De utilizar Inteligencia Artificial a implantarla en la profesión del técnico agrícola en España
El próximo 18 de noviembre de 2026, Mike Mösch, CDO de AIVERSO, participará como ponente en el III Congreso Técnico de la Ingeniería Agrícola, que se celebrará los días 18 y 19 de noviembre en La Alameda del Obispo – IFAPA, en Córdoba.
El Congreso está organizado por el Consejo General de Colegios Oficiales de Ingenieros Técnicos Agrícolas de España, con el Colegio de Ingenieros Técnicos Agrícolas de Córdoba como anfitrión, y reunirá a profesionales, empresas, investigadores y representantes de las administraciones públicas.
Bajo el lema «Del dato a la solución: IA, teledetección y gestión sostenible del campo y espacios verdes», esta tercera edición abordará algunos de los principales cambios tecnológicos que están afectando actualmente a la Ingeniería Agrícola y a la gestión de las explotaciones.
Entre las áreas de trabajo previstas se encuentran la Inteligencia Artificial y el análisis de datos, la teledetección, los drones, la gestión de explotaciones, la fertilización, la receta fitosanitaria, el cuaderno de explotación y la gestión sostenible de los espacios verdes.
De hablar de Inteligencia Artificial a implantarla
La participación de AIVERSO estará centrada en uno de los retos que consideramos prioritarios para empresas, cooperativas y profesionales del sector agroalimentario: cómo convertir la Inteligencia Artificial en una herramienta real de trabajo y no limitar su adopción al uso aislado de aplicaciones de IA generativa.
La cuestión ya no es únicamente conocer herramientas como ChatGPT, Copilot, Gemini o Claude. El siguiente nivel consiste en identificar qué procesos pueden mejorarse, qué tareas continúan ejecutándose manualmente, dónde se producen pérdidas de tiempo o errores y en qué puntos la IA puede integrarse de manera segura y medible.
Esto implica pasar del uso individual de herramientas a una verdadera implantación de IA dentro de los procesos de negocio.
En AIVERSO trabajamos precisamente desde este enfoque: analizar primero el proceso y posteriormente determinar qué combinación de IA generativa, agentes, automatización, gestión documental, análisis de datos o integración con los sistemas existentes resulta adecuada.
IA aplicada a procesos reales del sector agroalimentario
El sector agrícola y agroalimentario dispone de numerosos procesos en los que la IA puede generar mejoras operativas concretas.
Entre ellos se encuentran el análisis y resumen de normativa, la gestión documental, la preparación de comunicaciones para socios y clientes, el tratamiento de incidencias, la consulta de documentación técnica, el análisis de datos, la elaboración de informes, la gestión administrativa o la automatización de determinadas tareas repetitivas.
El objetivo no debe ser incorporar IA porque exista una nueva tecnología disponible, sino determinar dónde puede reducir el tiempo de ejecución, disminuir errores, mejorar la capacidad de análisis o facilitar la toma de decisiones.
Para ello resulta igualmente necesario establecer criterios de uso, mecanismos de revisión humana, políticas de protección de la información y procedimientos que permitan verificar la calidad de los resultados generados por los sistemas de IA.
Tecnología al servicio del criterio profesional
El planteamiento del III Congreso Técnico de la Ingeniería Agrícola coincide con esta visión práctica.
La organización ha diseñado el encuentro para combinar ponencias técnicas, experiencias profesionales y mesas redondas, buscando que las nuevas tecnologías puedan traducirse en soluciones aplicables al trabajo diario de los profesionales de la Ingeniería Agrícola.
Desde AIVERSO compartimos ese principio: la tecnología no sustituye el conocimiento técnico ni el criterio profesional; debe aumentar su capacidad de actuación.
La Inteligencia Artificial puede acelerar determinadas tareas, analizar grandes volúmenes de información y asistir en numerosos procesos, pero su implantación requiere metodología, conocimiento del negocio, gobierno y supervisión humana.
III Congreso Técnico de la Ingeniería Agrícola
Fechas: 18 y 19 de noviembre de 2026 Lugar: La Alameda del Obispo – IFAPA, Córdoba Organiza: Consejo General de Colegios Oficiales de Ingenieros Técnicos Agrícolas de España Colegio anfitrión: Colegio de Ingenieros Técnicos Agrícolas de Córdoba Lema: «Del dato a la solución: IA, teledetección y gestión sostenible del campo y espacios verdes»
La participación de Mike Mösch y AIVERSO tendrá lugar el 18 de noviembre, dentro del programa técnico del Congreso.
Será una oportunidad para compartir con los profesionales de la Ingeniería Agrícola una cuestión que está adquiriendo cada vez mayor relevancia en las organizaciones: cómo pasar de experimentar con Inteligencia Artificial a implantarla de forma estructurada, segura y útil dentro de los procesos reales de trabajo.
El principal reto para la Ingeniería Agrícola no consiste en aprender a utilizar ChatGPT, Copilot, Gemini o cualquier otra herramienta concreta. Estas tecnologías pueden ser útiles, pero por sí solas no resuelven el cambio que afronta actualmente la profesión.
El verdadero reto es mucho más profundo: integrar la Inteligencia Artificial como un ecosistema permanente de trabajo dentro de la actividad profesional del ingeniero agrícola.
Esto supone evolucionar desde una utilización puntual de herramientas hacia una adopción general, transversal y continua de la IA para asistir el trabajo cognitivo que realizan diariamente los profesionales del sector.
Un ingeniero agrícola analiza información, consulta normativa, interpreta documentación técnica, prepara informes, planifica actuaciones, redacta comunicaciones, revisa expedientes, gestiona incidencias, compara alternativas, trabaja con datos, documenta visitas de campo y toma decisiones técnicas y administrativas de manera constante.
Gran parte de estos procesos todavía se ejecutan de forma predominantemente manual.
La siguiente etapa consiste en rediseñar esa forma de trabajar.
No se trata de sustituir al profesional ni su criterio técnico. Se trata de conseguir que una parte creciente de esas tareas pueda realizarse asistida por Inteligencia Artificial, reduciendo trabajo manual, acelerando la ejecución y aumentando la capacidad del profesional para analizar, documentar y decidir.
Analizar primero la profesión y sus procesos
El enfoque de AIVERSO parte precisamente de este principio: antes de elegir herramientas hay que analizar cómo trabaja realmente un ingeniero agrícola.
Esto implica estudiar los procesos que desarrolla tanto en campo como en oficina: actuaciones técnicas, gestión de explotaciones, elaboración de documentación, relación con agricultores y cooperativas, consultas normativas, preparación de informes, gestión administrativa, planificación, seguimiento de incidencias o tratamiento de información.
A partir de ese mapa de procesos pueden identificarse las tareas cognitivas que consumen más tiempo, aquellas que presentan mayor carga manual y los puntos donde la Inteligencia Artificial puede aportar una mejora real.
El objetivo es construir progresivamente una nueva forma de trabajar en la que el profesional pueda apoyarse en IA para buscar, analizar, interpretar, redactar, estructurar, comparar, verificar, documentar y preparar decisiones.
No como una actuación excepcional, sino como parte natural de su metodología diaria.
Hacia una Ingeniería Agrícola asistida por IA
La implantación de Inteligencia Artificial debe entenderse, por tanto, como una evolución del propio modelo de trabajo de la profesión.
Un técnico que realiza una visita a una explotación, un profesional que debe interpretar una nueva normativa, un ingeniero que prepara un informe técnico, quien analiza datos de producción, quien gestiona documentación de ayudas o quien necesita responder a una incidencia se enfrenta continuamente a procesos intensivos en información y conocimiento.
Precisamente ahí se encuentra una de las mayores oportunidades de la IA.
La cuestión que plantea AIVERSO no es simplemente qué puede hacer la Inteligencia Artificial, sino algo mucho más operativo:
¿Qué procesos que hoy ejecuta manualmente un ingeniero agrícola pueden empezar a realizarse de una forma diferente, asistidos permanentemente por IA?
Ese cambio exige analizar procesos, detectar oportunidades, diseñar nuevas formas de ejecución y establecer los mecanismos adecuados de validación y supervisión profesional.
Es lo que entendemos por implantación real de Inteligencia Artificial: pasar del uso ocasional de una herramienta a incorporar la IA dentro del sistema habitual de trabajo del profesional.
Una profesión aumentada por Inteligencia Artificial
El objetivo final no es disponer de más aplicaciones.
Es conseguir una profesión con mayor capacidad de ejecución.
Una Ingeniería Agrícola en la que la tecnología permita reducir trabajo administrativo y cognitivo repetitivo, disminuir tiempos de preparación y análisis, aprovechar mejor la información disponible y liberar capacidad profesional para aquellas actividades donde el conocimiento, la experiencia y el criterio técnico del ingeniero siguen siendo determinantes.
La Inteligencia Artificial no debe contemplarse únicamente como una nueva tecnología que llega al sector.
Debe empezar a entenderse como una nueva capa de trabajo que acompañará progresivamente a los profesionales de la Ingeniería Agrícola en prácticamente todos sus procesos cognitivos.
Ese es el verdadero salto: de utilizar Inteligencia Artificial a trabajar sistemáticamente con Inteligencia Artificial.
Sobre el ponente
Mike Mösch es CDO de AIVERSO y AI TenderX y desarrolla su actividad profesional en el ámbito de la transformación digital, la Inteligencia Artificial aplicada a procesos de negocio y la automatización.
Cuenta con cerca de 30 años de experiencia trabajando con profesionales y empresas en procesos de digitalización y transformación de su actividad, incluyendo organizaciones vinculadas al sector agroalimentario y agroindustrial. A lo largo de este recorrido ha participado en proyectos relacionados tanto con la gestión empresarial como con procesos técnicos, administrativos y de campo.
En la actualidad centra su actividad en el diseño e implantación de sistemas de Inteligencia Artificial aplicados a procesos reales de trabajo, especialmente desde una perspectiva de análisis de procesos, Business Process Management, automatización e IA generativa.
Su trabajo parte de una idea sencilla: antes de incorporar tecnología es necesario comprender cómo se ejecuta realmente un proceso, qué tareas continúan siendo manuales, dónde existen cuellos de botella y qué parte del trabajo cognitivo puede ser asistida de forma segura y útil por Inteligencia Artificial.
Además de su actividad como consultor, desarrolla actividad docente y formativa en ámbitos relacionados con transformación digital, Inteligencia Artificial, automatización y competencias digitales, trabajando con profesionales, equipos directivos y organizaciones.
Su formación incluye estudios en Administración de Empresas e Informática Empresarial, especialización en Transformación Digital por el MIT, un Máster en Business Process Management para la Transformación Digital, un Máster en Tecnología Educativa y Competencias Digitales, formación de posgrado en e-Business Internacional y una Microcredencial Universitaria en Gobierno, Gestión y Calidad de la Inteligencia Artificial.
Su participación en el III Congreso Técnico de la Ingeniería Agrícola se enmarca precisamente en esta línea de trabajo: trasladar el debate sobre Inteligencia Artificial desde las herramientas concretas hacia una cuestión más estructural, cómo integrar la IA dentro de la forma habitual de trabajar de los profesionales de la Ingeniería Agrícola.
Mike Mösch, CDO de AIVERSO, está especializado en implantación de Inteligencia Artificial, agentes de IA, automatización y Business Process Management aplicado a empresas.
1. Usar IA no es implantar IA
Desde mi experiencia, cada vez más empresas y cooperativas han empezado a utilizar la Inteligencia Artificial como una herramienta de apoyo, muchas veces de forma todavía ocasional. Profesionales de gestión, responsables de departamento e incluso técnicos de campo trabajan ya simultáneamente con soluciones de OpenAI, Copilot, Gemini y, cada vez más, Claude.
Es un avance relevante porque las organizaciones están empezando a tomar conciencia de una diferencia fundamental: no es lo mismo utilizar ocasionalmente una herramienta de Inteligencia Artificial —y menos aún hacerlo mediante cuentas gratuitas o no corporativas— que implantar la IA como parte de la estructura cognitiva de una empresa.
No se trata de una distinción semántica ni teórica. Es una diferencia que he comprobado directamente en proyectos de implantación permanente y transversal de sistemas de IA destinados a asistir procesos de gestión, administración, análisis, decisión y, en el caso de las cooperativas agrarias, también determinados procesos técnicos y de campo.
Y el reto es considerable.
El uso individual tiene un impacto organizativo limitado
Todavía encontramos muchos profesionales que utilizan la IA para resolver necesidades concretas: redactar un documento, analizar determinada información, preparar una respuesta o aprender a construir mejores instrucciones y prompts. Son usos válidos, pero su impacto organizativo es necesariamente limitado.
Incluso ocurre algo especialmente significativo: una misma tarea se realiza unas veces con IA y otras sin ella. Esto provoca diferencias importantes en tiempos de ejecución, metodología y calidad del resultado. No existe todavía una forma de trabajo estable, sino una utilización dependiente de la iniciativa y del criterio individual de cada usuario.
Dónde empieza realmente la implantación
La implantación comienza precisamente cuando dejamos de considerar la IA como una iniciativa personal y empezamos a construir un sistema corporativo de trabajo: autorizado por la empresa, controlado, accesible para los perfiles que lo necesitan y diseñado para utilizarse de manera recurrente dentro de los procesos.
Si queremos que la Inteligencia Artificial aporte valor real a cada departamento o función, el objetivo ya no puede limitarse a «usar IA». Debemos preguntarnos dónde puede intervenir dentro del proceso para reducir tiempos de ejecución, disminuir tasas de error, mejorar la calidad y permitir realizar trabajos que, por coste, volumen de información o capacidad de análisis, hasta ahora simplemente no podían hacerse.
Esto exige un planteamiento de implantación completamente distinto.
