FAQ

Por supuesto, incorporar IA en los procesos de una compañía mejora los resultados y la eficiencia de cualquiera de sus departamentos.

La IA se utiliza y aporta valor en todas las áreas de negocio de todos los sectores de actividad. Su uso se ha universalizado gracias a la digitalización de grandes, medianas y pequeñas empresas. Todas ellas ya se están beneficiando de las ventajas competitivas que aporta la explotación de la información generada por las nuevas herramientas que utilizan.

En función del proceso y objetivo de negocio, se dispondrá y utilizarán unos datos u otros: datos de ventas, de clientes, de empleados, etc..  Lo importante aquí es entender que los datos son únicos para cada organización, que están vivos y que la forma en la que se utilizan es la clave para diferenciarse. En este sentido, lo recomendable es empezar a trabajar con la información disponible, generando nuevos datos e indicadores e incorporando información adicional que enriquezca y evolucione los análisis iniciados para ir así mejorando el valor diferencial de utilizarlos.

La implementación de IA requiere de una fase de parametrización (adaptación de procesos automatizados y algoritmos) y, en la mayoría de los casos de una fase de mantenimiento (explotación automatizada de la información).

La inversión requerida tanto en parametrización como en mantenimiento viene condicionada por el número de sistemas involucrados, el volumen de información y la complejidad algorítmica. Contacta con nosotros, cuéntanos tus necesidades y te daremos un presupuesto personalizado.

No. En la Unidad de Inteligencia Artificial de Panel somos expertos en trabajar con la información disponible en cualquier formato -texto, voz, imagen, vídeo- o soporte.

El volumen mínimo de información depende del objetivo y tipo de algoritmo que se vaya a utilizar. En contextos de aplicación de analítica para mejorar los resultados de negocio, normalmente se trabaja con la información que genera la organización en su actividad habitual con un histórico de uno a tres años. Esta información se mejora en muchas ocasiones incorporando datos del entorno accesibles de forma gratuita o de pago.

Es bastante habitual que los sistemas de una organización no se hablen entre sí e incluso que la misma información se gestione de manera diferente en cada uno de ellos. Integrar la información conectando los sistemas suele requerir de un proyecto estratégico con impacto alto en el departamento técnico, para el cual podemos acompañarte desde la Unidad de IA de Panel.

Asimismo, con nuestra plataforma BeDataScience, ofrecemos una alternativa rápida y sencilla con la que integrar los datos de cualquier sistema conectándose en tiempo real con ellos y requiriendo para ello una mínima involucración del departamento técnico.

No, nos integramos actualmente con todo tipo de equipos, sistemas e infraestructuras tecnológicas.

Es recomendable que los empleados de la organización entiendan la IA y su potencial beneficio. Para ello tenemos diseñado el Programa cercanIA, para capacitar a los empleados y canalizar las iniciativas en IA en la compañía.

Pero de la implantación tecnológica y los algoritmos nos encargamos nosotros. Nuestros analistas son expertos en generar algoritmos que respondan a la realidad de los datos existentes para conseguir los resultados de negocio deseados.

Un proyecto estándar suele requerir de entre 4 a 8 semanas de parametrización de procesos de carga de información y algoritmos, a partir de ese momento la organización dispondrá de un mayor grado de inteligencia estratégica y/u operativa. Los resultados de negocio no se hacen esperar.

Los entregables se ajustan al objetivo que se persigue. En general, podemos distinguir distintos tipos:

• Cuadros de mando. Lo más sencillo que podemos querer es sintetizar y visualizar la información para poder tomar decisiones. Utilizamos Power BI como herramienta de visualización estándar aunque es posible utilizar otras soluciones de mercado o soluciones de reporting ad hoc.
• Indicadores de cualificación. En otras muchas ocasiones queremos asociar información descriptiva o predictiva a un registro, como puede ser la probabilidad de compra de un cliente o de que un empleado se vaya de la compañía, para que el departamento correspondiente pueda utilizar esta información. En este caso, se incorporará este dato en los sistemas de forma automática para su consumo en los procesos correspondientes.
• Recomendaciones. Adicionalmente podemos querer que el algoritmo prescriba lo que debemos hacer y que por ejemplo proponga qué mensaje dar a cada persona, incorporándose también estas recomendaciones en los sistemas de forma automática para su consumo en los procesos correspondientes.
• Previsiones y Simuladores. Cuando queremos saber qué sucederá en el futuro, por ejemplo, cuántos pedidos de un tipo voy a recibir o en qué debo invertir para maximizar mi inversión, generamos herramientas interactivas que permiten realizar previsiones y simular escenarios de futuro.

