IA en las organizaciones: las conversaciones que deja el salto a la aplicación real

Madrid, 11 de noviembre de 2026

El pasado 15 de octubre, Alhambra IT reunió en The Cube Suanzes Madrid a expertos y responsables de distintas organizaciones para hablar de inteligencia artificial desde una perspectiva muy concreta: qué ocurre cuando dejamos atrás la experimentación y empezamos a incorporarla a procesos reales.

El encuentro IA en las organizaciones: de la visión a la aplicación real contó con la colaboración de Microsoft, Fortinet, Cohesity, Dell Technologies y Digital Realty, y con CIO España como media partner.

A lo largo de la jornada abordamos la IA desde distintos ángulos que, en la práctica, están cada vez más relacionados. Desde cómo identificar los casos de uso que realmente aportan valor hasta el papel de los datos, la ciberseguridad, la infraestructura o el criterio humano cuando estos proyectos empiezan a ganar escala.

En esta página reunimos el videorreportaje y las conversaciones completas del encuentro para recuperar algunas de esas ideas y profundizar en ellas.

CIO España también ha recogido las principales conclusiones de la jornada en el reportaje “Del laboratorio al negocio: las decisiones que marcarán la IA empresarial”.
Puedes leer el reportaje completo aquí.

¿Estamos utilizando la IA para hacer mejor lo de siempre?

Productividad, automatización y ahorro siguen ocupando buena parte de la conversación empresarial sobre inteligencia artificial. Son objetivos importantes, pero explican solo una parte de lo que esta tecnología puede aportar.

Jon Hernández, divulgador especializado en Inteligencia Artificial, abrió la jornada con una reflexión que invita a mirar más allá: utilizar la IA no solo para hacer más eficiente lo que ya existe, sino para explorar nuevas posibilidades y revisar procesos que llevamos años dando por buenos, además de abordar tareas que antes no eran viables.

El cambio de enfoque es importante. La cuestión deja de ser únicamente cuánto podemos agilizar o automatizar para incorporar otra pregunta: ¿qué podemos hacer ahora que antes no podíamos hacer?

Del piloto a la aplicación real: empezar por el problema

Predecir cuántos pacientes llegarán a Urgencias y anticipar los recursos que serán necesarios.

Es uno de los ejemplos que permitieron llevar la conversación a un terreno muy concreto. El Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda trabaja con modelos predictivos que ayudan a anticipar la ocupación de Urgencias y mejorar la planificación de los recursos, de la mano de Alhambra Health.

El caso muestra bien una cuestión que a menudo queda en segundo plano entre pilotos y pruebas de concepto: el valor de la IA empieza por definir bien qué problema queremos resolver.

Y ese valor no siempre tiene que expresarse en términos de ingresos o ahorro. Puede estar en reducir tiempos, utilizar mejor los recursos, mejorar un proceso o disponer de información que permita anticiparse.

Sobre cómo llevar la IA de la experimentación a la aplicación real conversaron Antonio Cruz Cruz-Conde, Director de AI Business Solutions – Workforce de Microsoft; Miguel Cuchí, Director médico y de Innovación del Hospital Universitario Puerta de Hierro Majadahonda; y Jon Hernández, divulgador especializado en Inteligencia Artificial.

Adopción, integración con los procesos, productividad, gobierno y supervisión humana fueron algunas de las cuestiones que surgieron en una conversación que ayuda a entender por qué llevar un caso de uso a producción es bastante más complejo que poner en marcha un piloto.

Ciberseguridad: cuando también tenemos que proteger lo que la IA cree saber

La inteligencia artificial está ampliando la superficie que las organizaciones necesitan proteger.

Shadow AI, vibe coding, chatbots o agentes traen consigo nuevos escenarios de riesgo. La situación cambia especialmente cuando una IA deja de limitarse a generar una respuesta y puede consultar información, utilizar herramientas, conectarse con otras aplicaciones o ejecutar acciones.

Cuanta más autonomía adquieren estos sistemas, más importante resulta saber a qué información acceden, qué permisos tienen, qué herramientas pueden utilizar y hasta dónde pueden actuar.

Pero aparece, además, un factor menos evidente: el contexto con el que una IA interpreta una situación y toma una decisión también puede convertirse en objetivo de un ataque.

