{"id":82785,"date":"2026-10-05T08:10:00","date_gmt":"2026-10-05T06:10:00","guid":{"rendered":"https:\/\/entelgy.com\/?p=82785"},"modified":"2026-10-05T11:09:10","modified_gmt":"2026-10-05T09:09:10","slug":"de-adoptar-ia-a-operar-con-ella-el-proximo-reto-de-las-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/entelgy.com\/pt-br\/actualidad-es\/de-adoptar-ia-a-operar-con-ella-el-proximo-reto-de-las-empresas\/","title":{"rendered":"De adoptar IA a operar con ella: el pr\u00f3ximo reto de las empresas\u00a0"},"content":{"rendered":"\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><strong>La inteligencia artificial avanza a una velocidad dif\u00edcil de comparar con otros ciclos tecnol\u00f3gicos recientes. Estados Unidos y China compiten por modelos, chips e infraestructura; la inversi\u00f3n contin\u00faa creciendo; los agentes empiezan a intervenir en procesos empresariales; y Europa avanza en la aplicaci\u00f3n de su marco regulatorio. Para las compa\u00f1\u00edas, el desaf\u00edo ya no consiste simplemente en incorporar IA, sino en transformar toda esa capacidad tecnol\u00f3gica en una operaci\u00f3n m\u00e1s inteligente, eficiente, gobernada y medible.<\/strong>&nbsp;<\/h4>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Empresa Operativa con IA: c\u00f3mo Entelgy transforma copilotos en sistemas que trabajan\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/U5E8WkPvOg8?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial ha dejado de ser \u00fanicamente una carrera por desarrollar el mejor modelo para convertirse en una competici\u00f3n tecnol\u00f3gica, econ\u00f3mica y estrat\u00e9gica. La inversi\u00f3n mundial contin\u00faa creciendo con fuerza y una parte importante de ella se est\u00e1 destinando a construir la infraestructura, los centros de datos y la capacidad de procesamiento necesarios para sostener la nueva generaci\u00f3n de sistemas de IA.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al mismo tiempo, China est\u00e1 acelerando su posici\u00f3n. La irrupci\u00f3n de DeepSeek cuestion\u00f3 algunos de los supuestos sobre costes y liderazgo tecnol\u00f3gico que hab\u00edan marcado la primera etapa de la IA generativa, pero su aparici\u00f3n forma parte de un movimiento mucho m\u00e1s amplio. Nuevos modelos chinos est\u00e1n reduciendo distancias en \u00e1mbitos como programaci\u00f3n, razonamiento y sistemas ag\u00e9nticos, mientras las grandes compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas del pa\u00eds aumentan sus inversiones en modelos, chips e infraestructura.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La evoluci\u00f3n de la IA se est\u00e1 convirtiendo as\u00ed en una cuesti\u00f3n de <strong>capacidad tecnol\u00f3gica, infraestructura, soberan\u00eda, competitividad y control<\/strong>. Mientras esta carrera global se acelera, dentro de las empresas aparece una paradoja: nunca se hab\u00eda invertido tanto en inteligencia artificial y, sin embargo, convertir esa inversi\u00f3n en una capacidad empresarial escalable contin\u00faa siendo uno de los grandes desaf\u00edos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Nunca hab\u00edamos invertido tanto en IA. Pero escalarla sigue siendo dif\u00edcil<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La adopci\u00f3n est\u00e1 creciendo mucho m\u00e1s r\u00e1pido que la capacidad para transformar la tecnolog\u00eda en resultados empresariales. Gartner se\u00f1ala que solo el <strong>22% de las organizaciones ha conseguido escalar con \u00e9xito la IA en m\u00faltiples unidades de negocio o adoptar un enfoque AI-first<\/strong>, pese al crecimiento de la inversi\u00f3n. McKinsey dibuja una situaci\u00f3n similar: cerca de nueve de cada diez organizaciones encuestadas utilizan regularmente IA en al menos una funci\u00f3n y el 44% afirma estar escal\u00e1ndola en el conjunto de la empresa, pero el porcentaje que declara una contribuci\u00f3n de la IA al EBIT se mantiene en el 37%.