Los entregables son interpretables de manera directa por el usuario. Adicionalmente se realizan sesiones periódicas de seguimiento en las que profundizar en la interpretación de los resultados y detectar posibles ajustes y mejoras continuas.

Sí. Nuestra plataforma BeDataScience cumple con todos los requerimientos y recomendaciones legales para el tratamiento y seguridad de información. Disponemos del Certificado de Seguridad ISO 27001 que mantenemos actualizado rigurosamente, los servidores ‘cloud’ que utilizamos están alojados en territorio Europeo y contamos con proveedores de ciberseguridad que garantizan la seguridad de nuestros sistemas.

Sí. El uso de los datos está regulado. Para evitar un uso inadecuado de la información, todas las empresas que utilicen sus datos deben contar con la figura del ‘Oficial de Protección de Datos’. Panel cuenta con esta figura y garantiza que en todo momento se está trabajando cumpliendo escrupulosamente la legalidad.

Sí, a diferencia de otros productos de IA genéricos o estándar, AILANA es un asistente personalizado que se conecta a tus sistemas de datos de forma externa, como un módulo independiente para un consumo a medida, y puede integrarse con otras herramientas o sistemas con los que trabajas, como tu CRM, tus calendarios, tu gestión de inventarios, etc.

Tu organización no tiene que preocuparse por la conexión técnica ni el acceso a la información. Nuestro equipo se encarga en la fase inicial de la conexión de los datos de tu organización para que AILANA pueda trabajar con ellos y pueda responder a todas las peticiones de tu equipo. Hacemos el pre-tratamiento de esos datos, generamos los vectores de información semántica, incorporamos el contexto, el módulo de memoria, parametrizamos los modelos, incorporamos las cadenas, los agentes, etc. Es decir, adaptamos toda la capa tecnológica de la arquitectura de AILANA para responder a las necesidades de tu organización.

No, la tecnología de AILANA incorpora una capa de seguridad a nivel de datos, es decir, cualquier dato que se use no será utilizado para entrenar modelos de terceros. Además, incorpora filtros para proteger la información sensible de la compañía, evitando que nuestros datos se expongan o puedan dañar nuestra reputación.

La arquitectura de AILANA permite independizar completamente la configuración y gestión de clientes a todos los niveles: Software y Hardware. Además, AILANA asegura el cumplimiento normativo de políticas y reglamentos de IA, permite trazabilidad de todas las interacciones y respeta las políticas de seguridad de la organización y permisos de acceso a información.

Un Centro de IA funciona como un departamento de aceleración de IA dentro de la organización, dedicado a definir estrategias de Inteligencia Artificial y promover su adopción efectiva. Es estratégico para identificar oportunidades, gestionar el impacto de la IA y garantizar que la tecnología se integre de manera alineada con los objetivos del negocio.

El Centro de IA facilita la comprensión de la Inteligencia Artificial, desarrolla estrategias efectivas, fomenta una cultura de innovación y asegura que la IA se utilice de manera óptima para mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa.

El Centro de IA está compuesto por personal interno de la organización y por expertos externos de Panel que aportan conocimientos especializados para impulsar la adopción y el uso estratégico de la IA.

Un Centro de IA se enfoca en desarrollar estrategias, divulgar y capacitar en IA, y activar proyectos de Inteligencia Artificial dentro de la organización para fomentar la innovación continua y el desarrollo de nuevas oportunidades de negocio.

Si tu empresa busca mejorar su capacidad de identificar oportunidades, innovar, y adoptar tecnologías avanzadas como la Inteligencia Artificial de manera alineada con sus objetivos, un Centro de IA es esencial para alcanzar esos objetivos.