Una organización puede tener decenas de empleados utilizando herramientas de IA —incluso algunas no autorizadas— y, sin embargo, mantener prácticamente intactos sus procesos de trabajo. El verdadero cambio empieza cuando una parte creciente de esos procesos cognitivos pasa a estar asistida de manera sistemática por sistemas de IA diseñados para la organización.
Ahí comienza, a mi juicio, la transformación empresarial asociada a la adopción integral de la Inteligencia Artificial.
Y probablemente ese sea hoy uno de los mayores retos: conseguir que las personas adopten estos sistemas, los incorporen de manera frecuente a su trabajo y lo hagan dentro de un marco corporativo controlado, autorizado y común para toda la organización.
IMPLANTACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EMPRESAS Y ORGANIZACIONES
2. La IA como activo empresarial
Cuando una empresa o cooperativa empieza a implantar Inteligencia Artificial de manera estructurada, cambia por completo el enfoque.
Ya no se trata de buscar «la mejor herramienta» para todo ni de permitir que cada profesional utilice por su cuenta aquello que considere más conveniente. El primer síntoma de una implantación real es mucho más concreto: la empresa dispone de un protocolo de uso de Inteligencia Artificial.
El protocolo de uso: el primer síntoma de una implantación real
Para mí, este punto es determinante.
Cuando existe un protocolo, significa que la organización ya ha tomado conciencia de dos cuestiones esenciales: de la oportunidad que representa la IA y, al mismo tiempo, de los riesgos asociados a su utilización.
Mientras ese protocolo no existe, normalmente tampoco existe una verdadera estructura alrededor de la IA. No hay criterios comunes, no hay herramientas autorizadas, no hay una política clara sobre qué información puede utilizarse, qué sistemas están permitidos ni cómo debe validarse el trabajo generado.
En la práctica, cada persona se busca la vida.
Y esto no es una hipótesis. En proyectos reales hemos encontrado profesionales que utilizan deliberadamente herramientas gratuitas con información corporativa porque la empresa no les proporciona una alternativa autorizada. Incluso conociendo los riesgos asociados al tratamiento de los datos.
Ahí aparece una contradicción importante.
La empresa puede creer que todavía «no está utilizando IA» porque no ha contratado ninguna solución corporativa, mientras parte de sus empleados ya la utilizan diariamente de manera informal, descontrolada y fuera de cualquier marco de gobierno.
Por tanto, el primer valor del protocolo no es burocrático.
Es organizativo.
Define qué sistemas pueden utilizarse, bajo qué condiciones, con qué tipos de información, qué responsabilidades tiene el usuario y qué controles deben aplicarse. En definitiva, convierte una práctica informal en una capacidad reconocida y gobernada por la empresa.
Del conocimiento personal al patrimonio operativo de la empresa
El segundo paso es igualmente importante: elegir un sistema corporativo de suscripción y convertirlo en el entorno habitual de trabajo asistido por IA.
A partir de ahí empieza a producirse algo que considero especialmente relevante: el conocimiento generado deja progresivamente de pertenecer únicamente a la persona que utiliza la herramienta.
Un profesional puede ser extraordinariamente competente utilizando un sistema de IA y obtener resultados excelentes. Pero si todo ese conocimiento reside exclusivamente en su forma personal de trabajar, la organización sigue dependiendo de él.
Cuando esa persona se marcha, gran parte de esa capacidad desaparece con ella.
La situación cambia cuando el trabajo se desarrolla dentro de cuentas corporativas, con asistentes, agentes, instrucciones, memorias, documentos y estructuras creadas específicamente para los procesos de la empresa.
Ese conjunto empieza a formar parte del patrimonio operativo de la organización.
Las memorias de los sistemas de IA tienen aquí un papel especialmente interesante. Un asistente corporativo que ha sido construido alrededor de un determinado puesto, proceso o departamento puede conservar instrucciones, contexto, documentación y formas de trabajo que permitan mantener una continuidad mucho mayor cuando cambia la persona que ocupa esa función.
Eso significa que parte del conocimiento deja de estar exclusivamente en la cabeza del profesional y comienza a permanecer también dentro de la infraestructura cognitiva de la empresa.
En AIVERSO trabajamos precisamente sobre esta transición: pasar de un uso aislado, individual, desestructurado y potencialmente peligroso a una capacidad cognitiva compartida por toda la organización.
Y cuando digo toda la organización, no me refiero únicamente a administración o dirección.
En una empresa productiva o en una cooperativa agraria, esta capacidad puede extenderse igualmente a operaciones, producción, compras, logística, calidad, mantenimiento o trabajo técnico de campo.
Una nueva clase de activo
A partir de ese momento aparece una nueva clase de activo.
Los asistentes y agentes creados para determinados procesos pueden inventariarse, mantenerse, actualizarse y reutilizarse.
Las instrucciones validadas dejan de ser simples prompts personales.
Los procedimientos asistidos por IA se convierten en formas de trabajo corporativas.
Y la organización empieza a acumular conocimiento operativo estructurado.
Por eso, llegado este punto, la cuestión ya no es qué licencia elegir.
La pregunta realmente importante es otra:
¿Cómo construimos una organización en la que las personas desarrollen sus capacidades profesionales trabajando de forma habitual con Inteligencia Artificial?
Ese es el verdadero salto.
Formar, implicar, motivar y activar el potencial humano para que cada profesional pueda analizar mejor, decidir mejor, ejecutar más rápido y acceder a mayores capacidades intelectuales gracias a sistemas de IA incorporados de manera estable a su trabajo.
Cuando eso ocurre, la Inteligencia Artificial deja de ser una herramienta externa.
Empieza a convertirse en un activo empresarial.
3. El enfoque inverso: implantar IA desde los procesos de negocio
Nuestro enfoque de implantación parte deliberadamente en sentido inverso al que todavía utilizan muchas organizaciones.
No empezamos preguntando qué herramienta de Inteligencia Artificial debería utilizar la empresa, qué modelo es mejor o qué agente podemos construir.
Empezamos por los procesos.
La pregunta inicial es mucho más exigente: ¿cómo funciona realmente la empresa, qué procesos sostienen su actividad y dónde se concentra hoy el mayor coste operativo, la mayor lentitud y la mayor dependencia de trabajo manual?
A partir de ahí, la Inteligencia Artificial deja de ser el punto de partida y pasa a convertirse en una capacidad que incorporamos allí donde puede producir una mejora concreta.
Tres componentes: tareas, comunicaciones y decisiones
Este enfoque procede directamente de la gestión de procesos de negocio. Antes de implantar IA necesitamos identificar cómo se ejecuta el trabajo, qué tareas lo componen, qué comunicaciones lo hacen avanzar y qué decisiones determinan su resultado.
En nuestra metodología distinguimos precisamente tres grandes componentes.
Por una parte, los procesos impulsados por tareas: actividades que una persona debe ejecutar, revisar, registrar, comparar, clasificar, redactar o transformar para que el proceso avance.
Por otra, los procesos impulsados por comunicaciones, tanto internas como externas: correos, solicitudes, incidencias, consultas, intercambios documentales, coordinación entre departamentos, relaciones con clientes, proveedores, socios o administraciones.
Y finalmente, los procesos impulsados por decisiones: situaciones en las que el valor no reside únicamente en ejecutar una tarea, sino en interpretar información, comparar alternativas, aplicar criterios y decidir qué debe hacerse a continuación.
Esta diferenciación es importante porque la IA no genera el mismo valor en los tres casos ni debe implantarse de la misma manera.
No existe una arquitectura de procesos única
El segundo elemento del enfoque consiste en entender que tampoco existe una arquitectura de procesos idéntica para todas las organizaciones.
Empresa productiva
En una empresa productiva, una parte fundamental del valor se encuentra en la coordinación entre administración, compras, planificación, producción, logística, mantenimiento, calidad y atención al cliente. El proceso no termina cuando una tarea administrativa está resuelta. Lo relevante es cómo cada una de esas funciones contribuye a que el producto avance hasta su entrega.
Por eso, además de analizar procesos departamentales, observamos especialmente el proceso transversal principal: desde que entra un pedido hasta que se produce la entrega.
Ese tiempo total es uno de los indicadores más importantes porque refleja la capacidad real de ejecución de la organización.
Empresa de servicios
En una empresa de prestación de servicios, la lógica es distinta.
El principal flujo puede comenzar con la entrada de una solicitud, una oportunidad comercial o una petición de oferta y terminar con la elaboración, validación y entrega de una propuesta o con la prestación efectiva del servicio.
Aquí adquieren un peso mucho mayor el análisis de información, la preparación documental, las comunicaciones, la coordinación interna y la toma de decisiones profesionales.
Por tanto, uno de nuestros indicadores principales pasa a ser el tiempo transcurrido desde la solicitud de oferta hasta la entrega de la propuesta, además del tiempo necesario posteriormente para ejecutar el servicio contratado.
Cooperativa agraria
Las cooperativas agrarias requieren una tercera lectura.
En ellas diferenciamos claramente dos realidades que conviven dentro de una misma organización.
La primera corresponde a los procesos de gestión y gobernanza de la cooperativa: administración, socios, compras, comercialización, ayudas, documentación, consejos rectores, cumplimiento, calidad o gestión económica.
La segunda corresponde al trabajo técnico vinculado al campo: seguimiento de explotaciones, asistencia al socio, campañas, incidencias, interpretación de información técnica, planificación y decisiones agronómicas.
Intentar aplicar exactamente el mismo modelo de implantación a ambas áreas sería un error. Los procesos, la información disponible, el entorno de trabajo y las decisiones que deben asistir los sistemas de IA son diferentes.
Por eso el enfoque inverso obliga primero a comprender la estructura operativa de cada tipo de organización y solo después decidir dónde tiene sentido introducir Inteligencia Artificial.
Medir la implantación: los cinco KPI
El objetivo final no es aumentar el número de herramientas utilizadas.
Es reducir de manera verificable el coste y el esfuerzo necesario para ejecutar los procesos.
En algunos proyectos hemos observado reducciones muy significativas en el coste estructural asociado a determinadas funciones o departamentos, llegando en situaciones concretas a rangos del 50 % al 70 %. Son resultados que dependen completamente del proceso de partida, del volumen de trabajo, del grado de repetición y de la capacidad real de automatización, por lo que no deben interpretarse como una expectativa generalizable.
Precisamente por eso medimos la implantación mediante indicadores de proceso y no mediante impresiones sobre productividad.
Nuestro análisis se articula alrededor de cinco KPI principales.
El primero es la reducción del tiempo de ejecución de cada proceso intervenido.
El segundo es la reducción del tiempo del proceso transversal principal de la organización, especialmente pedido-entrega en empresas productivas y solicitud de oferta-entrega de propuesta en empresas de servicios.
Los restantes indicadores deben medir igualmente dimensiones verificables del rendimiento operativo: coste, calidad, capacidad y resultado. Su definición concreta depende del proceso que se esté interviniendo y de la información disponible en cada organización.
Este punto es esencial.
La implantación de IA no debería comenzar construyendo un agente y buscando después dónde utilizarlo.
Debería comenzar identificando un proceso cuyo rendimiento queremos mejorar, definiendo el indicador que queremos modificar y determinando después qué combinación de personas, conocimiento, automatización e Inteligencia Artificial permite conseguirlo.
Ese es el enfoque inverso.
Primero el proceso. Después el resultado esperado. Y solo entonces, la Inteligencia Artificial necesaria para alcanzarlo.
4. Mi papel como CDO de AIVERSO y AI TenderX
Mi trabajo como Chief Digital Officer de AIVERSO y AI TenderX se concentra en un objetivo muy concreto: conseguir que la Inteligencia Artificial deje de ser una posibilidad tecnológica y se convierta en una capacidad operativa real dentro de las organizaciones.
Mi especialización se encuentra precisamente en ese punto de encuentro entre Inteligencia Artificial generativa, agentes de IA, Business Process Management y transformación empresarial.
No trabajo la IA como una disciplina aislada del funcionamiento de la empresa. La abordo desde los procesos de negocio y desde las actividades cognitivas que contienen: analizar información, interpretar documentos, redactar, comparar, clasificar, preparar decisiones, comunicar, comprobar, planificar o coordinar.
Son precisamente esas tareas las que, cuando se repiten diariamente en diferentes departamentos y funciones, terminan representando una parte considerable del coste estructural de una organización.
El punto de partida: identificar cómo se trabaja realmente
Por eso mi punto de partida es siempre el mismo: identificar cómo se trabaja realmente.
Analizamos los procesos de cada función departamental, detectamos aquellos que concentran mayor volumen de trabajo, mayor repetición, mayor coste o mayor valor profesional y determinamos dónde la asistencia mediante Inteligencia Artificial puede producir una mejora suficientemente relevante como para justificar su implantación.
A partir de ese diagnóstico se priorizan los casos de uso, se construye un roadmap de implantación y se determina qué capacidades deben desarrollarse: asistentes especializados, agentes de IA, sistemas de conocimiento, automatizaciones o nuevas formas de ejecutar determinados procesos.
Pero la tecnología representa únicamente una parte del trabajo.
La otra consiste en establecer un modelo de gobierno que determine cómo se utiliza la IA, con qué sistemas, bajo qué responsabilidades y con qué mecanismos de control. Una organización no puede pretender extender la Inteligencia Artificial de forma transversal sin establecer previamente unas reglas claras sobre seguridad, datos, validación, supervisión y responsabilidad humana.
Entornos de aplicación
Mi actividad profesional se concentra actualmente en varios entornos donde este planteamiento tiene una aplicación especialmente directa.
Empresas productivas: trabajamos sobre los procesos que conectan gestión, planificación, compras, producción, logística, mantenimiento, calidad y atención al cliente.
