Conecta con el futuro: talento, formación e Inteligencia Artificial se dan cita en nuestro Summit. ¡Descúbrelo ahora!
No ha sido una jornada más de tendencias, ni una sucesión de promesas vagas sobre el futuro del trabajo. La tercera edición del Data Talent Innovation Summit, organizada por MIOTI Tech & Business School el pasado 27 de marzo, ha sido una declaración clara de intenciones: la inteligencia artificial generativa ya está transformando el área de Recursos Humanos. Y lo está haciendo con resultados concretos.
Con la participación de empresas como Microsoft, Google, Cloudera, AECOC, Securitas Direct, Havas o MINEO, el evento ha reunido a líderes y profesionales del dato, la tecnología y el talento en una jornada tan rica en contenido como dinámica en su formato. Casos reales, conversaciones honestas, ideas en crudo y una sensación general de que el cambio ya no es algo que viene, sino algo que ya se está pilotando, probando y escalando.
Formación, talento y un nuevo mapa de roles
La apertura de la jornada dejó claro por dónde iba a ir la conversación: “¿De verdad estamos preparados para implementar IA en nuestras organizaciones?”. No solo desde el punto de vista técnico, sino sobre todo desde la perspectiva humana.
Fabiola Pérez, CEO y cofundadora de MIOTI Tech & Business School y moderadora de las mesas, abría el debate preguntando si las organizaciones cuentan con el talento formado que necesitan. Enrique Cenizo, GenAI Sales Lead en Google, respondía sin rodeos: “Hay mucha gente con capacidad de aprender rápido, pero existe un freno cultural. A veces no es un tema de skills, sino de miedo a que la IA evidencie cuánto de nuestro trabajo es automatizable”.
Desde Microsoft, Laura Núñez ofrecía una mirada más optimista: “Lo que estamos viendo es más hambre de conocimiento que nunca. La gente ya no viene a preguntar qué es esto de la IA, sino cómo mejorar lo que ya están haciendo con ella”.
Una de las claves repetidas a lo largo del evento fue la importancia de la formación continua, no solo para equipos técnicos, sino también para directivos, perfiles de negocio y responsables de equipo. “No se trata de saber usar un prompt, sino de entender bien las capacidades reales de estas herramientas y cómo integrarlas de forma útil en cada rol”, apuntaba Daniel Torbellino, Data & AI Storyteller de Cloudera.
@mioti_school ❌ La verdadera amenaza no es la IA. Es no saber cómo trabajar con ella. La automatización es el presente. Y en este nuevo escenario, el valor diferencial surge de la combinación: IA + humano. 🧠 Esta tecnología puede procesar datos, automatizar tareas y predecir resultados con precisión. Pero liderar equipos, tomar decisiones complejas o adaptarse en medio de la incertidumbre… eso sigue siendo #humano. La clave está en colaborar con la IA, no competir con ella. Porque quien sepa hacerlo, tendrá la ventaja. Y si no eres tú, será otra persona. No la #IA ♬ Background Music(815729) – Pavel
Del piloto a la adopción real
Otro de los temas que cruzó todas las conversaciones fue el salto del piloto a la implantación real. Muchas empresas han hecho pruebas controladas, pero pocas han escalado. ¿Por qué?
Marco Velasco, Data Platform Team Lead de Securitas Direct, explicaba que ese paso suele llegar cuando los equipos ven resultados tangibles. “Lo que marca la diferencia es cuando se pasa de la curiosidad al impacto. Y ese impacto llega más rápido si se forma a los equipos y se define bien qué problema quieres resolver”.
Laura Núñez coincidía: “El punto de inflexión ocurre cuando se produce ese ‘¡ah, vale, ahora sí me sirve!’. Ahí es donde empieza la verdadera adopción”.
En ese sentido, la formación vuelve a aparecer como palanca: “Cuando se entiende bien lo que puede hacer una IA generativa, se pasa del ‘esto es un juguete’ al ‘esto me ahorra horas de trabajo cada semana’”, apuntaba Fabiola Pérez.
Casos de uso reales: productividad, eficiencia y crecimiento
Desde la mejora de la experiencia en e-commerce hasta la automatización de procesos críticos en banca privada, el evento dejó claro que la IA ya está creando valor.
En el caso de Google, Enrique Cenizo compartió la historia de un banco asiático que ha reducido de una semana a 30 minutos el proceso de onboarding de clientes de banca privada gracias a un sistema de agentes orquestados. “Son 30 modelos trabajando en paralelo con una precisión superior a la humana. Solo ese caso les ahorra millones al año”.
Más allá del ahorro, empiezan a surgir también iniciativas que buscan generar ingresos, fidelizar clientes o abrir nuevas líneas de negocio. “La mayoría de los proyectos de hace un año eran de eficiencia operativa. Ahora vemos muchos más orientados al crecimiento”, señaló Cenizo.
En este punto, Diego García, CEO de MINEO, recordaba que muchas empresas siguen en modo exploración: “Todavía estamos en fase de experimentación. Lo importante es aterrizar los casos de uso y definir qué métricas van a mostrar que esto está funcionando”.
Qué está frenando a las organizaciones
No todo son luces. El evento también abordó las barreras más comunes para que la IA avance con solidez: problemas con la calidad de los datos, arquitecturas técnicas complejas, procesos de decisión internos muy lentos, miedo al cambio y, cómo no, la preocupación por la seguridad y privacidad.
Aquí hubo consenso entre los gigantes tecnológicos: la seguridad ya no es una excusa para no avanzar. “Estamos trabajando con data centers en España, cumplimiento de todas las normativas, certificaciones, arquitectura multicloud… La seguridad está garantizada, lo que falta muchas veces es la confianza y la gestión del cambio”, dijo Cenizo.
Además, como recordó Pere Rosell, Director de GS1 España (AECOC), “hay que evitar que cada departamento vaya por libre y acabe usando herramientas no auditables que pueden poner en riesgo a toda la organización. La gobernanza del dato sigue siendo clave”.
Y para los que aún no han empezado…
Uno de los momentos más prácticos de la jornada fue cuando se abordó la pregunta del millón: ¿por dónde empezar si aún no has hecho nada?
Aquí el mensaje fue claro: no empieces por las herramientas, sino por los problemas que quieres resolver. “Hazte la pregunta: ¿qué me gustaría poder hacer en mi trabajo que hoy no puedo? A partir de ahí, busca a quien te pueda ayudar a evaluar si la IA puede hacerlo posible”, explicó Cenizo.
Daniel Torbellino añadió un consejo crucial: “Revisa qué datos tienes y en qué estado están. Puedes tener una idea muy buena, pero si no tienes los datos o no están bien gobernados, no vas a llegar lejos”.
Menos teoría, más acción
El Data Talent Innovation Summit no fue un evento para hablar de lo que podría pasar, sino para mostrar lo que ya está pasando. Desde casos tangibles hasta ideas prácticas para empezar, cada ponencia fue una invitación a pasar a la acción.
Y lo mejor: más allá del escenario, en los pasillos y cafés, se respiraba esa mezcla de curiosidad, urgencia y ambición que define los momentos de cambio real. Entre los asistentes —profesionales de RR.HH., tecnología y negocio— se notaba una energía común: la de quienes ya no quieren quedarse en la teoría.
“La IA no va a quitarte el puesto. Lo que sí puede hacerlo es no saber usarla”, se escuchó más de una vez. Esa frase resume bien el espíritu del evento. Y también lo que viene.