Involucrar a la alta dirección en el proyecto y asegurar su compromiso, crear un equipo de trabajo multidisciplinar con las habilidades y conocimientos necesarios y tener definidos una visión clara y objetivos específicos para el centro, entre otros aspectos. En Panel te ayudamos a definir, integrar y gestionar el Centro de Excelencia en IA desde el principio.

Depende de las necesidades de cada organización. Puede incluir la identificación y priorización de casos de uso, la definición de una estrategia y hoja de ruta, y el análisis de viabilidad de las iniciativas. El alcance se adapta a los objetivos y al punto de partida del cliente.

El primer paso es analizar los objetivos de negocio, los procesos y los problemas que se quieren resolver. Después se identifican oportunidades y se evalúan según su impacto esperado, viabilidad técnica, disponibilidad de datos, complejidad y esfuerzo de implantación. Así es posible establecer prioridades fundamentadas.

Se analizan, entre otros factores, el problema que se quiere resolver, el valor esperado, la disponibilidad y calidad de los datos, las tecnologías necesarias, la integración con los sistemas existentes, los riesgos y los recursos requeridos. La evaluación permite decidir si conviene avanzar, realizar pruebas adicionales o replantear la iniciativa.

No necesariamente. Una organización puede comenzar evaluando una necesidad concreta y, a partir de ahí, determinar si necesita una hoja de ruta más amplia. También existe la posibilidad de contar con un Centro de Excelencia en IA desde el principio, cuyo objetivo es definir la estrategia de incorporación de la IA en la compañía. pero lo importante es que las iniciativas respondan a objetivos claros y que sus requisitos y posibilidades de evolución estén identificados.

Es un programa integral diseñado para capacitar a los empleados en el uso y comprensión de la IA, además de promover la divulgación y activación de proyectos y cultura de la IA. Es crucial porque permite a las organizaciones incorporar esta tecnología de manera efectiva, alineándola con sus objetivos estratégicos y fomentando una cultura de innovación.

El programa se configura de forma personalizada, identificando las necesidades de cada persona o colectivo dentro de la empresa. A través de hojas de ruta formativas y actividades ajustadas a los diferentes roles y áreas de negocio, aseguramos que la formación sea relevante y efectiva.

El programa abarca desde conocimientos globales y técnicos sobre la IA, su relación con la ética, las humanidades o el liderazgo, hasta la aplicación específica en el contexto de la empresa y sus procesos. Incluye módulos sobre la estrategia de IA, la activación de proyectos, y la comunicación y dinamización para integrar la IA en la cultura organizacional.

La formación se ofrece en un formato modular que incluye webinars, sesiones presenciales o híbridas, talleres de activación, contenidos en vídeo, hackathones, programas académicos, sesiones 1 a 1 y espacios de reflexión. Este enfoque permite adaptar la formación a las necesidades y preferencias de la organización.

El programa incluye métricas alineadas con los objetivos de negocio, permitiendo a la organización hacer un seguimiento del impacto en el desarrollo de las personas y en las mejoras logradas en el negocio. Estas métricas ayudan a evaluar la efectividad de la formación y ajustar las estrategias según sea necesario.

Un programa de alfabetización de IA en la empresa no solamente tiene como objetivo formar a los empleados, sino capacitarlos adecuadamente para usar la IA de forma segura, responsable y conforme a la ley, permitiendo a las empresas cumplir con el AI Act y asegurando que las personas que usan sistemas de IA comprenden su funcionamiento, límites y riesgos, y sepan actuar ante errores, sesgos o usos indebidos.

Las dos cosas. IALab Code forma parte de un método industrializado de modernización de software desarrollado por Panel. Se apoya en una plataforma propia de ingeniería aumentada por IA, conocimiento estructurado y especialistas de Panel.

Dependiendo de las necesidades del cliente, existen tres modelos de trabajo:

• Servicio gestionado: Panel ejecuta total o parcialmente el proyecto de evolución del software. Ideal para organizaciones que quieren acelerar el proyecto sin incorporar nuevas capacidades internas.
• Plataforma para equipos cliente: Los equipos de desarrollo del cliente utilizan la plataforma IALab Code. Ideal para organizaciones que desean desarrollar capacidades propias de modernización y migración.
• Modelo híbrido: Panel aporta metodología, especialistas y gobierno, mientras el equipo del cliente participa directamente en la transformación.