Empresas de servicios de alto valor, como ingenierías, compañías de transporte y otras organizaciones intensivas en conocimiento: la oportunidad se encuentra especialmente en acelerar análisis, preparación documental, coordinación, comunicaciones y toma de decisiones profesionales.
Cooperativas agrarias: requieren además una visión específica que combine los procesos administrativos y de gobernanza con el trabajo técnico desarrollado sobre el terreno.
Empresas licitadoras (AI TenderX): aplicamos esta misma lógica a las empresas que participan habitualmente en licitaciones públicas, donde el volumen documental, los plazos, la necesidad de analizar información y la coordinación de múltiples profesionales convierten la Inteligencia Artificial en una capacidad especialmente relevante.
Esta forma de trabajar se apoya en una trayectoria profesional de aproximadamente tres décadas asesorando a organizaciones en España y en una formación académica desarrollada alrededor de la gestión empresarial, la transformación digital, el Business Process Management y la Inteligencia Artificial. A ello se suma una actividad continuada de formación y asesoramiento in company, que permite observar directamente cómo adoptan estas tecnologías profesionales, equipos directivos y organizaciones con niveles de madurez muy diferentes.
La dificultad principal no está en la tecnología
Sin embargo, después de muchos proyectos, considero que la dificultad principal de una implantación de IA rara vez está en la tecnología.
Está en las personas.
Podemos disponer de buenos modelos, agentes perfectamente diseñados y procesos técnicamente preparados. Si los profesionales no incorporan esos sistemas a su trabajo habitual, la implantación no existe.
Por eso, una parte fundamental de mi trabajo consiste en desarrollar las capacidades de adopción de la organización: conocimiento, habilidades y actitudes frente a la Inteligencia Artificial.
Las personas necesitan comprender qué pueden hacer con estos sistemas, aprender a utilizarlos correctamente y, sobre todo, desarrollar el hábito de incorporarlos a su trabajo cuando realmente mejoran el proceso.
La implantación efectiva se produce cuando la organización consigue unir tres elementos: procesos correctamente seleccionados, sistemas de IA adecuadamente diseñados y personas capaces y dispuestas a utilizarlos de manera habitual.
Ese es el núcleo de mi trabajo como CDO: convertir esas tres piezas en una transformación empresarial medible.
5. Los resultados que se persiguen: adopción, velocidad y capacidad de decisión
El resultado estratégico que perseguimos no es que una empresa «tenga Inteligencia Artificial».
Es que las personas la adopten.
Adopción, adopción y adopción.
Porque cuando la IA se incorpora de verdad al trabajo cotidiano de los profesionales, empiezan a aparecer los resultados que justifican toda la inversión realizada en tecnología, formación, gobierno y rediseño de procesos.
Mi lema en este sentido es muy sencillo: deja de trabajar manualmente.
No significa eliminar el trabajo humano ni sustituir el criterio profesional. Significa dejar de dedicar capacidad intelectual a tareas cognitivas que un sistema de IA puede asistir, acelerar, preparar o revisar de manera mucho más eficiente.
Esto afecta a prácticamente todos los departamentos de una organización: administración, finanzas, compras, comercial, recursos humanos, calidad, legal, planificación, operaciones o atención al cliente. Y también a producción o al trabajo técnico de campo cuando hablamos de empresas y cooperativas agrarias.
Primer resultado: recuperar tiempo
El primer resultado que buscamos es, por tanto, recuperar tiempo.
Reducir de manera sustancial el trabajo manual asociado a analizar documentos, buscar información, preparar informes, comparar datos, redactar comunicaciones, clasificar incidencias, elaborar propuestas, revisar expedientes o preparar decisiones.
No se trata únicamente de hacer lo mismo más rápido.
Se trata de hacerlo con menor dedicación, menor esfuerzo cognitivo y mayor capacidad de respuesta.
Segundo resultado: mejorar la calidad de ejecución
El segundo resultado es mejorar la calidad de ejecución.
La Inteligencia Artificial no debe utilizarse exclusivamente para generar un resultado. Puede intervenir también en su revisión.
Un sistema puede redactar un documento y otro proceso de IA puede comprobarlo, contrastarlo con determinados criterios, detectar incoherencias, identificar ausencias o señalar elementos que requieren validación humana.
Esto abre una posibilidad especialmente importante para las empresas: reducir de forma considerable la tasa de error en determinados procesos intelectuales y documentales.
No porque la IA sea infalible —no lo es—, sino porque permite incorporar revisiones adicionales que, por tiempo o coste, muchas veces no podían realizarse manualmente.
Tercer resultado: acceso al conocimiento
El tercer resultado tiene que ver con el acceso al conocimiento.
Durante décadas, muchas capacidades dentro de las organizaciones han estado condicionadas por una limitación muy concreta: una persona no podía utilizar aquello que no sabía.
La IA modifica parcialmente esa barrera.
Un profesional puede acceder con mucha más rapidez a conocimiento técnico, documentación interna, procedimientos, datos históricos o criterios que antes requerían localizar a otra persona, consultar múltiples sistemas o invertir horas de búsqueda y análisis.
Esto no convierte automáticamente a nadie en especialista.
Pero sí permite que muchos profesionales trabajen con una capacidad de acceso al conocimiento muy superior a la que tenían anteriormente.
Y esa ampliación de capacidades puede generar incluso nuevas oportunidades de negocio: analizar más información, atender solicitudes antes inviables, preparar propuestas con mayor rapidez, personalizar servicios o abordar trabajos que anteriormente no resultaban rentables por el volumen de esfuerzo necesario.
Cuarto resultado: mejorar la capacidad de decisión
El cuarto resultado es mejorar la capacidad de decisión.
Este aspecto es especialmente relevante para dirección.
Hasta ahora, en muchas organizaciones, disponer de determinada información requería solicitar un informe, esperar a que alguien extrajera datos del ERP, preparar un Excel, construir un cuadro de mando y finalmente interpretar los resultados.
La Inteligencia Artificial está reduciendo progresivamente esa distancia entre el dato y la decisión.
Un directivo puede trabajar con información procedente de sus sistemas corporativos, estructurarla, analizarla y construir cuadros de mando adaptados a la decisión que necesita tomar en ese momento.
No estamos hablando únicamente de visualizar datos.
Estamos hablando de Business Intelligence asistido por Inteligencia Artificial: disponer con mayor rapidez de indicadores, detectar desviaciones, formular preguntas sobre los datos, comparar escenarios y convertir información dispersa en argumentos para decidir.
Esto mejora algo que considero crítico: el tiempo que transcurre entre detectar una situación y actuar sobre ella.
Time to Execute y Time to Market
Y aquí aparecen dos indicadores estratégicos que utilizamos con especial atención.
Por una parte, el Time to Execute: cuánto tarda la organización en convertir una necesidad, una decisión o una solicitud en una acción realmente ejecutada.
Por otra, el Time to Market: cuánto tarda en conseguir que una nueva propuesta, servicio, producto u oportunidad llegue efectivamente al mercado o al cliente.
La Inteligencia Artificial puede reducir ambos cuando se implanta dentro de los procesos adecuados.
Y probablemente ahí se encuentre uno de los mayores valores económicos de la implantación: el tiempo recuperado por la organización.
Una empresa capaz de analizar antes, decidir antes, preparar antes, ejecutar antes y responder antes dispone de una ventaja operativa evidente.
Además, esta mejora tiene una consecuencia directa sobre la estructura de costes.
Si la organización aumenta su capacidad de ejecución sin necesidad de incrementar proporcionalmente su estructura humana, puede absorber mayor volumen de actividad, crecer o mejorar su servicio sin reproducir automáticamente los costes anteriores.
El objetivo, por tanto, no es reducir personas.
Es evitar que el crecimiento de la actividad obligue necesariamente a aumentar de forma lineal la estructura administrativa, técnica o de gestión.
Finalmente, existe un resultado que a veces se mide menos, pero que también es relevante: la percepción de quien recibe el trabajo.
Clientes, socios, proveedores o usuarios finales reciben respuestas más rápidas, documentación mejor estructurada, mayor capacidad de seguimiento y, potencialmente, resultados de mayor calidad.
Al final, todos estos efectos convergen en una misma idea:
una organización que adopta realmente la Inteligencia Artificial puede trabajar con mayor velocidad, menor esfuerzo, menos errores, mejor acceso al conocimiento y mayor capacidad de decisión.
Y cuando esa adopción se extiende de forma transversal, el impacto deja de ser individual.
Se convierte en rendimiento empresarial.
6. La cuestión clave: no qué herramienta comprar, sino qué capacidad y por ende activo queremos construir
La pregunta que hoy debería hacerse una empresa en España no es qué herramienta de Inteligencia Artificial va a contratar.
Tampoco si necesita una cuenta para cinco personas, veinte licencias o una solución concreta para un departamento.
La pregunta estratégica es otra:
¿Qué procesos de negocio queremos impulsar para aumentar nuestra capacidad productiva con menor coste estructural, menos errores y una mejor respuesta al cliente?
Ese cambio de pregunta modifica completamente la conversación.
Porque cuando una organización parte de la herramienta, termina hablando de licencias, usuarios, funcionalidades y precios.
Cuando parte del proceso, empieza a hablar de capacidad de ejecución.
Y eso es lo verdaderamente importante.
La Inteligencia Artificial tiene sentido empresarial cuando permite que una organización pueda gestionar más actividad con la misma estructura, ejecutar determinados procesos en menos tiempo, reducir errores, mejorar la calidad de los resultados y responder antes a clientes, socios, proveedores o usuarios.
Por tanto, el objetivo no debería ser «tener IA».
Debería ser aumentar la capacidad productiva de la empresa utilizando IA de forma transversal, gobernada y medible.
Los activos digitales empresariales
Aquí aparece además un cambio que considero especialmente relevante para la propiedad y la dirección de las organizaciones.
Los agentes digitales, asistentes especializados, instrucciones corporativas, memorias, bases de conocimiento y sistemas de IA que se desarrollan dentro de la empresa dejan de ser simples configuraciones técnicas.
Empiezan a convertirse en activos digitales empresariales.
Forman parte de la capacidad real de ejecución de la organización.
Un agente especializado en compras, calidad, licitaciones, atención al cliente, análisis financiero o soporte técnico puede incorporar conocimiento, criterios, procedimientos e instrucciones que antes dependían exclusivamente de una persona.
Ese activo puede mantenerse, mejorarse, auditarse, transferirse y reutilizarse.
Y eso tiene valor.
No porque sustituya al profesional, sino porque amplía su capacidad.
Human in the loop
Este punto es fundamental.
La empresa que queremos construir no es una organización en la que la Inteligencia Artificial toma decisiones de manera autónoma y las personas desaparecen del proceso.
El modelo que defendemos mantiene siempre un human in the loop.
La IA puede analizar, preparar, revisar, comparar, proponer, generar o detectar.
Pero la responsabilidad sobre las decisiones relevantes continúa siendo humana.
Precisamente ahí se encuentra una de las mayores oportunidades.
No utilizar personas para ejecutar manualmente cada paso intelectual de un proceso, sino reservar su capacidad para aquello donde realmente aporta valor: criterio, experiencia, validación, decisión, negociación, creatividad y responsabilidad.
Qué trabajo cognitivo manual debe desaparecer
Por eso considero que el horizonte no debería formularse como la eliminación absoluta de todo trabajo intelectual manual.
Eso no sería realista ni deseable.
El objetivo es mucho más concreto: eliminar progresivamente todo trabajo cognitivo manual que no aporte valor diferencial y que pueda ser asistido de forma fiable por Inteligencia Artificial.
Buscar información.
Clasificar documentación.
Comparar versiones.
Preparar borradores.
Extraer datos.
Estructurar informes.
Revisar determinados criterios.
Preparar análisis preliminares.
Transformar información de un formato a otro.
Todas estas actividades pueden consumir cientos o miles de horas dentro de una organización sin que necesariamente requieran utilizar de forma permanente el nivel más alto de capacidad profesional de las personas que las realizan.
La Inteligencia Artificial permite empezar a recuperar ese tiempo.
Y cuando esto se aplica de manera sistemática sobre procesos completos, la empresa puede incrementar de forma muy relevante su capacidad de ejecución.
No es responsable afirmar que cualquier organización vaya a duplicar o triplicar automáticamente su productividad. Dependerá del proceso, de su situación inicial, del volumen de trabajo manual y de la calidad de la implantación.
Pero ese debe ser precisamente el objetivo de gestión: identificar los procesos donde existe potencial suficiente para producir incrementos sustanciales de capacidad sin aumentar proporcionalmente la estructura.
Dónde aparece el retorno
Ahí empieza a aparecer el retorno.
Más producción.
Menor coste estructural por unidad de trabajo.
Menor tasa de error.
Menor tiempo de ejecución.
Mejor acceso al conocimiento.
Mejor capacidad de decisión.
Y una experiencia más rápida y consistente para el cliente.
Por eso, cuando una empresa nos pregunta por dónde empezar, mi recomendación no comienza por una herramienta.
Comienza con una pregunta:
¿Cuál es hoy uno de los procesos que más tiempo, esfuerzo o coste consume en vuestra organización y qué ocurriría si pudiéramos ejecutarlo de una forma sustancialmente mejor asistida por Inteligencia Artificial?
Esa conversación es mucho más valiosa que decidir entre dos plataformas.
Porque el verdadero valor de la Inteligencia Artificial no aparece cuando una empresa empieza a utilizar herramientas de IA.
Aparece cuando consigue convertirlas en una capacidad empresarial gobernada que multiplica su capacidad de ejecución.
Ese es el cambio que debemos empezar a medir.
Y ese es, para nosotros, el verdadero punto de partida de una implantación de Inteligencia Artificial.
