los participantes de la fase de capacitación y activación.

03 / De la teoría a la práctica

Asistentes inteligentes construidos desde las tareas de cada departamento.

Los profesionales han trabajado en la creación, configuración y adaptación de asistentes de IA concebidos como apoyo a situaciones de trabajo concretas.

El planteamiento conecta cada asistente con las funciones del equipo: qué información necesita, qué resultado se espera, qué instrucciones debe seguir y cómo se valida el trabajo realizado.

Configurar un asistente no significa que ya esté integrado en producción. Esta etapa crea capacidades internas para comprobar su utilidad, perfeccionarlos y decidir cuáles conviene incorporar de forma estable.

Sesión impartida por AIVERSO durante la presentación de la implantación de IA en SOMG
Sesión práctica sobre metodología y despliegue progresivo de IA en SOMG.

04 / Ámbitos de aplicación

Un mismo Plan Director. Oportunidades específicas en cada área.

Las aplicaciones trabajadas y exploradas se relacionan con funciones de distintas áreas. Son ámbitos de oportunidad, no resultados de implantación ya acreditados.

Gerencia y propiedad

Preparación de análisis, seguimiento de información y apoyo a decisiones.

Administración y finanzas

Organización documental, análisis administrativo y preparación de informes.

Compras y aprovisionamiento

Comparación de información, proveedores y documentación de compras.

Planificación y operaciones

Procedimientos, consultas operativas y estructuración de información.

Atención al cliente y comercial

Preparación de respuestas, consultas y comunicaciones profesionales.

Calidad

Revisión y organización de procedimientos, registros y documentación.

Recursos humanos

Documentación, comunicaciones y soporte a procesos internos.

Diseño y desarrollo

Organización de especificaciones y exploración de soluciones técnicas.

05 / Así se vivió

Una activación real, en imágenes.

Sesiones de trabajo, interacción entre departamentos y aplicación práctica de la IA. Selecciona una imagen para ampliarla.

06 / Cambio organizativo

El verdadero desafío es cambiar hábitos, no acumular aplicaciones.

El valor empresarial de la IA depende de que las personas sepan reconocer oportunidades, formular una necesidad, trabajar con el sistema y verificar los resultados antes de utilizarlos.

Por eso, el programa de SOMG ha puesto el foco en la adopción profesional: que el conocimiento del negocio siga estando en manos de quienes lo gestionan y la tecnología amplíe su capacidad de actuación.

La implicación de Presidencia y Gerencia sitúa el proyecto dentro de una estrategia transversal y favorece que las mejoras futuras se coordinen entre departamentos.

Participación y discusión profesional durante el programa de inteligencia artificial de SOMG
La capacitación aborda nuevos hábitos de trabajo asistidos por IA.

07 / Lo que viene

Una fase completada. Un Plan Director que continúa.

El 8 de octubre no se cerró la transformación de SOMG. Se completó una etapa esencial para avanzar desde el diagnóstico a una adopción organizada.

El siguiente reto es determinar qué asistentes y casos de uso ofrecen suficiente utilidad para evolucionar hacia procedimientos estables, con supervisión, seguridad, criterios de calidad y responsabilidades definidas.

  1. Validar los casos prioritariosComprobar resultados y condiciones de uso con los responsables de cada proceso.
  2. Definir criterios operativosEstablecer cómo se gestionan datos, verificaciones y responsabilidades.
  3. Incorporar progresivamenteIntegrar las soluciones que demuestren utilidad dentro de las rutinas de trabajo.
  4. Medir lo que cambiaAnalizar adopción, tiempo de ejecución, calidad y otras métricas pertinentes.

AIVERSO × SOMG

La IA aporta valor cuando se convierte en una capacidad de la organización.

El caso de SOMG muestra una secuencia realista: comprender el negocio, identificar oportunidades, preparar a las personas y avanzar hacia implantaciones evaluables. El proyecto se desarrolla en el marco del convenio entre AIVERSO y el Círculo Empresarial y Desarrollo de Écija (CEDÉ).