No necesariamente. Algunas organizaciones utilizan IALab Code como una plataforma para acelerar sus propios equipos de desarrollo y modernización. Otras prefieren que los especialistas de Panel ejecuten total o parcialmente el proyecto.

No. IALab Code ayuda a los equipos a comprender sistemas complejos, documentar conocimiento, planificar migraciones y automatizar tareas de modernización. Las decisiones funcionales y de negocio siguen estando en manos de las personas.

Los modelos como Claude, ChatGPT o Gemini proporcionan capacidades muy potentes para generar, analizar y transformar código. IALab Code los integra dentro de un sistema de ingeniería diseñado para proyectos complejos.

La diferencia está en el contexto y el control: IALab Code construye una base de conocimiento persistente, trabaja con evidencias, mantiene la trazabilidad, aplica raíles y validaciones y permite medir la cobertura del proceso. Por eso, el valor no depende únicamente del modelo utilizado, sino del método y del sistema de ingeniería que lo rodea.

Podemos abordar aplicaciones legacy y sistemas empresariales complejos, incluyendo migraciones entre lenguajes y frameworks como Cobol, Java, Python, .NET o Node.js, refactorización, extracción de requisitos, generación de pruebas y análisis de vulnerabilidades.

Sí, porque la IA no trabaja sola. IALab Code incorpora mecanismos de gobierno y control (harness y raíles), evidencias, validaciones y supervisión humana, para garantizar que los resultados puedan revisarse, justificarse y trazarse durante el proceso.

Sí. Con IALab Knowledge, las empresas pueden transformar grandes volúmenes de información audiovisual en contenidos estructurados, como procedimientos operativos, instrucciones paso a paso y manuales técnicos. En lugar de documentar cada vídeo manualmente, la solución permite procesar el conocimiento contenido en extensas bibliotecas de grabaciones y convertirlo en documentación organizada, útil y reutilizable para el trabajo diario.

Una forma de preservar el conocimiento experto es convertir explicaciones, demostraciones y documentación interna en recursos estructurados que otras personas puedan consultar y utilizar. IALab Knowledge permite abordar este proceso para facilitar la transferencia de conocimiento, reducir la dependencia de determinadas personas y conservar las buenas prácticas de la organización.

Sí. El primer paso es transformar las fuentes de información en contenidos estructurados y coherentes con el uso que se les quiere dar. IALab Knowledge permite trabajar con diferentes fuentes, como documentos, vídeos y audios, para convertir información dispersa en conocimiento más fácil de comprender y reutilizar. Las fuentes y los formatos concretos dependerán de la configuración de cada proyecto.

La IA puede acelerar tareas de recopilación, síntesis y estructuración de información que, de otro modo, requieren mucho trabajo manual. Aplicada a la documentación empresarial, puede ayudar a reducir tiempos de elaboración, facilitar la estandarización de contenidos y hacer más accesible el conocimiento experto. Para que los resultados sean fiables, es importante definir criterios de calidad y mecanismos de revisión adecuados al proceso.

Un asistente de IA generalista como ChatGPT puede resumir información y generar contenidos a partir de las fuentes que se le proporcionan. Una solución especializada como IALab Knowledge se orienta a diseñar procesos de transformación del conocimiento adaptados a las necesidades de la empresa, con formatos de salida, reglas y criterios de revisión definidos para cada caso de uso. La elección depende de si se necesita resolver una consulta puntual o establecer un proceso de trabajo repetible, adaptado a la organización y diseñado para procesar grandes repositorios de conocimiento.

Sí, con IALab Knowledge es posible configurar procesos de generación para que los contenidos sigan estructuras, formatos y criterios definidos por la organización. Para ello, es necesario establecer qué fuentes se utilizarán, qué resultado se espera y qué requisitos debe cumplir. El grado de adaptación y los controles disponibles dependerán de la solución implementada y del caso de uso.

La documentación es un primer paso, pero el conocimiento estructurado también puede servir como base para otros contenidos y procesos. Por ejemplo, unos materiales técnicos pueden dar lugar a procedimientos, recursos de formación o documentación de consulta. IALab Knowledge busca facilitar esa reutilización; las posibilidades de conexión, búsqueda e integración deben definirse según las capacidades y el alcance de cada proyecto.