Hablemos de lo que vuestra empresa puede hacer con IA
Si este artículo te ha hecho plantearte cómo podría tu empresa, cooperativa o proyecto aumentar su capacidad productiva, reducir trabajo manual y empezar a transformar sus procesos cognitivos con Inteligencia Artificial, estaré encantado de intercambiar impresiones contigo.
No se trata de hablar de herramientas por hablar, sino de identificar dónde puede estar el verdadero potencial de mejora: procesos de gestión, administración, producción, operaciones, campo, análisis, decisión o relación con clientes.
Puedes contactar conmigo directamente en mikemosch@aiverso.com, a través de AIVERSO.com o mediante mi perfil de LinkedIn, Mike Mösch.
Sin compromiso y con un planteamiento muy sencillo: analizar dónde se está consumiendo hoy tiempo, esfuerzo y capacidad humana, y valorar qué parte de ese trabajo puede empezar a ejecutarse de una forma más ágil, estructurada y asistida por IA.
Mi objetivo es claro: dejar atrás, progresivamente, el trabajo manual en aquellos procesos intelectuales que ya pueden ser impulsados por Inteligencia Artificial y reservar el talento humano para donde realmente aporta criterio, experiencia y decisión.
AIVERSO impartió en Huelva dos jornadas sobre inteligencia artificial aplicada a OPFH y AOP, agentes especializados de gestión documental.
Los días 22 y 24 de julio, AIVERSO impartió en Huelva dos jornadas de formación sobre la aplicación de la inteligencia artificial al ámbito de las OPFH y AOP. Las sesiones, conducidas por Mike Mosch y José Miguel García, partían de una idea sencilla, avanzar desde una comprensión general de la IA generativa hacia un uso mucho más práctico, centrado en cómo integrar estas tecnologías en entornos con una fuerte carga documental, normativa y procedimental.
Durante los dos días se trabajaron tanto el uso cotidiano de las principales plataformas de IA como un ámbito que gana cada vez más peso en las organizaciones: la creación de agentes y asistentes especializados capaces de trabajar con documentación propia, instrucciones definidas y procesos concretos.
Mike Mosch AIVERSO Inteligencia artificial
Entender la IA antes de aplicarla
Antes de hablar de agentes, asistentes o automatización, conviene entender qué ocurre realmente cuando utilizamos una herramienta de inteligencia artificial. Por eso las jornadas comenzaron por los fundamentos: los modelos de lenguaje, el contexto, los tokens, la memoria y las herramientas que incorporan plataformas como ChatGPT, Claude y Gemini, y la forma en que estos elementos condicionan el trabajo con IA. También se aclaró una distinción que suele generar confusión: la que existe entre el modelo de inteligencia artificial y el entorno o plataforma desde el que se utiliza, algo fundamental para entender sus capacidades, sus herramientas y sus límites.
Esta base resulta especialmente relevante en un contexto profesional. Utilizar IA no consiste solo en aprender a escribir mejores instrucciones; implica entender qué información tiene disponible el sistema en cada momento, cómo gestiona el contexto, qué herramientas puede utilizar y hasta dónde llegan sus capacidades. Con estos conceptos claros, la formación pudo trasladarse al terreno concreto de las necesidades de las OPFH/AOP.
Un entorno documental complejo
La gestión asociada a las OPFH/AOP obliga a trabajar de forma habitual con normativa, procedimientos, programas operativos, actuaciones, requisitos, inversiones, controles, documentación justificativa y expedientes. Y la dificultad no está únicamente en disponer de esa información, sino en localizarla, relacionarla, comprobar su vigencia, interpretar requisitos, contrastar documentos y detectar posibles carencias o contradicciones entre fuentes.
Es precisamente en este tipo de entornos donde la inteligencia artificial puede aportar más valor: consultar grandes volúmenes de documentación, estructurar información, comparar fuentes, preparar revisiones o facilitar determinadas comprobaciones previas. Pero para obtener resultados fiables no basta con abrir un chat y formular una pregunta; hace falta construir un entorno adecuado alrededor de la IA.
Un chat no es lo mismo que un agente
Uno de los ejes de la formación fue distinguir entre utilizar inteligencia artificial en una conversación puntual y trabajar con un sistema configurado previamente para una actividad concreta. Un chat puede ayudarnos a analizar un documento, redactar un texto, resumir información o resolver una consulta determinada. Un agente especializado parte de otra lógica: puede tener una misión definida, instrucciones previamente establecidas, documentación propia, procedimientos de trabajo, herramientas y reglas que determinan cómo debe actuar ante distintas situaciones.
La diferencia es importante, porque la pregunta deja de ser únicamente qué le preguntamos a la IA y pasa a ser cómo diseñamos el sistema que va a trabajar sobre esa consulta. Estos conceptos se trasladaron a un entorno basado en documentación oficial relacionada con OPFH/AOP, lo que permitió ver cómo cambia el comportamiento de un sistema cuando dispone de información especializada, instrucciones claras y procedimientos definidos de antemano.
Qué hay detrás de un agente
Durante las sesiones se analizaron los principales componentes que pueden formar parte de un agente profesional. El system prompt establece su función, su ámbito de actuación, las reglas que debe respetar, los límites de su trabajo y la forma en que debe entregar los resultados. Las skills permiten estructurar procedimientos específicos y resultan especialmente útiles cuando el sistema no debe limitarse a responder, sino seguir una secuencia determinada de comprobaciones o análisis antes de llegar a una conclusión. A estos elementos se suman la documentación especializada, la información aportada en cada conversación, la memoria, el contexto disponible y las herramientas propias de cada plataforma.
Es la combinación de todas estas capas la que permite pasar de una IA que responde preguntas a un sistema preparado para trabajar siguiendo una lógica definida de antemano, algo especialmente importante en ámbitos donde existen normativa, procedimientos y criterios que respetar.
La documentación también es arquitectura
Otro de los aspectos tratados fue la preparación de la documentación utilizada por estos sistemas. Cuando se construye un asistente documental, no siempre es conveniente cargar directamente todos los archivos disponibles sin un trabajo previo: el formato, la estructura y la limpieza de los documentos influyen en la forma en que la inteligencia artificial puede procesarlos.
Por eso se trabajó sobre la transformación de determinados documentos PDF a Markdown y sobre la conversión de archivos Excel a CSV, cuando estos formatos permiten simplificar la estructura de la información y facilitar su lectura y tratamiento por parte de la IA. El objetivo es disponer de corpus documentales más limpios, organizados y fáciles de interpretar, reduciendo elementos de formato innecesarios y facilitando la localización y relación de la información. Un trabajo que cobra todavía más importancia a medida que aumenta el volumen documental, porque un buen agente no depende únicamente del modelo que utiliza, sino también de qué documentación se selecciona, cómo se organiza y de qué forma se prepara antes de incorporarla al sistema.
Cada plataforma trabaja a su manera
La formación permitió también comparar distintas aproximaciones al trabajo con inteligencia artificial. ChatGPT y Claude ofrecen entornos donde combinar conversaciones, instrucciones, documentación y herramientas para construir sistemas especializados. Gemini Notebook plantea un enfoque especialmente interesante cuando el principal reto está en analizar, consultar y relacionar un conjunto de fuentes documentales. Cada plataforma gestiona de forma diferente aspectos como el contexto, los archivos, las instrucciones o la documentación disponible.
De ahí uno de los mensajes centrales de las jornadas: no existe una herramienta mejor para todo. La elección debe depender del proceso que se quiera mejorar, del volumen y el tipo de información disponible y del comportamiento que se necesite del sistema.
Aprender a elegir y combinar herramientas
Las jornadas incluyeron también una dinámica práctica pensada para que los participantes trabajaran con mayor autonomía ante un reto abierto. El objetivo no era comprobar quién conseguía generar el contenido más llamativo, sino observar algo más importante: cómo se seleccionan y combinan distintas capacidades de inteligencia artificial cuando existe un objetivo concreto que resolver.
Investigación, generación de contenidos, organización de información, creación visual o elaboración de materiales pueden abordarse con herramientas diferentes. Este tipo de ejercicios ayuda a romper una idea todavía muy extendida -que trabajar con IA significa utilizar siempre la misma aplicación-. El ecosistema actual es mucho más amplio: existen diferentes modelos, proveedores y herramientas, con capacidades que evolucionan constantemente, y conocerlos, compararlos y entender qué puede aportar cada uno permite tomar mejores decisiones y evitar adaptar todos los problemas a una única solución.
Diseñar sistemas, no solo usar herramientas
Las dos jornadas de Huelva abordaron la inteligencia artificial desde dos perspectivas complementarias: aprender a utilizar mejor las herramientas que ya existen y, a la vez, comprender cómo empezar a construir agentes y asistentes especializados alrededor de procesos, documentación y conocimiento profesional. El segundo enfoque es especialmente relevante en ámbitos como el de las OPFH/AOP, donde buena parte del trabajo consiste en interpretar, relacionar y revisar información procedente de distintas fuentes.
La inteligencia artificial puede reducir parte de ese esfuerzo, facilitar el acceso al conocimiento y mejorar determinadas tareas de revisión o análisis. Pero conseguirlo exige trabajar sobre algo más que la tecnología: definir qué función tendrá el sistema, qué información necesita, qué procedimientos debe seguir, qué límites debe respetar y cómo deben revisarse sus resultados. Ese es, probablemente, uno de los principales cambios que estamos viendo en la adopción profesional de la IA: pasar de utilizar herramientas de forma puntual a diseñar sistemas capaces de integrarse en la forma real de trabajar de una organización.
Las jornadas de Huelva permitieron abordar precisamente ese cambio, utilizando las OPFH/AOP como un entorno real sobre el que entender tanto las posibilidades de estas tecnologías como las condiciones necesarias para aplicarlas con rigor. Y es que el siguiente paso en la adopción de la inteligencia artificial no consiste tanto en preguntar mejor como en diseñar mejor el sistema que queremos poner a trabajar.
IA aplicada al trabajo de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas
Publicado el 4 de agosto de 2026 · Formación impartida en el COITA de Granada
El pasado 23 de julio, Aiverso impartió una sesión de formación sobre inteligencia artificial aplicada al trabajo de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas en el Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Agrícolas de Granada.
Durante cuatro horas, un grupo limitado a 23 profesionales analizó una cuestión que cada vez está más presente en el sector: cómo puede incorporarse la inteligencia artificial al trabajo cotidiano de ambos perfiles sin perder rigor, criterio ni responsabilidad profesional.
La asistencia tuvo que limitarse a ese número, aunque otras personas también habían mostrado interés por participar. Este dato refleja una realidad evidente: la inteligencia artificial ha dejado de ser un asunto lejano para convertirse en una preocupación concreta dentro de despachos técnicos, explotaciones, cooperativas y empresas agrarias.
Mike Mosch y José Miguel García López, de Aiverso, condujeron la sesión con un planteamiento claro desde el inicio: analizar cómo puede incorporarse la inteligencia artificial al ejercicio profesional de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas, atendiendo a las competencias y responsabilidades propias de cada perfil.
Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Agrícolas y Peritos Agrícolas de Granada.
01
De la curiosidad a los problemas reales del sector
La presencia de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas permitió trabajar sobre situaciones muy próximas a la realidad profesional de ambos colectivos. La encuesta previa reflejaba perfiles vinculados con la dirección y gestión de explotaciones, el asesoramiento técnico y otros ámbitos propios de la actividad agraria.
Esto hizo que la conversación avanzara rápidamente desde las preguntas generales hacia problemas mucho más concretos.
¿Cómo puede ayudar la IA a preparar una visita de campo? ¿Qué ocurre cuando faltan datos? ¿Puede detectar contradicciones entre documentos? ¿Cómo se evita que complete información que no aparece en un expediente? ¿Hasta dónde puede apoyar la elaboración de un diagnóstico o un informe técnico?
Las dudas y aportaciones de los asistentes fueron conectando la tecnología con tareas que forman parte de su día a día. Esa participación permitió abordar la inteligencia artificial desde un terreno reconocible, lejos de los discursos genéricos y de las promesas difíciles de trasladar a la práctica.
Porque conocer una herramienta no significa saber utilizarla profesionalmente. Y obtener una respuesta rápida tampoco significa haber resuelto correctamente un problema.
02
Antes de construir asistentes, hay que entender cómo trabajan
Una parte importante de la jornada se dedicó a explicar qué es la inteligencia artificial generativa, qué diferencias existen entre un chat general y un asistente especializado y por qué la calidad del resultado depende de la información, las instrucciones y los límites que se hayan definido.
Un sistema de IA puede ayudar a organizar datos, resumir documentos, comparar información, preparar preguntas o elaborar un primer borrador. Sin embargo, también puede generar una respuesta aparentemente convincente a partir de datos incompletos.
Ese es uno de los principales riesgos.
En el trabajo de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas, una conclusión incorrecta no es simplemente un texto mal redactado. Puede afectar a una explotación, condicionar una inversión, alterar una recomendación técnica o tener consecuencias productivas, económicas e incluso legales.
Por eso, el valor de la inteligencia artificial no reside únicamente en su capacidad para responder. También debe saber detenerse, reconocer que faltan datos, señalar una contradicción o advertir que una conclusión necesita ser validada.
La IA puede asistir al profesional, pero no sustituir su conocimiento, su experiencia ni la responsabilidad asociada a sus decisiones.
03
El proceso importa más que la herramienta
El enfoque de Aiverso parte de una idea sencilla: una implantación útil de inteligencia artificial no comienza eligiendo una plataforma. Comienza entendiendo cómo se realiza actualmente el trabajo.
Antes de automatizar una tarea, es necesario analizar qué información recibe el profesional, qué comprobaciones realiza, qué criterios aplica, dónde aparecen errores y qué parte del proceso consume más tiempo.
