Criterio técnico sobre IA
en empresas reales

Cómo construimos agentes que aguantan datos reales

Arquitectura, evaluación y observabilidad de los agentes que ponemos en producción. Stack técnico, decisiones defendibles y los principios no negociables que aplicamos.

Integración de sistemas: por qué solo el 27% de las aplicaciones están conectadas

Las empresas no sufren por falta de software, sino por lo contrario: cientos de aplicaciones que no se hablan. Es el muro silencioso contra el que choca cada proyecto de datos y de IA.

Deuda técnica: el coste oculto que frena a TI

No aparece en ningún balance, pero se paga cada mes en velocidad perdida. Es la razón por la que un cambio que debería costar una semana acaba costando tres meses.

Grandes proyectos de software: por qué el tamaño multiplica el riesgo

Lo intuitivo es pensar que una empresa grande, con más recursos, saca adelante proyectos más ambiciosos. Los datos dicen lo contrario, y con una contundencia que debería cambiar cómo se aprueban los presupuestos.

Shadow IT y shadow AI: el software que escapa al control de TI

Cuando los sistemas oficiales se quedan cortos, la gente improvisa. No es indisciplina. Es el mejor mapa que tiene una empresa de dónde fallan sus sistemas, si sabe leerlo.

Datos listos para IA: el muro de la fragmentación y la calidad

La mayoría de empresas que se estancan con la inteligencia artificial no tienen un problema de modelos. Tienen los datos repartidos en sistemas que no se hablan, sin limpiar y sin gobierno.

TCO de un proyecto de IA: el coste real más allá del modelo

Las empresas presupuestan la IA mirando el coste del modelo, justo la parte que se está abaratando y la más pequeña del total. Quien solo mira la factura de la API se lleva la sorpresa al escalar.

EU AI Act: obligaciones, alto riesgo y sanciones (2025-2028)

El Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial dejó de ser teoría. Tiene calendario, obligaciones concretas y multas que se cuentan en porcentaje de la facturación mundial.

Gobernanza de IA en producción: control, trazabilidad y responsabilidad

Poner un agente de IA a hablar con clientes o a tocar sistemas internos sin gobierno no es innovación: es un riesgo legal y reputacional con fecha. Lo que separa el valor del problema no es el modelo, es el control.

Industria 4.0: OEE, paradas no planificadas y la brecha de productividad

La industria española compite con una mano atada a la espalda: una brecha de productividad enorme frente a Alemania y una digitalización a medio camino. El margen se evapora en la línea parada y en el OEE mediocre.

Sanidad privada: carga administrativa, interoperabilidad y automatización

Los grandes grupos hospitalarios crecen en facturación, pero chocan con dos límites a la vez: faltan profesionales y la burocracia se come el tiempo asistencial. La única forma de escalar es liberar el tiempo del personal que ya está.

Software a medida en 2026: cuándo tiene sentido y cuándo no

Cuatro criterios honestos para decidir si construir software propio compensa o si lo correcto es comprar SaaS y dejar de pensar en ello.