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta distancia entre inversi\u00f3n, adopci\u00f3n y resultados tambi\u00e9n est\u00e1 en el centro del an\u00e1lisis que hemos realizado desde Entelgy. Nuestro <strong>estudio sobre el retorno de la inversi\u00f3n tecnol\u00f3gica y en inteligencia artificial<\/strong>, elaborado a partir de la opini\u00f3n de <strong>300 directivos C-Level<\/strong>, muestra hasta qu\u00e9 punto las organizaciones est\u00e1n entrando en una etapa en la que ya no es suficiente con justificar la adopci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas: necesitan demostrar su impacto real sobre el negocio. La cuesti\u00f3n no es cu\u00e1nto se est\u00e1 invirtiendo en IA, sino qu\u00e9 parte de esa inversi\u00f3n consigue traducirse en productividad, eficiencia, modernizaci\u00f3n y resultados medibles.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estamos entrando, por tanto, en una fase mucho m\u00e1s exigente, en la que la pregunta ya no es qui\u00e9n utiliza inteligencia artificial, sino <strong>qui\u00e9n est\u00e1 consiguiendo convertirla en una capacidad operativa real<\/strong>. Ese es precisamente el salto hacia la <strong>Empresa Operativa con IA<\/strong>: pasar de la adopci\u00f3n de herramientas y casos de uso aislados a integrar la inteligencia artificial en los procesos, aplicaciones y sistemas sobre los que funciona el negocio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n\n<aside style=\"margin:32px 0;padding:28px;background:#f2f6fa;border-left:5px solid #fe5000;border-radius:4px;font-family:'DIN','DIN Next',Arial,sans-serif;color:#041c2c;\">\n  <div style=\"display:flex;flex-wrap:wrap;align-items:center;gap:24px;\">\n\n    <div style=\"flex:1 1 340px;min-width:0;\">\n      <p style=\"margin:0 0 12px;font-size:13px;line-height:1.4;font-weight:700;letter-spacing:1px;color:#405d76;\">\n        GU\u00cdA ENTELGY \u00b7 INTELIGENCIA ARTIFICIAL\n      <\/p>\n\n      <h3 style=\"margin:0 0 12px;font-family:inherit;font-size:28px;line-height:1.2;color:#041c2c;\">\n        De la IA experimental a la Empresa Operativa con IA\n      <\/h3>\n\n      <p style=\"margin:0;font-size:17px;line-height:1.6;color:#405365;\">\n        El siguiente paso es convertir la IA en una capacidad real de negocio. Descubre c\u00f3mo avanzar con Entelgy.\n      <\/p>\n    <\/div>\n\n    <a href=\"https:\/\/entelgy.com\/servicios\/inteligencia-artificial\/de-la-ia-experimental-a-la-empresa-operativa-con-ia\/\"\n       style=\"display:inline-block;padding:16px 24px;background:#fe5000;border-radius:3px;color:#041c2c;font-size:16px;line-height:1.4;font-weight:700;text-decoration:none;text-align:center;\">\n      Accede a la gu\u00eda <span aria-hidden=\"true\">&rarr;<\/span>\n    <\/a>\n\n  <\/div>\n<\/aside>\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>De utilizar IA a operar con IA<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Durante la primera etapa de la IA generativa, las organizaciones pudieron obtener resultados incorporando herramientas relativamente aisladas: asistentes, generaci\u00f3n de contenidos, b\u00fasqueda inteligente, copilots o automatizaci\u00f3n de determinadas tareas. La siguiente etapa es diferente porque los sistemas ag\u00e9nticos empiezan a permitir que la IA no solo genere una respuesta, sino que tambi\u00e9n interprete una situaci\u00f3n, consulte distintas fuentes de informaci\u00f3n, utilice herramientas e intervenga en la ejecuci\u00f3n de un proceso.