Preguntas frecuentes

Del Plan Director a la aplicación práctica

¿Qué es el Plan Director de Inteligencia Artificial de SOMG?

Es una hoja de ruta para analizar procesos, priorizar oportunidades, capacitar a los equipos y orientar la adopción progresiva de soluciones de IA en la organización.

¿Qué se completó el 8 de octubre de 2026?

La fase de capacitación y activación de 14 profesionales de diferentes áreas de SOMG, que culminó con una entrega de diplomas. No supone la finalización del Plan Director completo.

¿Los asistentes de IA ya están integrados en todos los departamentos?

No se afirma eso. Los participantes trabajaron en la configuración y adaptación de asistentes; su integración estable requiere validación, criterios de seguridad y evaluación de resultados.

¿Cuál es el papel de AIVERSO?

Acompaña a SOMG en su Plan Director de IA, desde el análisis de oportunidades hasta la capacitación y orientación de la adopción empresarial de esta tecnología.

© AIVERSO · Caso empresarial SOMG · Octubre 2026Metodología · Personas · Procesos · Inteligencia Artificial
Fotografía ampliada de las sesiones SOMG

¿Cómo implantar IA en una empresa?

Guía integral de metodología, gobernanza y rediseño de procesos para una implantación de IA segura.

Implantar Inteligencia Artificial en una empresa consiste en transformar las herramientas de IA generativa de iniciativas individuales e informales en un sistema corporativo, gobernado y profundamente integrado en la estructura cognitiva de los procesos de negocio.

A diferencia del uso ocasional de software (como ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot), la implantación real requiere establecer un protocolo de gobierno corporativo, consolidar el conocimiento en activos digitales inventariables dentro del patrimonio operativo de la empresa y aplicar una metodología inversa basada en Business Process Management (BPM). Este proceso aborda los flujos de tareas, comunicaciones y decisiones para optimizar procesos clave, medir el rendimiento mediante 5 KPI de proceso, mantener la supervisión humana (Human-in-the-Loop) y aumentar la capacidad de ejecución sin elevar de manera lineal los costes estructurales.

1. El punto de partida: Diferencia entre usar IA e implantar IA

El primer error en las organizaciones es confundir el uso individual de herramientas con una verdadera implantación de Inteligencia Artificial.
En muchas empresas y cooperativas es habitual encontrar a profesionales de gestión, responsables de departamento o técnicos de campo utilizando soluciones como OpenAI, Copilot, Gemini o Claude de forma ocasional para resolver tareas puntuales (redactar correos, resumir textos o preparar documentos).

Esta utilización informal presenta serias limitaciones estratégicas y organizativas

  • Variabilidad en la calidad y en los tiempos:
    Una misma tarea se ejecuta unas veces con IA y otras manualmente, generando volatilidad en la metodología, en los tiempos de respuesta y en la calidad del resultado entregado.
  • Impacto organizativo acotado:
    Las iniciativas aisladas resuelven problemas individuales, pero dejan intactos los flujos de trabajo globales y la eficiencia transversal de la empresa.
  • Riesgo crítico de seguridad de la información:
    Al no disponer de soluciones oficiales, los empleados recurren a cuentas personales o herramientas gratuitas introduciendo información confidencial corporativa, asumiendo riesgos graves de privacidad.

La implantación real no consiste en lograr que los empleados «usen IA», sino en diseñar un sistema corporativo autorizado, controlado, recurrente y accesible que incorpore la IA de forma sistemática en la estructura de procesos de la organización.

2. Fase 1: Establecer el Protocolo de Uso Corporativo (Gobernanza)

El primer síntoma inequívoco de que una empresa ha iniciado una implantación real es la aprobación de un protocolo corporativo de uso de Inteligencia Artificial.
La ausencia de este documento confirma que la organización carece de estructura alrededor de la tecnología.