En el ámbito agrario, muchas horas de trabajo se destinan a preparar visitas, ordenar observaciones, revisar documentación, consultar fuentes oficiales, comparar datos, organizar fotografías, redactar informes o hacer seguimiento de las actuaciones recomendadas.
La IA puede aliviar parte de esa carga, especialmente cuando la información se encuentra dispersa entre correos electrónicos, analíticas, fotografías, formularios, hojas de cálculo y documentos con formatos diferentes.
Pero no basta con escribir una instrucción genérica como “prepara un informe” o “diagnostica este problema”.
Un sistema profesional necesita conocer el contexto, solicitar los datos necesarios, seguir un procedimiento y respetar unos límites. También debe mostrar de dónde procede la información, distinguir los hechos de las hipótesis y entregar un resultado que pueda ser revisado.
Ahí se encuentra la diferencia entre mantener una conversación ocasional con una inteligencia artificial y diseñar un asistente especializado.
04
Del chat general al asistente especializado
Un chat general puede resolver una consulta puntual utilizando la información disponible en ese momento. Puede ser útil para explorar ideas, resumir un texto o preparar un borrador rápido.
Un asistente especializado tiene otra finalidad. Se diseña para realizar una misión concreta de manera consistente.
Para conseguirlo, debe saber qué trabajo tiene que desarrollar, qué información necesita antes de comenzar y qué situaciones quedan fuera de su alcance. También debe conocer las fuentes que puede consultar, el procedimiento que debe seguir y la forma en que tiene que actuar cuando encuentra datos incompletos o contradictorios.
El objetivo no es conseguir una respuesta que parezca correcta. Es construir un sistema que trabaje con método.
Esta diferencia resulta especialmente importante en contextos técnicos. Una respuesta rápida puede transmitir seguridad y, al mismo tiempo, apoyarse en información insuficiente. Un asistente profesional debe hacer visible esa insuficiencia antes de formular una conclusión.
Durante la formación, esta idea se trasladó a dos pilotos relacionados directamente con el ejercicio profesional de ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas.
05
Un asistente para ordenar una incidencia de campo
El primer piloto estaba orientado al análisis inicial de consultas e incidencias técnicas en explotaciones agrícolas.
Su propósito no era emitir automáticamente un diagnóstico. Pretender que una inteligencia artificial determine una causa sin disponer de toda la información sería poco riguroso y, en muchos casos, peligroso.
La función del asistente era ayudar al profesional a organizar lo que sabía y, sobre todo, a detectar lo que todavía necesitaba saber.
Ante una incidencia, el sistema podía estructurar los síntomas observados, separar los hechos de las interpretaciones, identificar posibles líneas de comprobación y preparar las preguntas que deberían plantearse al responsable de la explotación.
También podía ayudar a diseñar una visita técnica más ordenada: qué zonas conviene revisar, qué fotografías deben tomarse, qué antecedentes es necesario consultar y qué muestras o analíticas podrían ser relevantes.
Su aportación más importante no consistía en anticipar una respuesta definitiva, sino en evitar que se tomara una decisión apresurada.
Cuando faltaban datos sobre el riego, el sistema radicular, los tratamientos anteriores, las condiciones ambientales o la evolución temporal de los síntomas, el asistente debía indicarlo. Del mismo modo, tenía que diferenciar claramente entre una causa posible y una causa confirmada.
La gestión de la incertidumbre es una condición esencial para utilizar inteligencia artificial en contextos profesionales. La IA debe ayudar a formular mejores preguntas, no a ocultar aquellas que todavía no tienen respuesta.
06
Un asistente para revisar documentación antes de redactar
El segundo piloto se centró en la preparación de informes técnicos agrarios.
Uno de los mensajes principales fue que un informe no comienza cuando se escribe la primera frase. Comienza mucho antes, con la revisión de la documentación recibida.
Antes de redactar, es necesario comprobar qué archivos forman parte del expediente, qué información contiene cada uno y si los datos son coherentes entre sí.
Un asistente especializado puede facilitar esta fase previa. Puede inventariar los documentos, resumir provisionalmente su contenido, relacionar cada dato con su fuente y localizar campos incompletos o información desactualizada.
También puede detectar discrepancias que podrían pasar inadvertidas durante una revisión manual.
Si dos documentos recogen superficies diferentes, fechas incompatibles o datos contradictorios, la IA no debe decidir por su cuenta cuál es correcto. Debe señalar el conflicto y trasladarlo al profesional para su validación.
Lo mismo ocurre cuando falta información. El sistema no debería completar un dato porque resulte probable o porque aparezca en un expediente similar. Debe mantenerlo como pendiente y explicar cómo afecta su ausencia al alcance del informe.
Este planteamiento permite que la IA acelere la organización y la redacción sin asumir decisiones que requieren criterio profesional.
07
Una jornada que dejó ganas de continuar
Al finalizar la formación se realizó una encuesta de valoración. La respuesta de los participantes fue muy positiva, tanto por el enfoque como por los contenidos y la dinámica de la sesión.
También quedó patente el interés por profundizar en los casos prácticos.
Los ingenieros agrónomos y los ingenieros técnicos agrícolas no buscan únicamente conocer qué es la inteligencia artificial. Quieren saber cómo utilizarla para resolver problemas que ya existen: preparar inspecciones, revisar analíticas, organizar expedientes, consultar fuentes técnicas, elaborar informes o hacer seguimiento de una explotación.
Ahí se encuentra el verdadero reto de la formación.
Una sesión centrada exclusivamente en herramientas puede resultar llamativa, pero difícilmente transforma la manera de trabajar. Para que la tecnología llegue a incorporarse a la actividad profesional, es necesario partir de una necesidad concreta y convertirla en un proceso controlado, revisable y mejorable.
La jornada celebrada en el COITA de Granada no pretendía cerrar ese proceso. Representó un primer paso.
La inteligencia artificial puede reducir el tiempo dedicado a localizar, ordenar, comparar, resumir y redactar información. También puede ayudar a preparar mejor una visita técnica, detectar incoherencias documentales o estructurar un análisis.
Sin embargo, su utilidad no depende solo de la capacidad de la herramienta. Depende del método con el que se integra en el trabajo.
Un asistente dirigido a ingenieros agrónomos e ingenieros técnicos agrícolas debe conocer su misión, trabajar con información pertinente, reconocer cuándo faltan datos y diferenciar claramente entre hechos, hipótesis y conclusiones. Sus resultados deben ser comprensibles, trazables y revisables.
Y la decisión final debe permanecer siempre en manos del profesional.
No se trata de sustituir el conocimiento agronómico, sino de utilizarlo mejor. De reducir el trabajo repetitivo para dedicar más tiempo a observar, analizar y decidir.
La acogida de la jornada confirma que existe un interés real por avanzar en esta dirección. El siguiente paso será trabajar sobre nuevos casos, construir asistentes adaptados a diferentes perfiles profesionales y comprobar su utilidad en tareas reales.
La experiencia desarrollada en el COITA de Granada demuestra que la inteligencia artificial puede aportar valor a ingenieros agrónomos, ingenieros técnicos agrícolas y al conjunto del sector agrario, siempre que se implante con conocimiento del proceso, criterio profesional y responsabilidad.
¿Hablamos de tu colegio, tu despacho o tu cooperativa?
La sesión del COITA de Granada es un ejemplo de cómo trabajamos: partimos de problemas reales, no de herramientas genéricas. Si quieres organizar una jornada similar para tu colegio profesional, o valorar un piloto de inteligencia artificial para tu cooperativa o explotación, hablemos.
El origen del desgaste: presión constante alimentada por trabajo manual y software infrautilizado
Una de las principales fuentes de desgaste humano dentro de las organizaciones no es “falta de actitud” ni “falta de compromiso”. Es un patrón estructural: decisiones tomadas bajo presión constante, provocada por la sobrecarga de trabajo manual y por sistemas de software ineficientes, mal planteados o infrautilizados.
Cuando el día a día depende casi exclusivamente de las personas, sin apoyo cognitivo real, ocurre esto:
Se trabaja de forma reactiva, con poco tiempo para pensar.
Se sostiene un nivel de exigencia inmediato y continuo.
Se instala una sensación permanente de agobio: “todo es para ya”.
El cansancio deja de ser puntual y se convierte en desgaste sostenido del equipo.
El problema no es que la gente no quiera hacer bien su trabajo. El problema es un sistema que exige más de lo que permite pensar.
La dinámica de supervivencia: apagar fuegos como modo de operación
En ese contexto, los equipos entran en una dinámica de supervivencia que se reconoce rápido:
Se lucha por cumplir lo inmediato.
Se prioriza apagar fuegos.
Se pierde la capacidad de reflexión.
Y el síntoma más dañino aparece sin aviso: no existe una diferenciación clara entre lo importante y lo urgente.
Todo se convierte en urgente.
Todo parece crítico.
Todo llega con presión.
Esto se intensifica especialmente en pymes con estructuras en evolución y déficits organizativos acumulados, donde el crecimiento no siempre viene acompañado de método, criterios y sistemas de apoyo.
Por qué se decide peor: percepciones individuales en lugar de conocimiento estructurado
Bajo presión, las decisiones tienden a apoyarse en percepciones individuales y experiencias personales. Eso no es malo por sí mismo; la experiencia es valiosa. El problema aparece cuando la organización no tiene mecanismos para pensar como un todo.
Cuando falta una capa cognitiva compartida, pasa lo siguiente:
No hay consolidación sistemática de aprendizajes.
No existen criterios operativos comunes que sobrevivan al “día a día”.
Las buenas prácticas no se convierten en estándar.
El conocimiento se queda en personas, no en la organización.
Consecuencia directa: cada área decide con su marco, cada responsable decide con su criterio, y el conjunto pierde coherencia.
El factor que agrava el problema: falta de formación, conocimiento y desarrollo estructurado
A esta presión se suma otro componente silencioso: la falta de acceso sistemático a formación, conocimiento y desarrollo de habilidades y actitudes.
No se trata de “hacer cursos” por cumplir. Se trata de crear capacidades internas para decidir mejor:
Saber analizar con criterio (no solo con intuición).
Saber sintetizar (no solo acumular información).
Saber priorizar (no solo reaccionar).
Saber estimar impacto (no solo resolver el incendio).
En este escenario, las personas no fallan por falta de compromiso. Fallan —si es que se puede llamar así— por falta de apoyo cognitivo y estructural.
El coste real: margen comercial dañado y ROI ciego
Cuando se decide bajo presión y sin conocimiento estructurado, muchas decisiones acaban afectando directamente al margen comercial, porque:
Se actúa sin visión clara de retorno sobre la inversión (ROI).
Se confunden “acciones urgentes” con “acciones rentables”.
Se invierte energía donde no hay impacto real.
Se paga retrabajo, errores y cambios de rumbo evitables.
Y aquí aparece el mecanismo psicológico del desgaste: el equipo percibe que, por más esfuerzo que realice, no logra responder de forma rentable ni sostenible a la presión del entorno. Eso erosiona motivación, foco y calidad, y retroalimenta la urgencia.
La salida no es pedir más esfuerzo: es instalar soporte cognitivo y estructura común
El núcleo del problema no es humano. Es sistémico. Un sistema que obliga a correr sin permitir pensar produce desgaste y decisiones mediocres, incluso con equipos excelentes.
La solución pasa por diseñar e implantar una infraestructura cognitiva que reduzca presión y aumente calidad decisional. En la práctica, esto implica:
Crear memoria organizativa (criterios, decisiones, aprendizajes y protocolos).
Convertir conocimiento en activo reutilizable (no en “experiencia dispersa”).
Integrar asistencia cognitiva con IA en el flujo de trabajo (no como herramienta puntual).
Medir impacto con indicadores operativos (tiempo, coste, errores, margen, ROI).
Con herramientas actuales (Microsoft Copilot, Copilot Studio, Gemini, Gems, OpenAI, GPTs), esto ya no es un lujo corporativo. Es un salto viable si se ejecuta con método y gobernanza.
Let’s go for it?
Si quieres aterrizar este problema en tu empresa y cuantificar cuánto te cuesta en margen, retrabajo y desgaste, lo abordamos de forma práctica:
Diagnóstico de fricción decisional: dónde se decide bajo presión y por qué.
Diseño de criterios y “memoria” operativa: decisiones, protocolos, aprendizajes.
Casos de uso priorizados por ROI y riesgo: copilotos y agentes por área.
Plan de despliegue por fases con gobernanza, seguridad y medición.
Mike Mösch CDO en AIVERSO · CDO en AI TenderX Si quieres hablar conmigo, contáctame por LinkedIn o a través de AIVERSO y lo activamos.
Un evento impulsado por #CEDE que reunirá a líderes empresariales y expertos para explorar nuevas oportunidades desde el corazón de Andalucía.
El próximo 14 de mayo de 2025, la ciudad de Écija acogerá el I Encuentro Empresarial Interprovincial, un foro que reunirá a representantes empresariales, autoridades y expertos de Sevilla, Córdoba y otras zonas del centro de Andalucía para abordar los principales retos y oportunidades del tejido empresarial actual.
El evento está organizado por la Confederación de Empresarios de Écija (CEDÉ), con el apoyo de la Confederación de Empresarios de Sevilla (CES) y la Confederación de Empresarios de Córdoba (CECO). La jornada busca fomentar el diálogo interprovincial, generar sinergias reales y visibilizar el potencial económico de una zona estratégica de Andalucía.
Entre las actividades previstas, se celebrarán mesas redondas, espacios de networking y ponencias de alto valor. En este marco, Mike Mösch, CEO de AIVERSO y experto en comercio exterior, transformación digital e inteligencia artificial aplicada a los negocios, será uno de los ponentes destacados del programa.