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta evoluci\u00f3n ampl\u00eda enormemente las posibilidades de la tecnolog\u00eda, pero tambi\u00e9n incrementa las exigencias sobre la organizaci\u00f3n. A medida que aumenta la autonom\u00eda de los sistemas, resulta necesario controlar no solo la calidad de sus respuestas, sino tambi\u00e9n los datos que utilizan, las aplicaciones con las que interact\u00faan, los permisos de los que disponen, la infraestructura que los soporta, los costes que generan y las decisiones o acciones que pueden ejecutar.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por eso, construir una Empresa Operativa con IA no consiste simplemente en incorporar modelos m\u00e1s avanzados. Implica preparar todo el entorno empresarial para trabajar con ellos y conectar capacidades que tradicionalmente se han gestionado de forma independiente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>El proceso se convierte en la nueva unidad de transformaci\u00f3n<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El siguiente salto consiste en dejar de pensar exclusivamente en casos de uso y comenzar a analizar <strong>procesos completos<\/strong>. Pensemos, por ejemplo, en la gesti\u00f3n de una incidencia tecnol\u00f3gica: detectar una anomal\u00eda, determinar su impacto, identificar su causa, consultar diferentes sistemas, establecer prioridades, proponer una respuesta, ejecutar una acci\u00f3n y comprobar posteriormente si el servicio se ha recuperado forman parte de un mismo flujo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial puede participar progresivamente en diferentes puntos de ese recorrido, pero para hacerlo necesita contexto y conocimiento sobre c\u00f3mo funciona realmente la organizaci\u00f3n. Aqu\u00ed capacidades como <strong>Process Intelligence y Process Mining<\/strong> adquieren una importancia estrat\u00e9gica, porque permiten identificar los flujos reales de trabajo, descubrir ineficiencias y determinar d\u00f3nde la IA y la automatizaci\u00f3n pueden producir un impacto medible.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta aproximaci\u00f3n evita uno de los riesgos de la actual carrera por introducir inteligencia artificial en todos los \u00e1mbitos de la empresa: aplicar una tecnolog\u00eda extraordinariamente potente sobre procesos que contin\u00faan siendo ineficientes. Automatizar un proceso mal dise\u00f1ado no necesariamente lo transforma; en determinadas circunstancias, simplemente permite ejecutar m\u00e1s r\u00e1pido las mismas ineficiencias.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Desarrollo de software con IA: transformar el n\u00facleo tecnol\u00f3gico<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Uno de los \u00e1mbitos donde este cambio resulta m\u00e1s visible es el desarrollo de software. Los asistentes de programaci\u00f3n han evolucionado r\u00e1pidamente y la IA empieza a intervenir en cada vez m\u00e1s fases del ciclo de vida: an\u00e1lisis y especificaci\u00f3n, generaci\u00f3n y revisi\u00f3n de c\u00f3digo, testing, documentaci\u00f3n, mantenimiento y modernizaci\u00f3n de aplicaciones.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta evoluci\u00f3n es especialmente relevante para las grandes organizaciones, porque buena parte de sus procesos cr\u00edticos contin\u00faa dependiendo de aplicaciones desarrolladas a\u00f1os o incluso d\u00e9cadas antes de la llegada de la IA generativa. Construir una Empresa Operativa con IA \u00fanicamente a\u00f1adiendo nuevas herramientas sobre arquitecturas legacy tiene l\u00edmites evidentes. Para aprovechar realmente las nuevas capacidades es necesario abordar tambi\u00e9n la modernizaci\u00f3n del software y de las arquitecturas sobre las que funciona el negocio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde Entelgy abordamos el <strong>Desarrollo de Software con IA<\/strong> desde esta perspectiva. No entendemos el valor de la IA simplemente como una forma de producir m\u00e1s l\u00edneas de c\u00f3digo en menos tiempo, sino como una oportunidad para transformar c\u00f3mo se especifican, desarrollan, prueban, modernizan y mantienen las aplicaciones. Incorporar contexto, conocimiento funcional y enfoques de desarrollo guiados por especificaciones permite trasladar las capacidades de los modelos a entornos empresariales complejos y convertirlas en productividad medible.