El protocolo de uso actúa como una herramienta organizativa clave que define

  1. Sistemas autorizados:
    Determinación formal de qué herramientas y plataformas corporativas se pueden utilizar en cada área.
  2. Condiciones y seguridad de datos:
    Normas sobre el tratamiento de la información confidencial de la empresa y los clientes.
  3. Marco de responsabilidad:
    Asignación explícita de la responsabilidad del usuario sobre los entregables y establecimiento de mecanismos de supervisión.

Mediante este marco de gobernanza, la empresa elimina las contradicciones entre la práctica informal de la plantilla y la inacción corporativa, convirtiendo la IA en una capacidad oficial y protegida.

3. Fase 2: De la herramienta al patrimonio operativo y activo digital

El segundo hito metodológico exige contratar entornos de suscripción corporativa e integrarlos como la plataforma habitual de trabajo.
Este paso resuelve la vulnerabilidad que supone la fuga de conocimiento empresarial.

Protección contra la fuga de conocimiento

Si un profesional destaca en el uso personal de la IA pero trabaja en un entorno privado, todo el aprendizaje, los prompts y el conocimiento contextual residen en su cabeza.
Si abandona la organización, esa capacidad desaparece con él.

Creación de activos digitales corporativos

Al estructurar el trabajo en cuentas corporativas con memorias, instrucciones, asistentes y agentes de IA diseñados para cada puesto, el conocimiento se queda dentro de la infraestructura cognitiva de la empresa.

Este conjunto se transforma en una nueva clase de activo digital empresarial que se puede inventariar, auditar, actualizar y reutilizar:

  • Agentes especializados:
    Asistentes para procesos de compras, licitaciones públicas, análisis financiero, calidad o atención al cliente.
  • Instrucciones y procedimientos estandarizados:
    Sustitución de prompts individuales por procedimientos corporativos validados.
  • Capacidad compartida transversal:
    Extensión de la IA más allá de la dirección y administración hacia operaciones, producción, logística, mantenimiento y trabajo técnico de campo en cooperativas agrarias.

4. Fase 3: La Metodología Inversa: Implantar desde los procesos de negocio (BPM)

AIVERSO aborda la implantación desde la metodología inversa: en lugar de empezar eligiendo qué tecnología o modelo de IA comprar, se analiza cómo funciona operativamente la empresa y dónde se concentran el mayor coste, la mayor lentitud y la dependencia del trabajo manual.

Los 3 componentes operativos del trabajo

Siguiendo la disciplina de Business Process Management (BPM), el trabajo se descompone en tres categorías principales:

  1. Procesos impulsados por tareas:
    Actividades de ejecución, revisión, registro, clasificación, comparación o transformación documental.
  2. Procesos impulsados por comunicaciones:
    Flujos internos y externos de correos, incidencias, consultas, ofertas e intercambios con clientes, proveedores, socios o administraciones.
  3. Procesos impulsados por decisiones:
    Situaciones orientadas a interpretar información, evaluar alternativas y aplicar criterio de negocio.

Adaptación por tipología de organización y sector

La implantación se ajusta a las dinámicas concretas de cada sector:

  • Empresas productivas:
    Intervención directa en el proceso transversal principal: desde la recepción del pedido hasta la entrega del producto.
  • Empresas de servicios intensivas en conocimiento (ingenierías, transporte, etc.):
    Optimización del flujo que abarca desde la solicitud de oferta hasta la entrega de la propuesta y la ejecución del servicio.
  • Cooperativas agrarias:
    Separación analítica entre los procesos de gestión/gobernanza (administración, ayudas, comercialización) y el trabajo técnico agronómico en el campo.
  • Empresas licitadoras (AI TenderX):
    Aplicación especializada para acelerar el análisis documental masivo, la coordinación de profesionales y el cumplimiento de plazos en licitaciones públicas.