Su intervención, titulada: «Nuevo panorama empresarial. La IA y el Comercio Exterior como herramientas de éxito», ofrecerá una visión práctica y estratégica sobre cómo las empresas pueden incorporar la Inteligencia Artificial para abrir mercados, reducir costes, automatizar procesos y aumentar su competitividad internacional.
“No se trata de futuro, sino de presente. Las empresas que entiendan cómo aplicar la IA a sus procesos de internacionalización tendrán una ventaja real y medible”, afirma Mike Mösch.
Este encuentro representa una oportunidad única para establecer nuevas relaciones, descubrir tendencias emergentes y generar propuestas concretas que impulsen la transformación empresarial desde lo local hacia lo global.
Desde AIVERSO, apostamos por apoyar espacios como este, donde la tecnología, la cooperación y la visión de negocio se dan la mano para construir un tejido empresarial más fuerte, innovador y preparado para los desafíos que vienen.
Si quieres estar al día en el uso estratégico de la Inteligencia Artificial aplicada al Comercio Exterior, te invitamos a conocer nuestro Máster en Dirección de Comercio Internacional con IA Avanzada, una formación 100% online, práctica y actualizada. Este programa te prepara para liderar proyectos de internacionalización apoyándote en herramientas de IA generativa, automatización de procesos y análisis de mercados con agentes inteligentes.
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Autenticidad aumentada: cómo construir una marca personal potente en la era de la inteligencia artificial
Por Mike Mösch, CDO de AIVERSO
En un entorno dominado por tecnologías que aprenden, generan y se adaptan, la marca personal ya no es un ejercicio de visibilidad. Es una cuestión de identidad estratégica.
Liam Dharmi lo expresa con claridad: el futuro del personal branding no se definirá por la estética o el volumen de publicaciones, sino por la capacidad de seguir siendo auténticamente humano en un entorno cada vez más automatizado.
Mientras la inteligencia artificial transforma industrias, empleos y flujos de comunicación, la autenticidad se convierte en un diferencial competitivo. No solo para destacar, sino para conectar con verdad.
IA + Marca Personal: ¿Potenciador o amenaza?
Liam lo plantea sin ambigüedad: la IA no reemplazará a las personas. Pero sí expondrá rápidamente quién está presente con intención y quién opera en piloto automático.
Él anticipa un futuro donde herramientas de IA generarán avatares de video hiperrealistas, perfiles que comentan en nuestro nombre, contenido que replica nuestro estilo. Pero ahí mismo surge el dilema: ¿quién sigue siendo real cuando todo puede ser simulado?
La respuesta no está en rechazar la tecnología, sino en apropiarla con criterio y humanidad.
El nuevo poder individual: one-person powerhouses
Para Liam, estamos entrando en una era donde una sola persona, con la IA bien integrada, puede operar con la eficacia de un equipo completo. Lo llama ser una “potencia de una sola persona”.
Esto implica:
Eliminar tareas repetitivas y liberar tiempo para lo que realmente importa
Diseñar negocios de alto impacto con estructuras ultra-ligeras
Crear contenido con consistencia, sin perder voz ni autenticidad
Ser más visibles, relevantes y humanos… a pesar de la escala
Pero este poder exige madurez: usar la IA como extensión, no como máscara.
LinkedIn: el espacio donde la autenticidad se mide en microsegundos
Liam considera LinkedIn como el eje del personal branding profesional. Pero advierte: es también el lugar donde la inautenticidad se percibe más rápido.
Por eso recomienda:
Evitar automatizar comentarios o interacciones
Tratar LinkedIn como un diario compartido con colegas y aliados reales
Entrenar la IA con nuestras publicaciones reales para que aprenda nuestra voz (no para reemplazarla)
Usar herramientas como Claude para idear, no para copiar y pegar
En este modelo, la IA no habla por ti. Te ayuda a pensar mejor, más rápido y con más foco.
¿Cyborg o robot?
Una de las ideas más potentes de Liam es su visión del profesional del futuro como un cyborg: mitad humano, mitad máquina. No por estética, sino por arquitectura interna.
Usamos la IA para acelerar, para analizar, para sistematizar. Pero la emoción, la historia y la intención siguen siendo profundamente humanas.
Las marcas personales más fuertes del mañana serán las que:
Usen IA como herramienta, no como atajo
Sean consistentes sin perder frescura
Hablen con claridad, sin parecer genéricas
Entiendan que la audiencia valora la imperfección con propósito más que la perfección sin alma
Autenticidad no es una pose. Es una estrategia.
En un mundo donde la IA puede hacer casi cualquier cosa… el único activo que no se puede falsificar a largo plazo es tu forma de pensar, tu historia real y tu criterio.
Y esa es la esencia del personal branding que prosperará en los próximos cinco años.
La tecnología seguirá avanzando. Pero la conexión humana, la narrativa honesta y la coherencia emocional serán las que separen a los líderes de los replicantes.
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El nuevo mapa laboral exige una nueva mentalidad. El Foro de Empleo de UNIR nos permitió debatir en profundidad sobre cómo el reskilling será el motor de adaptación, innovación y supervivencia en el mundo profesional del presente.
Por Mike Mösch – CDO de AIVERSO y alumni UNIR
1. La revolución silenciosa del trabajo ya está aquí
El pasado martes 1 de abril tuve el honor de participar como invitado en el Foro de Empleo de UNIR, donde compartimos visión y debate con grandes profesionales sobre un concepto que ya no es opcional: el reskilling, o la readaptación profesional. Estamos presenciando la transformación laboral más acelerada de la historia moderna, impulsada por tecnologías emergentes, especialmente la inteligencia artificial. Este fenómeno no solo cambia herramientas, cambia roles, modelos de negocio y el sentido mismo del trabajo.
2. ¿Por qué el reskilling es ahora urgente?
Durante el foro quedó claro: lo que antes tardaba 20 años en transformarse, hoy sucede en cinco. La pandemia de 2020 actuó como acelerador, pero la verdadera fuerza tectónica que está moviendo el suelo laboral es la automatización cognitiva: la inteligencia artificial que ya no solo ejecuta, sino que decide, propone y aprende.
Como recordaba uno de los ponentes, David Bl, el trabajo no ha desaparecido, pero sí ha cambiado radicalmente su naturaleza. La tecnología debería permitir trabajar menos, pero sin formación adecuada, solo se incrementan las brechas de eficiencia y adaptabilidad.
3. Del miedo al reemplazo a la colaboración con la IA
Un paralelismo interesante surgió en el foro: la Revolución Industrial inglesa generó temor por la pérdida de empleos, pero en retrospectiva creó millones de puestos nuevos. La diferencia actual es la velocidad y la escala del cambio.
Hoy la IA ya puede presentar informativos, diseñar campañas publicitarias o hacer diagnósticos médicos asistidos. Pero lo que podría parecer una amenaza se convierte, bien gestionado, en una oportunidad de colaboración. Un ejemplo mencionado: una clínica oftalmológica que incorporó robots para hacer diagnósticos preliminares aumentó la precisión sin eliminar empleos. Al contrario, generó nuevas necesidades de perfiles técnicos, asistenciales y humanos que acompañan el proceso.
4. El reskilling no tiene edad, tiene actitud
Uno de los temas que más debatimos fue quién necesita reskilling. Mi aportación como CDO de AIVERSO y como alumni de UNIR, fue clara: la edad no es el problema, el ego sí.
La transformación digital requiere humildad para reconocer que el conocimiento técnico caduca y que la experiencia debe reformularse en nuevas claves. De hecho, el mayor contingente de formación actual se sitúa entre los 45 y 65 años. Quienes pertenecemos a la generación X, tenemos la enorme ventaja de combinar criterio estratégico con el compromiso de adaptarnos. Nuestra experiencia no está obsoleta; solo necesita una interfaz nueva.
5. Formarse sin fricciones: el reskilling como rutina profesional
En el foro también se abordó cómo se realiza el reskilling. La clave es entenderlo como una práctica continua, no como un evento único. No siempre se necesita un máster: cursos breves, formación a demanda, microcredenciales y aprendizaje basado en proyectos son opciones altamente eficaces.
La universidad, en este sentido, se convierte en hub de adaptabilidad. La UNIR, de la que soy doble egresado (máster en transformación digital por procesos y máster en tecnología educativa), ha demostrado que la formación aplicada, flexible y contextualizada es la que realmente transforma trayectorias profesionales.
6. Hard skills + soft skills + IA: el nuevo profesional híbrido
Un concepto que destaqué en mi intervención es la necesidad de integrar tres capas:
IA: como asistente cognitivo que amplía capacidades, no que las sustituye
El profesional del presente no es un reemplazo del anterior. Es una versión extendida, donde la IA actúa como socio digital en la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la innovación constante.
7. De alumno a creador: mi experiencia personal con el reskilling
Compartí también cómo el reskilling no solo cambió mi perfil, sino que me permitió crear un nuevo modelo de negocio. Gracias a los conocimientos adquiridos en mis másteres en UNIR, pude fundar AIVERSO, una compañía tecnológica centrada en el desarrollo de agentes de IA aplicados a procesos de negocio y licitaciones públicas.
Pasé de formarme como consultor en digitalización, a diseñar arquitecturas de agentes autónomos. Este cambio no es anecdótico: es una muestra de lo que ocurre cuando la formación se alinea con la aplicación real del conocimiento.
8. El reto de las empresas y el papel de la universidad
¿Quién debe financiar el reskilling? ¿Las personas o las organizaciones? El debate está abierto, pero muchas voces coincidimos en que las empresas que invierten en formación fidelizan talento y se vuelven más resilientes.
Las universidades, por su parte, deben abandonar modelos lentos y estáticos. La clave está en crear títulos a demanda, incorporar docentes activos profesionalmente y ofrecer aprendizaje flexible, inmediato y práctico.
9. Humanos y agentes: el nuevo equipo híbrido
Uno de los temas más estratégicos del foro fue el desafío que supone la convivencia entre personas y agentes de IA en los nuevos entornos laborales.
Esta convivencia exigirá:
Nuevos liderazgos capaces de gestionar equipos humano-digitales
Formación específica para la gestión de flujos de trabajo asistidos por IA
Marco ético, legal y organizativo para garantizar que la IA sea justa, transparente y controlable
Lejos de eliminar empleos, la IA bien integrada puede eliminar el sesgo humano y mejorar la equidad si se gestiona con responsabilidad y conocimiento.
10. Conclusión: el reskilling como clave de supervivencia y oportunidad
Estamos en una etapa en la que la empleabilidad depende más de la capacidad de adaptación que del currículum. El reskilling no es una opción estética, es una condición de sostenibilidad profesional.
La IA no es solo una herramienta. Es un nuevo compañero de trabajo, un entorno, un marco mental. Solo con reskilling continuo podremos integrarnos en esa nueva realidad y convertirnos en protagonistas, no en espectadores, del futuro del empleo.
Mike Mösch – CDO de AIVERSO Alumni UNIR y experto en IA aplicada a procesos de negocio. ¿Quieres aprender a implementar agentes de IA en tu empresa o administración pública? Participa en nuestros talleres presenciales: https://aiverso.com/licita-con-ia-administraciones-publicas/
Reskilling e IA. claves para liderar el trabajo del futuro
El próximo 1 de abril, Mike Mösch, Chief Digital Officer en AIVERSO, participará como ponente destacado en el #ForoUNIR con motivo del 10º aniversario de la Feria de Empleo de UNIR. Bajo el lema “Del teletrabajo a la IA: el trabajo en 2025”. el evento reunió a referentes en transformación digital, empleabilidad y nuevas formas de liderazgo.
Durante su intervención, Mike abordó una de las temáticas más críticas del entorno laboral actual: el reskilling como respuesta a la aceleración de la Inteligencia Artificial.
“La IA ya no es solo una herramienta tecnológica, es una fuerza transformadora del talento. La clave está en anticiparse con visión estratégica y formar en habilidades que aún no existen pero pronto serán imprescindibles.” — Mike Mösch
🔍 El reskilling como puente al futuro
Mike puso sobre la mesa la necesidad urgente de rediseñar los procesos de formación y adaptación dentro de las organizaciones. En su visión, el verdadero valor no está en resistirse al cambio, sino en integrarlo con propósito. El reskilling no es solo capacitación técnica; implica activar el pensamiento crítico, la adaptabilidad y el aprendizaje continuo.
🤖 La inteligencia artificial como catalizador del talento
En el marco del foro, se analizó cómo la IA está redefiniendo la manera en que trabajamos, colaboramos y tomamos decisiones. Mike destacó cómo AIVERSO está apostando por una transformación digital centrada en las personas, entendiendo que el progreso tecnológico solo es sostenible si se acompaña de una evolución humana real.
🌐 Participación en un evento clave para el ecosistema digital
El Foro UNIR se consolida como un espacio clave para explorar el futuro del empleo, conectar con líderes del sector y fomentar la evolución del talento. Para AIVERSO, esta participación no solo refuerza su compromiso con la innovación, sino que también refleja su convicción en el papel estratégico de la formación como motor de competitividad.
¿Quieres saber más sobre cómo impulsar el reskilling en tu organización? Visítanos en www.aiverso.com y descubre cómo estamos ayudando a empresas a liderar la transformación digital con enfoque humano.
Una guía estratégica sobre cómo la inteligencia artificial generativa está revolucionando el proceso de licitación pública en España, con soluciones prácticas aplicadas por AIVERSO y AI-TenderX.
Autor:Mike Mösch – CDO de AIVERSO y AI-TenderX, S.C.A.Aisistido por IA y validado por un equipo humano.