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El cambio es significativo porque utilizar IA para generar c\u00f3digo puede mejorar una tarea concreta, mientras que integrarla en todo el ciclo de desarrollo modifica el propio modelo operativo de TI. Esa transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica ser\u00e1 una condici\u00f3n cada vez m\u00e1s importante para que la inteligencia artificial pueda escalar al conjunto del negocio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Cuanto m\u00e1s poderosa es la IA, m\u00e1s importante es gobernarla<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La velocidad de esta evoluci\u00f3n est\u00e1 provocando al mismo tiempo una conversaci\u00f3n internacional sobre seguridad, control y l\u00edmites. La competici\u00f3n tecnol\u00f3gica entre Estados Unidos y China ya no gira exclusivamente alrededor de qui\u00e9n desarrolla los modelos m\u00e1s avanzados, sino tambi\u00e9n sobre chips, infraestructura, est\u00e1ndares, seguridad y capacidad para controlar tecnolog\u00edas cada vez m\u00e1s potentes. Europa, por su parte, avanza en la aplicaci\u00f3n progresiva del <strong>AI Act<\/strong>, trasladando esta discusi\u00f3n directamente al terreno empresarial.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para las organizaciones, la consecuencia es clara: <strong>Gobernanza de IA y escalabilidad empiezan a ser inseparables<\/strong>. A medida que aumentan los casos de uso y los niveles de autonom\u00eda, resulta imprescindible conocer qu\u00e9 sistemas de IA utiliza la organizaci\u00f3n, con qu\u00e9 finalidad, sobre qu\u00e9 datos trabajan, qui\u00e9n es responsable de ellos, qu\u00e9 nivel de riesgo presentan y qu\u00e9 acciones pueden ejecutar. Tambi\u00e9n es necesario establecer cu\u00e1ndo debe intervenir una persona y disponer de mecanismos que permitan supervisar y reconstruir determinadas decisiones.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La gobernanza deja as\u00ed de ser \u00fanicamente una cuesti\u00f3n de cumplimiento normativo para convertirse en una capacidad operativa. Gobernar la IA significa establecer las condiciones necesarias para utilizarla a escala manteniendo control, trazabilidad, seguridad y responsabilidad. No se trata de limitar la innovaci\u00f3n, sino de crear un marco que permita avanzar sin que la velocidad tecnol\u00f3gica supere la capacidad de la organizaci\u00f3n para gestionar sus consecuencias.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Una Empresa Operativa con IA tambi\u00e9n debe ser observable<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si la inteligencia artificial empieza a formar parte de la operaci\u00f3n, necesitamos saber qu\u00e9 est\u00e1 haciendo y c\u00f3mo est\u00e1 afectando al conjunto del sistema. La <strong>observabilidad<\/strong> adquiere as\u00ed una nueva dimensi\u00f3n, porque ya no basta con conocer si una aplicaci\u00f3n o infraestructura est\u00e1 disponible: es necesario comprender c\u00f3mo interact\u00faan modelos, agentes, aplicaciones, infraestructura y procesos, detectar comportamientos an\u00f3malos y medir su rendimiento y sus costes.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta capacidad resulta especialmente relevante a medida que aumenta la autonom\u00eda de los sistemas. Un agente que participa en un proceso empresarial puede depender simult\u00e1neamente de diferentes modelos, APIs, fuentes de datos y aplicaciones. Cuando algo falla, la organizaci\u00f3n necesita suficiente contexto para identificar d\u00f3nde se ha producido el problema, qu\u00e9 impacto tiene y c\u00f3mo resolverlo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La inteligencia artificial no puede convertirse en una nueva caja negra dentro de las organizaciones. Cuanta m\u00e1s autonom\u00eda proporcionemos a estos sistemas, mayor deber\u00e1 ser tambi\u00e9n nuestra capacidad para observar su comportamiento y entender c\u00f3mo afecta a la operaci\u00f3n.