5. Fase 4: Medición del rendimiento mediante 5 KPI de proceso

La implantación de IA no se evalúa por sensaciones o número de licencias contratadas, sino por la variación verificable del coste y el esfuerzo operativo.
En proyectos reales en departamentos específicos, la implantación de la metodología adecuada ha alcanzado reducciones de coste estructural de entre el 50% y el 70% (cifras condicionadas al volumen y grado de repetición del proceso inicial).

Los 5 KPI fundamentales de implantación

  1. Reducción del tiempo de ejecución:
    Disminución de horas requeridas en los procesos individuales intervenidos.
  2. Aceleración del proceso transversal principal:
    Reducción del ciclo global pedido-entrega o solicitud de oferta-propuesta.
  3. Optimización del coste estructural:
    Menor coste operativo por unidad de trabajo realizada.
  4. Mejora de la calidad y reducción de la tasa de error:
    Disminución comprobable de fallos documentales e intelectuales.
  5. Aumento de la capacidad operativa:
    Capacidad de absorber mayor volumen de actividad sin incrementar de forma lineal la plantilla.

Aceleración de indicadores estratégicos

A través de estos KPI se impacta directamente en dos métricas de velocidad de negocio:

  • Time to Execute:
    Reducción del tiempo necesario para transformar una decisión o solicitud en una acción completada.
  • Time to Market:
    Aceleración en el lanzamiento de propuestas, servicios y soluciones hacia el mercado.

6. Fase 5: Los 4 resultados operativos y el modelo Human-in-the-Loop

El principio operativo que abandera AIVERSO es claro: «Deja de trabajar manualmente».
Esto no significa sustituir la responsabilidad ni el talento humano, sino erradicar la carga manual en tareas cognitivas que la IA puede asistir, preparar o revisar.

Entrada de Información
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IA: Análisis, Estructuración y Borrador
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IA: Control de Calidad y Tasa de Error
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HUMAN-IN-THE-LOOP: Criterio, Negociación y Validación Final

Los 4 grandes resultados de la implantación efectiva

  1. Reducción sistemática de la tasa de error:
    La IA se despliega como una capa de revisión continua que audita borradores, verifica la consistencia documental y detecta desviaciones que antes no se revisaban por falta de tiempo.
  2. Acceso democratizado al conocimiento:
    Eliminación de las barreras de búsqueda. Los profesionales acceden de forma inmediata a procedimientos, normativas e históricos sin depender de la localización de otras personas.
  3. Mejora de la capacidad de decisión (Business Intelligence asistido):
    Reducción radical del tiempo transcurrido entre los datos del ERP/Excel y la decisión directiva, permitiendo analizar escenarios y formular preguntas complejas en tiempo real.
  4. Capacidad de escala sin crecimiento lineal de costes:
    Absorción de mayor volumen de negocio manteniendo la estructura operativa actual.

El modelo Human-in-the-Loop

AIVERSO rechaza la automatización ciega o autónoma.
En el modelo Human-in-the-Loop, la IA analiza, estructura y propone; mientras que la decisión relevante, la negociación, la validación final y la responsabilidad recaen siempre en el profesional.

Convertir la IA en capacidad estratégica con Mike Mösch y AIVERSO

La implantación exitosa de la Inteligencia Artificial exige alinear tres piezas clave: procesos correctamente diagnosticados, sistemas de IA corporativos bien diseñados y personas formadas y motivadas para adoptarlos en su día a día.

Mike Mösch, Chief Digital Officer de AIVERSO y AI TenderX, cuenta con aproximadamente tres décadas de experiencia asesorando a empresas e instituciones en España en Business Process Management, transformación digital e IA generativa.
Su enfoque metodológico está orientado a acompañar a direcciones generales, gerencias y responsables operativos en el mapa de trabajo real, el diseño del roadmap de implantación y la creación de activos digitales sostenibles.