Índice
Introducción
El Ciclo de Vida de la Contratación Pública en España
Fase 1: Planificación y Preparación
Fase 2: Convocatoria y Publicación de la Licitación
Fase 3: Presentación de Ofertas
Fase 4: Evaluación y Adjudicación de Ofertas
Fase 5: Ejecución y Seguimiento del Contrato
Fase 6: Extinción del Contrato
Aplicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa en el Proceso de Licitación
Fase 1: Planificación y Preparación
Fase 2: Redacción y Preparación de la Oferta
Fase 3: Revisión y Presentación
Fase 4: Post-Presentación y Ejecución del Contrato
Ejemplos y Casos de Uso de la Inteligencia Artificial Generativa en la Contratación Pública
Herramientas de Inteligencia Artificial Generativa
Requisitos Legales y Normativos
Transparencia y Rendición de Cuentas
Conclusiones
Tabla: Etapas de la Contratación Pública en España y Potenciales Aplicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa
1. Introducción
La inteligencia artificial generativa (IAG) está experimentando un auge significativo en diversos sectores, transformando la manera en que se abordan los procesos tradicionales. En el ámbito de la administración pública, y particularmente en la contratación pública, la IAG presenta un potencial considerable para optimizar y modernizar procedimientos que históricamente han sido manuales y laboriosos. Este informe tiene como objetivo explorar en profundidad la aplicación de la inteligencia artificial generativa en el proceso de licitación ante la administración pública en España, abordando sus beneficios, desafíos e implicaciones.
A lo largo de este análisis, se detallan las etapas del proceso de licitación, las posibles aplicaciones de la IAG en cada una de ellas, ejemplos concretos de su uso, las herramientas y plataformas relevantes, los requisitos legales y normativos a considerar, y los aspectos cruciales de transparencia y rendición de cuentas.
El avance acelerado de la inteligencia artificial generativa representa una oportunidad trascendental para la contratación pública, permitiendo una evolución desde metodologías operativas basadas en la intervención humana y el tiempo extenso dedicado a cada fase, hacia modelos que incorporan una mayor eficiencia y facilitan la toma de decisiones estratégicas. La capacidad de la IAG para procesar grandes volúmenes de información, generar contenido textual de manera autónoma y simular escenarios complejos abre un abanico de posibilidades para transformar el ciclo de vida de las licitaciones públicas.
No obstante, la integración exitosa de la inteligencia artificial generativa en la contratación pública requiere una comprensión exhaustiva tanto de las capacidades de la tecnología como de las particularidades del marco legal y administrativo español. La normativa que rige la contratación pública en España, así como los principios de transparencia, igualdad de trato y libre competencia, deben ser pilares fundamentales en cualquier aplicación de la IAG para garantizar su legitimidad y eficacia.
2. El Ciclo de Vida de la Contratación Pública en España
El proceso de licitación pública en España se articula en una serie de fases bien definidas, cada una con sus propios requisitos y procedimientos.
Fase 1: Planificación y Preparación (Fase interna previa)
Esta etapa inicial es crucial y comprende la identificación de la necesidad por parte del órgano de contratación, la justificación de dicha necesidad y la definición clara de los bienes, servicios u obras que se pretenden contratar. Se elabora el expediente de contratación, un documento fundamental que justifica la necesidad del contrato y establece las condiciones que regirán la contratación. Dentro de este expediente, se desarrollan los pliegos de condiciones, que se dividen en el Pliego de Cláusulas Administrativas Particulares (PCAP), que recoge los aspectos jurídicos y económicos, y el Pliego de Prescripciones Técnicas (PPT), que detalla las características y requisitos técnicos del objeto del contrato.
Fase 2: Convocatoria y Publicación de la Licitación
Una vez preparado el expediente, se procede a la publicación de la licitación. Esta se realiza obligatoriamente en el Perfil del Contratante, disponible en la Plataforma de Contratación del Sector Público, y en algunos casos, dependiendo de la cuantía y naturaleza del contrato, en el Boletín Oficial del Estado (BOE) o incluso en el Diario Oficial de la Unión Europea (DOUE). El anuncio de licitación debe contener información clave para los interesados, como la identificación de la entidad contratante, el objeto y valor estimado del contrato, el procedimiento de adjudicación utilizado, los plazos y lugar de presentación de ofertas, los criterios de adjudicación y las condiciones especiales de ejecución. Los plazos para la presentación de ofertas varían según el tipo de procedimiento (abierto, restringido, negociado) y el contrato.
Fase 3: Presentación de Ofertas
En esta fase, los proveedores interesados preparan y presentan su documentación, que generalmente se organiza en tres sobres: uno administrativo con las acreditaciones de solvencia económica y técnica; uno con la propuesta técnica que detalla la metodología y el plan de ejecución; y otro con la propuesta económica. La presentación debe realizarse dentro de los plazos establecidos y siguiendo el formato requerido.
Fase 4: Evaluación y Adjudicación de Ofertas
Las ofertas recibidas son evaluadas por el órgano de contratación en base a los criterios previamente establecidos en los pliegos. Este proceso puede combinar evaluaciones automáticas y valoraciones cualitativas, buscando siempre garantizar el uso eficiente de los recursos públicos. Una vez completada la evaluación, se comunica la decisión a todos los participantes, estableciendo un período para posibles alegaciones antes de la adjudicación definitiva. Previo a la formalización del contrato, se verifica la capacidad y solvencia del licitador cuya oferta ha sido la mejor valorada. Finalmente, se procede a la firma del contrato con el adjudicatario seleccionado.
Fase 5: Ejecución y Seguimiento del Contrato
La ejecución del contrato se lleva a cabo en los plazos y condiciones acordadas, con la supervisión de los responsables designados por la administración. Cualquier modificación necesaria debe estar debidamente justificada y formalizada. Al concluir el proyecto, se realiza una verificación exhaustiva para confirmar el cumplimiento de todas las condiciones contractuales, culminando con la emisión del acta de recepción, el pago final y el cierre administrativo.
Fase 6: Extinción del Contrato
Esta fase finaliza el ciclo contractual una vez que ambas partes han cumplido con sus obligaciones.
La Ley 9/2017, de 8 de noviembre, de Contratos del Sector Público (LCSP), constituye el marco legal fundamental que rige la contratación pública en España. Esta ley tiene como objetivos principales garantizar la libertad de acceso a las licitaciones, la publicidad y transparencia de los procedimientos, y la igualdad de trato entre los licitadores. La LCSP impulsa de manera creciente la tramitación electrónica de la contratación pública, estableciéndola como obligatoria en muchos casos, lo que crea un entorno propicio para la adopción de tecnologías digitales como la inteligencia artificial generativa.
El proceso de contratación pública en España se caracteriza por su estructura y la secuencia definida de sus etapas, lo que exige una atención meticulosa a los detalles y un cumplimiento riguroso de las normativas en cada fase. La LCSP establece el marco legal esencial, y la comprensión de sus principios resulta relevante para cualquier aplicación de la inteligencia artificial en este ámbito, asegurando así la legalidad y la conformidad. Además, el énfasis en la tramitación electrónica dentro de la LCSP genera un contexto favorable para la incorporación de tecnologías digitales como la IAG.
3. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial Generativa en el Proceso de Licitación
La inteligencia artificial generativa ofrece un amplio abanico de aplicaciones que pueden impactar significativamente cada una de las fases del proceso de licitación pública.
Fase 1: Planificación y Preparación
En esta fase inicial del proceso de contratación pública, las soluciones basadas en inteligencia artificial generativa (IAG) permiten automatizar y optimizar tareas clave asociadas a la identificación y evaluación de oportunidades de licitación. A través del análisis avanzado de grandes volúmenes de datos procedentes de fuentes oficiales —como los perfiles del contratante, plataformas de contratación del sector público o sistemas sectoriales—, los algoritmos de IA pueden escanear, clasificar y filtrar licitaciones activas en función de criterios ajustados a los intereses estratégicos de cada organización.
Estas soluciones permiten aplicar filtros semánticos, términos clave y parámetros configurables que se adaptan a los requisitos técnicos, administrativos o económicos específicos, así como a las capacidades internas de la entidad que licita. Además, pueden generar resúmenes automáticos de los anuncios y documentos de licitación, destacando de forma clara los elementos esenciales: objeto del contrato, criterios de adjudicación, fechas clave, documentación requerida y cualquier restricción que condicione la participación. Esta funcionalidad agiliza el análisis preliminar y facilita una toma de decisiones más rápida y fundamentada sobre en qué licitaciones participar.
La inteligencia artificial generativa también aporta valor en el análisis de datos históricos relacionados con procesos de contratación anteriores. Al examinar pliegos antiguos, ofertas adjudicadas, resoluciones y puntuaciones obtenidas por distintos licitadores, estas soluciones pueden extraer información estratégica sobre patrones de éxito, márgenes económicos frecuentes, comportamientos del mercado y perfiles técnicos más valorados por determinados órganos de contratación.
Mediante técnicas de minería de datos y procesamiento de lenguaje natural, la IAG es capaz de transformar grandes cantidades de información no estructurada en conocimiento útil, lo que facilita una comprensión profunda del historial licitador de un sector, región o categoría específica. Algunas soluciones, además, incorporan modelos de predicción que estiman la probabilidad de éxito en función de la adecuación de una organización a los requisitos de una licitación concreta, apoyando así la priorización de esfuerzos y recursos.
La automatización de estas tareas iniciales mediante IA reduce drásticamente el tiempo invertido en la búsqueda, lectura y preanálisis de oportunidades. Pero más allá del ahorro operativo, lo verdaderamente relevante es que permite abordar el proceso desde una perspectiva más estratégica, alineada con las capacidades reales y la experiencia previa de quien licita.
El uso de agentes virtuales de IA en esta fase no solo permite centralizar y filtrar toda la información relevante desde múltiples fuentes, sino también estandarizar el análisis de oportunidades, eliminando subjetividades y mejorando la trazabilidad de las decisiones. En conjunto, estas soluciones configuran un entorno más informado, eficiente y competitivo para abordar los procesos de licitación desde sus primeras etapas, convirtiéndose en aliados clave para cualquier unidad de gestión, coordinación o dirección de proyectos públicos.
Fase 2: Redacción y Preparación de la Oferta
La inteligencia artificial generativa (IAG) desempeña un papel cada vez más relevante en la elaboración de las propuestas técnicas y el conjunto de documentación exigida en los procedimientos de contratación pública. En esta etapa crítica, las soluciones basadas en IAG permiten asistir en la generación automática y personalizada de memorias técnicas, adaptadas a los criterios de evaluación definidos en los pliegos. A través de modelos entrenados en lenguaje técnico-administrativo, estas herramientas son capaces de crear contenidos originales, coherentes y bien estructurados, ajustando tono, formato y extensión según el tipo de licitación y el perfil del órgano contratante.
Una de las funcionalidades más valoradas es la capacidad para reutilizar fragmentos de propuestas anteriores, adaptándolos al nuevo contexto, lo que acelera la redacción sin comprometer la calidad. La IAG también puede estandarizar el estilo de escritura en todos los apartados de la oferta, asegurando una coherencia formal y discursiva que favorece la legibilidad y comprensión por parte de los evaluadores.
Además de la redacción técnica, estas soluciones permiten automatizar las tareas de verificación del cumplimiento normativo y asegurar que la oferta se ajusta fielmente a los requerimientos del procedimiento. Mediante el análisis inteligente de los pliegos de condiciones, la IA puede extraer los requisitos clave —tanto formales como sustantivos—, identificar vacíos, incongruencias o duplicidades, y detectar posibles riesgos que podrían afectar negativamente la valoración de la propuesta. Esta función resulta esencial para garantizar que todos los documentos necesarios estén presentes, correctamente nombrados, firmados, formateados y estructurados, evitando errores que podrían conllevar la exclusión.
En contextos más avanzados, la inteligencia artificial puede incluso sugerir mejoras en la forma de abordar ciertos requerimientos técnicos o administrativos, basándose en prácticas previamente valoradas en otras licitaciones similares. La capacidad de generar resúmenes ejecutivos, mapas de cumplimiento o checklists automatizadas a partir del análisis del pliego incrementa el control documental y reduce la presión sobre los equipos humanos encargados de la revisión final.
En relación con la propuesta económica, la IAG permite optimizar este componente mediante simulaciones de escenarios, análisis predictivo de costes y evaluación de la competitividad. Estas soluciones pueden modelar distintas configuraciones de precios, estimar márgenes y comparar propuestas simuladas con datos históricos de adjudicaciones anteriores, lo que facilita la toma de decisiones informadas sobre los valores a presentar. También permiten cuantificar con precisión los aspectos económicos integrados en la propuesta técnica, como costes indirectos, garantías, sostenibilidad o eficiencia energética, favoreciendo una integración coherente entre ambas partes de la oferta.
Gracias a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y contextualizarlos según la normativa vigente, las herramientas basadas en inteligencia artificial generativa reducen de forma significativa el tiempo y el esfuerzo requerido para elaborar ofertas de alta calidad, liberando recursos humanos para concentrarse en aspectos estratégicos, como la diferenciación competitiva o la planificación de riesgos.
La aplicación de estas soluciones en la parte económica de la oferta también incrementa las probabilidades de éxito, al permitir construir propuestas más ajustadas al mercado, realistas en cuanto a precios y mejor alineadas con los criterios de adjudicación. Al mismo tiempo, se fortalece la transparencia interna, se reducen los errores manuales y se facilita la trazabilidad de los cálculos realizados, factores clave en procesos que requieren máxima rigurosidad.
En conjunto, la disponibilidad de soluciones de IAG orientadas a cada uno de los aspectos que intervienen en la preparación de ofertas representa un avance hacia la profesionalización del proceso licitador. Esta evolución tecnológica refleja una creciente especialización dentro del ecosistema digital de la contratación pública y responde a la necesidad de aumentar la eficacia, la precisión y la competitividad en un entorno altamente regulado y exigente.