Sobre estos retos conversaron Frederic Salvador Girones, AI, Cloud & Application Security Business Development Manager de Fortinet; José María Ochoa Carriches, Director de OneseQ, el área de Ciberseguridad de Alhambra IT; Carlos Caballero García, CEO y fundador de Ciberia Labs; y José Antonio Martínez Guillen, Business Development & Presales Manager de Arexdata.

Visibilidad, control, protección del dato, ciberinteligencia, soberanía y seguridad en entornos agénticos formaron parte de un debate que deja una cuestión importante sobre la mesa: a medida que cambia la forma de utilizar la IA, también tiene que evolucionar la forma de protegerla.

Datos e infraestructura: lo que tiene que ocurrir detrás para que la IA escale

Los modelos suelen llevarse buena parte de la atención cuando hablamos de IA. Sin embargo, muchos de los problemas aparecen bastante antes.

• ¿Dónde están los datos?
• ¿Tienen suficiente calidad?
• ¿Quién puede utilizarlos y bajo qué condiciones?
• ¿Dónde interesa procesarlos?

Cuando un caso de uso quiere dar el salto a producción, estas preguntas terminan conectándose con decisiones sobre almacenamiento, capacidad de cálculo, GPU, conectividad, energía, refrigeración o centros de datos.

Por eso, escalar IA no consiste simplemente en añadir más capacidad. Hace falta disponer de información fiable, hacerla accesible con garantías y construir una arquitectura coherente con las necesidades reales del proyecto.

Esta conversación reunió a Ignacio De Pedro Echeandía, Country Manager de Cohesity; Julio Cesar Gomez Martin, CTO de Dell Technologies España; Javier Montemayor, Director de Operaciones de Digital Realty; y Carlos Blanco, Responsable del CoE de IA de Urbaser.

Cuatro perspectivas diferentes que permitieron recorrer buena parte de lo que ocurre detrás de una iniciativa de IA: desde la calidad, protección, gobierno y disponibilidad del dato hasta la arquitectura tecnológica y la infraestructura física necesaria para soportar cargas de trabajo cada vez más exigentes.

Cuidado con las prisas: la decisión sigue siendo nuestra

Después de hablar de casos de uso, agentes, datos, ciberseguridad e infraestructura, el cierre de la jornada volvió sobre una cuestión menos tecnológica, pero igual de importante: el criterio.

No todo lo que puede automatizarse tiene necesariamente que automatizarse.

Habrá procesos en los que tenga más sentido optimizar el trabajo que ya hacemos y otros en los que la oportunidad esté precisamente en plantear algo diferente. La dificultad está en saber dónde aporta realmente valor la tecnología y qué cambios, riesgos y recursos implica incorporarla.

Jon Hernández, divulgador especializado en Inteligencia Artificial, y Julio Saíz Pérez, Business Development Area Manager de Alhambra IT, cerraron la jornada hablando de oportunidad, prudencia y del papel que sigue teniendo el criterio humano en un entorno en el que la tecnología adquiere cada vez más autonomía.

De experimentar con IA a estar preparados para utilizarla

Cuando la IA entra en procesos reales, muchas decisiones que antes podían abordarse por separado empiezan a depender unas de otras.

El caso de uso condiciona los datos que necesitamos. Los datos influyen en la arquitectura. Dar más autonomía a los sistemas obliga a revisar seguridad y gobierno. Y escalar exige pensar en procesamiento, infraestructura e integración con todo lo que la organización ya tiene.

Esta visión de conjunto cobra especial importancia en organizaciones complejas, donde la tecnología tiene que convivir con sistemas existentes, requisitos de seguridad, regulación, distintos equipos y procesos que no pueden detenerse mientras llega lo nuevo.

En Alhambra IT trabajamos con medianas y grandes organizaciones precisamente en este tipo de escenarios, conectando Inteligencia Artificial, datos, Cloud e Infraestructuras, Ciberseguridad y servicios tecnológicos para que la tecnología pueda integrarse con sentido en la realidad de cada organización.

Porque no todas parten del mismo punto ni tienen los mismos datos, la misma infraestructura o los mismos riesgos. Antes de hablar de soluciones, hay que entender qué problema queremos resolver y qué necesitamos tener preparado para hacerlo bien.