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Del uso de la IA a la medici\u00f3n de su impacto<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El crecimiento de la inversi\u00f3n est\u00e1 aumentando tambi\u00e9n la presi\u00f3n por demostrar el retorno. Modelos, chips, energ\u00eda, centros de datos, licencias, integraci\u00f3n y talento representan costes cada vez m\u00e1s relevantes, mientras las empresas empiezan a exigir resultados concretos a iniciativas que durante los \u00faltimos a\u00f1os se desarrollaron bajo una l\u00f3gica fundamentalmente experimental.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este es precisamente uno de los mensajes que se desprenden del <strong>estudio de Entelgy sobre inversi\u00f3n tecnol\u00f3gica e IA<\/strong>: la distancia entre invertir en tecnolog\u00eda y obtener un retorno reconocible por la direcci\u00f3n contin\u00faa siendo una cuesti\u00f3n estrat\u00e9gica. En un momento en el que la inteligencia artificial empieza a extenderse desde determinados casos de uso hacia procesos, aplicaciones y \u00e1reas completas de la organizaci\u00f3n, cuanto mayor sea la escala de implantaci\u00f3n, mayor ser\u00e1 tambi\u00e9n la necesidad de demostrar su contribuci\u00f3n al negocio.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esto obliga a revisar c\u00f3mo medimos la IA. El n\u00famero de licencias desplegadas, usuarios activos, prompts realizados o l\u00edneas de c\u00f3digo generadas puede ayudar a entender la adopci\u00f3n, pero no demuestra necesariamente la existencia de valor empresarial. Una Empresa Operativa con IA necesita relacionar la utilizaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda con indicadores como productividad, coste, calidad, disponibilidad, velocidad de desarrollo, reducci\u00f3n del time-to-market, tiempos de resoluci\u00f3n o impacto econ\u00f3mico.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde Entelgy entendemos que la evoluci\u00f3n hacia una Empresa Operativa con IA debe ir acompa\u00f1ada de una capacidad equivalente para medir sus resultados, identificar d\u00f3nde se est\u00e1 generando valor y corregir aquellas iniciativas que no est\u00e1n produciendo el impacto esperado. Porque escalar una tecnolog\u00eda sin conocer su impacto tambi\u00e9n puede significar escalar sus costes.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>La ventaja competitiva no estar\u00e1 \u00fanicamente en el modelo<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La carrera tecnol\u00f3gica continuar\u00e1 aceler\u00e1ndose. Estados Unidos seguir\u00e1 impulsando modelos cada vez m\u00e1s capaces, China continuar\u00e1 aumentando su capacidad y aparecer\u00e1n nuevas alternativas abiertas y propietarias. Los agentes ganar\u00e1n autonom\u00eda, determinadas capacidades se abaratar\u00e1n y otras exigir\u00e1n grandes inversiones en infraestructura. En este escenario, disponer de acceso a un modelo avanzado dif\u00edcilmente constituir\u00e1 por s\u00ed mismo una ventaja competitiva sostenible.