Fase 3: Revisión y Presentación
La IAG puede ser utilizada para revisar los documentos de la licitación e identificar posibles riesgos o ambigüedades. Puede analizar los pliegos para detectar inconsistencias, ambigüedades o cláusulas desfavorables. Las herramientas de IA pueden extraer información crucial como requisitos, plazos y criterios de evaluación. También pueden ayudar a generar preguntas o aclaraciones sobre el contenido de la licitación.
Además, la IAG puede asegurar la integridad y precisión de la oferta presentada. Puede realizar comprobaciones finales de la oferta preparada para garantizar que se incluyan todos los documentos requeridos y que estén formateados correctamente. Los correctores gramaticales y ortográficos impulsados por IA pueden mejorar la calidad y profesionalidad de la presentación.
La revisión de documentos de licitación mediante IA puede reducir significativamente el riesgo de errores y omisiones, lo que lleva a ofertas más conformes y potencialmente mejor puntuadas. Al ayudar en la revisión final de la oferta, la IA puede contribuir a un mayor nivel de precisión e integridad, aumentando las posibilidades de que la oferta sea considerada y evaluada favorablemente.
Fase 4: Post-Presentación y Ejecución del Contrato
Una vez presentada la oferta, la inteligencia artificial generativa (IAG) puede desempeñar un papel clave en la evaluación posterior y la mejora continua de los procesos de licitación. A través del análisis detallado de los criterios de evaluación establecidos en los documentos de licitación, estas soluciones permiten identificar con claridad los factores determinantes que han influido en la puntuación obtenida. Esta información, una vez interpretada correctamente, se convierte en un recurso valioso para afinar futuras propuestas y mejorar la alineación con las expectativas de los órganos contratantes.
Tras la publicación de los resultados, la IAG puede procesar automáticamente la retroalimentación recibida —cuando esté disponible— y las puntuaciones asignadas, generando informes que destacan fortalezas, debilidades y oportunidades de mejora. Este tipo de análisis comparativo, basado en datos históricos y contexto específico, permite detectar patrones de éxito o error y diseñar estrategias de ajuste para aumentar las probabilidades de adjudicación en futuras convocatorias. A su vez, se refuerza la capacidad interna de aprendizaje organizacional, especialmente en estructuras donde los recursos son limitados o el personal cambia con frecuencia.
Durante la fase de ejecución del contrato, las soluciones impulsadas por IA aportan herramientas avanzadas para el seguimiento integral de las obligaciones adquiridas. Estas pueden incluir la monitorización automatizada de plazos clave, la verificación del cumplimiento de entregables, el control documental asociado al contrato y la gestión anticipada de hitos administrativos, como prórrogas, penalizaciones o solicitudes de modificación. A través de sistemas basados en procesamiento inteligente de documentos y alertas configurables, se facilita la trazabilidad de los compromisos y se minimiza el riesgo de incumplimientos por omisión o descoordinación interna.
Otra funcionalidad destacada es la gestión del ciclo de vida del contrato, desde la adjudicación hasta el cierre definitivo. Mediante técnicas de análisis semántico y extracción de datos, la IAG puede transformar los términos contractuales en parámetros operativos concretos, detectando obligaciones críticas, restricciones, cláusulas condicionantes o aspectos relacionados con la calidad, la sostenibilidad o la normativa sectorial. Esta capacidad permite convertir documentos jurídicos complejos en flujos de trabajo claros, accionables y supervisables en tiempo real.
Además, las soluciones de inteligencia artificial generativa también pueden asistir en la redacción de documentos asociados al contrato en ejecución, como informes de seguimiento, actas de reunión, solicitudes de aclaración, justificaciones de cambios o entregables parciales. Esto no solo reduce la carga administrativa, sino que estandariza el lenguaje utilizado y mejora la coherencia en la comunicación con la Administración.
La información generada durante la ejecución contractual también puede ser reutilizada para alimentar sistemas internos de análisis, permitiendo identificar qué factores contribuyen a una ejecución más eficiente, qué procesos presentan mayores incidencias o qué perfiles de contrato son más favorables. Al combinar estas capacidades con el análisis retrospectivo de licitaciones previas, la organización puede avanzar hacia una toma de decisiones más predictiva, fundamentada y estratégica.
En conjunto, la aplicación de inteligencia artificial en la fase posterior a la presentación de la oferta y durante la ejecución del contrato fortalece la posición técnica y operativa frente a la Administración. No solo mejora el cumplimiento de las condiciones establecidas, sino que optimiza los recursos, reduce los riesgos y contribuye a una gestión más profesional y transparente de los proyectos públicos. Esta etapa, muchas veces subestimada, ofrece un amplio margen para la aplicación de soluciones de IAG que consolidan aprendizajes, generan valor añadido y refuerzan la reputación del licitador ante futuros procesos.
5. Herramientas de Inteligencia Artificial Generativa. Soluciones accesibles y escalables de IA para empresas licitadoras.
AIVERSO ha desarrollado un enfoque completamente práctico y personalizado para ayudar a pequeñas y medianas empresas de cualquier sector a mejorar su competitividad en licitaciones públicas (servicios, suministros y obras) mediante el uso estratégico de agentes virtuales de inteligencia artificial.
A diferencia de las plataformas cerradas o los modelos genéricos que dominan el mercado, AIVERSO ofrece una infraestructura escalable basada en IA generativa, que puede adaptarse a las funciones reales de cada equipo de gestión de licitaciones, sin necesidad de conocimientos técnicos ni inversiones inasumibles.
La propuesta se basa en la configuración de un ecosistema de asistentes inteligentes distribuidos por áreas o funciones, que actúan de forma coordinada para apoyar todo el proceso de licitación: desde la identificación de oportunidades, análisis de pliegos, redacción de documentación técnica y administrativa, hasta el seguimiento posterior de la adjudicación y ejecución del contrato.
Este ecosistema combina de forma flexible las siguientes tecnologías y herramientas:
GPTs de OpenAI: Asistentes especializados entrenados para interpretar pliegos, redactar memorias técnicas, validar requisitos y resolver dudas frecuentes durante el proceso.
Playground de OpenAI: Desarrollo de agentes personalizados para tareas internas concretas, como clasificación de licitaciones, seguimiento de documentación o checklist de requisitos.
Copilot Studio de Microsoft: Integración de agentes con los flujos de trabajo existentes en Microsoft 365, permitiendo automatizaciones en Word, Excel, Outlook y Teams.
Asistentes basados en HuggingChat: Opciones más ligeras y de código abierto para entornos donde se prefiera un mayor control local sobre los datos y la infraestructura.
n8n y automatizaciones con IA: Orquestación de procesos mediante flujos automatizados que conectan los agentes de IA con plataformas de licitaciones, CRMs, repositorios de documentos o sistemas de gestión interna.
Esta «arquitectura de agentes virtuales» se adapta al tamaño, ritmo y capacidad de cada empresa, permitiendo a las PYMEs acceder a herramientas que antes solo estaban al alcance de grandes consultoras o departamentos jurídicos especializados. El objetivo de AIVERSO no es sustituir a las personas del equipo, sino potenciar su trabajo, reducir tiempos, evitar errores y aumentar las probabilidades de éxito en cada licitación.
En lugar de depender de software cerrado, AIVERSO crea soluciones vivas, evolutivas, que se integran con los procesos reales de la empresa y pueden ir creciendo conforme se amplía la participación en concursos públicos. Todo ello con un enfoque altamente personalizado, accesible económicamente y orientado a obtener resultados medibles desde la primera implementación.
6. Requisitos Legales y Normativos
La integración de la inteligencia artificial generativa en la contratación pública en España debe realizarse con un profundo conocimiento y cumplimiento del marco legal vigente, principalmente la Ley de Contratos del Sector Público (LCSP), para asegurar la conformidad y evitar posibles controversias legales. El uso de herramientas de IA debe respetar los principios de transparencia, igualdad de trato y libre competencia establecidos en la LCSP. La IA puede ser una herramienta valiosa para ayudar a cumplir con los requisitos de documentación, solvencia y capacidades técnicas exigidos por la LCSP. Asimismo, la IAG puede facilitar la comprensión y el cumplimiento de los diferentes procedimientos para la adjudicación de contratos públicos (abierto, restringido, negociado) definidos en la LCSP.
Otro aspecto fundamental a considerar es la privacidad de los datos, la seguridad y la propiedad intelectual. Las organizaciones deben garantizar que el uso de la IA cumpla con las regulaciones de protección de datos, especialmente al manejar información sensible durante el proceso de licitación. La seguridad de los sistemas de IA y de los datos utilizados para su entrenamiento y operación es crucial, particularmente en el contexto de los contratos gubernamentales. También es importante considerar los derechos de propiedad intelectual relacionados con el contenido generado por la IA y los datos utilizados para entrenar los modelos.
La integración de la inteligencia artificial generativa en la contratación pública en España requiere un sólido entendimiento y una estricta adhesión al marco legal existente, en particular la LCSP, para garantizar el cumplimiento y evitar problemas legales. La privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones primordiales al utilizar la IA en la contratación pública, dada la naturaleza sensible de la información involucrada y los riesgos potenciales de las filtraciones de datos. A medida que la inteligencia artificial generativa se vuelve más frecuente, es posible que los marcos legales y normativos necesiten evolucionar para abordar específicamente los desafíos y las oportunidades únicos que presenta esta tecnología en la contratación pública.
7. Transparencia y Rendición de Cuentas
Garantizar la transparencia y la rendición de cuentas en el uso de la inteligencia artificial generativa para la contratación pública es fundamental para mitigar los riesgos éticos, prevenir sesgos y asegurar la confianza pública en la equidad e integridad del proceso. Los sesgos en los datos de entrenamiento pueden conducir a resultados discriminatorios en las aplicaciones de IA, lo que debe gestionarse cuidadosamente en la contratación pública para garantizar la imparcialidad. La transparencia en el funcionamiento y la toma de decisiones de los algoritmos de IA es crucial para generar confianza y rendición de cuentas. Es necesario considerar directrices y marcos éticos para el desarrollo y la implementación de la IA en la administración pública.
Si bien la IA puede automatizar tareas, la experiencia y la supervisión humana siguen siendo esenciales para la toma de decisiones estratégicas y para garantizar la rendición de cuentas. Se deben mantener registros de auditoría claros de las acciones y decisiones impulsadas por la IA para permitir su revisión y verificación. Es necesario definir el papel de los organismos de supervisión pública y los mecanismos de escrutinio en la contratación pública asistida por IA.
Mantener la transparencia y la rendición de cuentas en el uso de la inteligencia artificial generativa para la contratación pública es crucial para mitigar los riesgos éticos, prevenir los sesgos y garantizar la confianza pública en la equidad e integridad del proceso. La supervisión humana es indispensable en la contratación pública impulsada por la IA para proporcionar juicio contextual, pensamiento estratégico y asegurar que los resultados de la IA se alineen con los valores de la organización y el interés público. Es necesario desarrollar directrices y regulaciones específicas para el uso ético y responsable de la IA en la contratación pública para proporcionar un marco claro para su adopción y abordar eficazmente los riesgos potenciales.
8. Conclusiones
La inteligencia artificial generativa está llamada a desempeñar un papel cada vez más importante en el panorama de la contratación pública en España, ofreciendo ventajas significativas tanto para las organizaciones licitadoras como para las entidades gubernamentales. Su capacidad para aumentar la eficiencia, la precisión y la toma de decisiones estratégicas es innegable.
Sin embargo, la adopción exitosa y responsable de la IAG en este sector requerirá la colaboración entre proveedores de tecnología, profesionales de la contratación y organismos reguladores para desarrollar las mejores prácticas y abordar los desafíos emergentes. Es fundamental que las consideraciones legales, éticas y de transparencia se sitúen en el centro de cualquier estrategia de implementación de la inteligencia artificial generativa en la contratación pública para garantizar un futuro más eficiente, justo y transparente.
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Mike Mösch
Economista y Experto en Tecnología Educativa, así como en Tecnologías de Automatización para la automatización de Procesos con Inteligencia Artificial, BPA y Bots del RPA.
Actualmente:
CEO de AIVERSO, Agencia de Inteligencia Artificial para la Automatización de procesos con IA.
Formador de IA para Gestores de Empresas, Docentes, Coaches, Profesionales del Marketing Digital y RRSS, así como de Comercio Exterior.
Director académico del Programa de: Actualización Directiva en Inteligencia Artificial y tecnologías de Automatización.
Anteriormente:
Director del Instituto Alemán de Cooperación e Innovación. (8 años)
Director del IACI – Instituto Alemán de Comercio Internacional. (10 años)
Director Gerente del Colegio Alemán de Sevilla. (1 año)
Director de Marketing Internacional de: Nike Sport Cosmetics. (3 años)
Formación:
Massachusetts Institute of Technology (MIT) USA. Certificación en ‘Digital Transformation, Technologies and their practical applications’.
Máster universitario en Business Process Management (BPM) para la transformación digital.
Máster universitario en Tecnología educativa y Competencias digitales.
Máster e-Business Internacional, Estrategia digital y e-Marketplaces.
Máster en Dirección de Comercio Internacional.
Graduado por la Universidad del Bajo Rhin en Alemania en Económicas, Marketing y Controlling.
Certificaciones:
AURA y MICROSOFT Creación de aplicaciones para la automatización.
AURA Diseño de procesos con BPMN 2.0.
CELONIS Process Mining.
UIPATH Business Analytics.
Google Business Analytics. Google Data Analytics.
Metodologías ágiles. SCRUM.
IA aplicada a la empresa, etc.
Premios:
Premio Extraordinario Fin de Carrera 2023 Máster Universitario en Tecnología Educativa. Robots Sociales y Colaborativos (RSCL) con Inteligencia Artificial.