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La diferencia estar\u00e1 en <strong>qu\u00e9 organizaciones est\u00e1n preparadas para utilizar mejor esas capacidades y trasladarlas a su operaci\u00f3n<\/strong>. Para hacerlo ser\u00e1 necesario conectar \u00e1mbitos que durante a\u00f1os se han gestionado de forma relativamente independiente: los procesos permitir\u00e1n identificar d\u00f3nde introducir inteligencia y automatizaci\u00f3n; los datos proporcionar\u00e1n informaci\u00f3n fiable y contexto; el desarrollo de software con IA facilitar\u00e1 la transformaci\u00f3n y modernizaci\u00f3n de las aplicaciones; Cloud e infraestructuras aportar\u00e1n capacidad y escalabilidad; la observabilidad permitir\u00e1 comprender el funcionamiento del conjunto; y la Gobernanza de IA establecer\u00e1 responsabilidades, controles y mecanismos de supervisi\u00f3n. Todo ello deber\u00e1 estar acompa\u00f1ado por una medici\u00f3n continua capaz de demostrar que la tecnolog\u00eda est\u00e1 produciendo resultados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>De la carrera por la IA a la Empresa Operativa con IA<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La velocidad con la que est\u00e1 evolucionando la inteligencia artificial puede generar la sensaci\u00f3n de que las empresas necesitan correr detr\u00e1s de cada nuevo modelo, agente o tecnolog\u00eda. Sin embargo, el desaf\u00edo estrat\u00e9gico es diferente: <strong>construir una organizaci\u00f3n capaz de absorber esa evoluci\u00f3n de forma continua<\/strong>, incorporar las innovaciones que aporten valor y hacerlo sin perder control sobre sus procesos, sistemas y resultados.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Desde Entelgy abordamos esta transformaci\u00f3n conectando nuestras capacidades de <strong>Inteligencia Artificial, Data &amp; Process, Desarrollo de Software con IA y modernizaci\u00f3n, Cloud e Infraestructuras, Observabilidad, productividad y Gobernanza de IA<\/strong>. El objetivo es acompa\u00f1ar a las organizaciones en el paso desde iniciativas aisladas y experimentales hacia un modelo en el que la inteligencia artificial pueda integrarse de forma efectiva en la operaci\u00f3n y generar resultados medibles.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En un escenario en el que los modelos ser\u00e1n cada vez m\u00e1s potentes, accesibles y numerosos, la verdadera diferencia no estar\u00e1 \u00fanicamente en disponer de inteligencia artificial, sino en contar con los procesos, la tecnolog\u00eda, el conocimiento y el modelo de gobierno necesarios para convertirla en una capacidad empresarial.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<aside style=\"margin:32px 0;padding:28px;background:#f2f6fa;border-left:5px solid #fe5000;border-radius:4px;font-family:'DIN','DIN Next',Arial,sans-serif;color:#041c2c;\">\r\n  <div style=\"display:flex;flex-wrap:wrap;align-items:center;gap:24px;\">\r\n\r\n    <div style=\"flex:1 1 340px;min-width:0;\">\r\n      <p style=\"margin:0 0 12px;font-size:13px;line-height:1.4;font-weight:700;letter-spacing:1px;color:#405d76;\">\r\n        GU\u00cdA ENTELGY \u00b7 INTELIGENCIA ARTIFICIAL\r\n      <\/p>\r\n\r\n      <h3 style=\"margin:0 0 12px;font-family:inherit;font-size:28px;line-height:1.2;color:#041c2c;\">\r\n        De la IA experimental a la Empresa Operativa con IA\r\n      <\/h3>\r\n\r\n      <p style=\"margin:0;font-size:17px;line-height:1.6;color:#405365;\">\r\n        El siguiente paso es convertir la IA en una capacidad real de negocio. Descubre c\u00f3mo avanzar con Entelgy.\r\n      <\/p>\r\n    <\/div>\r\n\r\n    <a href=\"https:\/\/entelgy.com\/servicios\/inteligencia-artificial\/de-la-ia-experimental-a-la-empresa-operativa-con-ia\/\"\r\n       style=\"display:inline-block;padding:16px 24px;background:#fe5000;border-radius:3px;color:#041c2c;font-size:16px;line-height:1.4;font-weight:700;text-decoration:none;text-align:center;\">\r\n      Accede a la gu\u00eda <span aria-hidden=\"true\">&rarr;<\/span>\r\n    <\/a>\r\n\r\n  <\/div>\r\n<\/aside>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial avanza a una velocidad dif\u00edcil de comparar con otros ciclos tecnol\u00f3gicos recientes. 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