Conviene empezar por un proceso en el que documentar la información requiera mucho tiempo, el conocimiento esté concentrado en pocas personas o resulte difícil localizar instrucciones fiables. A partir de un caso concreto, se pueden identificar las fuentes disponibles, definir el resultado esperado y evaluar cómo aplicar IALab Knowledge. Empezar con un objetivo delimitado permite comprobar el valor de la solución antes de ampliarla a otros procesos.

El framework de desarrollo Panel IALab no sustituye a modelos como ChatGPT o Claude, sino que los utiliza como parte de una arquitectura de ingeniería diseñada para construir soluciones de IA adaptadas a procesos empresariales concretos. Mientras que herramientas como ChatGPT Business o Claude permiten acceder directamente a las capacidades de estos modelos, Panel IALab añade una capa de ingeniería que combina modelos de IA, conocimiento estructurado, agentes especializados y procesos de validación y control.

Este enfoque permite desarrollar soluciones que no se limitan a responder consultas, sino que pueden abordar flujos de trabajo complejos, trabajar con el contexto específico de la organización y generar resultados revisables y trazables, según las características de cada proyecto.

Panel IALab permite diseñar soluciones de IA adaptadas al contexto tecnológico de cada organización, conectando los modelos de IA con las fuentes de información, aplicaciones y procesos necesarios para cada caso de uso. El objetivo es incorporar nuevas capacidades sin tener que sustituir necesariamente los sistemas existentes.

Las integraciones concretas se definen en función de la arquitectura de la empresa, los sistemas implicados y los requisitos del proyecto.

El framework Panel IALab permite estructurar el trabajo de los agentes mediante funciones diferenciadas, criterios definidos y mecanismos de revisión y validación.

Para ello, utiliza raíles de trabajo (rails) y mecanismos de control (harness) que estructuran la ejecución, coordinan las tareas de los agentes y permiten controlar el estado del proceso, registrar su actividad y aplicar comprobaciones. De este modo, la solución no depende únicamente de las instrucciones dadas al modelo, sino de un método de trabajo diseñado para aportar consistencia, trazabilidad y control.

Sobre esta base, cada solución puede incorporar reglas de validación y evidencias específicas de su ámbito, de forma que la supervisión y los controles específicos se adaptan a la naturaleza y los riesgos de cada proyecto. Por ejemplo, en soluciones como IALab Code, los pasos del proceso generan artefactos que pueden inspeccionarse y contrastarse con criterios establecidos a lo largo del proceso de modernización del software.

Un desarrollo a medida puede responder a las necesidades de un proyecto concreto, pero requiere definir e implementar su arquitectura, sus mecanismos de coordinación y sus controles. Panel IALab aporta un framework tecnológico y un método de ingeniería que permiten abordar la construcción de soluciones especializadas sobre una base común y adaptarlas a cada contexto.

Este enfoque facilita reutilizar capacidades y establecer procesos de trabajo y validación, sin renunciar a la adaptación necesaria para cada caso de uso. La arquitectura y el alcance se concretan según las necesidades de la organización.

Los requisitos de seguridad, acceso a la información, privacidad y gobierno del dato deben formar parte del diseño de una solución de IA empresarial desde el inicio. El framework Panel IALab proporciona una base tecnológica sobre la que definir la arquitectura y los controles necesarios según el contexto y las políticas de cada organización.

Las medidas concretas —como los permisos de acceso, el tratamiento de la información, las condiciones de despliegue y los mecanismos de supervisión— deben determinarse y validarse para cada proyecto. El alcance final depende de los requisitos corporativos y de la configuración acordada.

Un buen candidato es un proceso que requiere combinar información de distintas fuentes, seguir una secuencia de tareas, aplicar criterios específicos o coordinar varias actividades para alcanzar un resultado. También es importante que el proceso tenga objetivos claros y que sea posible evaluar la calidad del resultado.

El análisis inicial permite determinar qué tareas pueden delegarse en agentes, dónde conviene mantener la intervención humana y cómo medir los resultados. Así se puede valorar la viabilidad del caso de uso antes de definir el alcance de una solución.

La consultoría ayuda a analizar oportunidades, definir prioridades y establecer una estrategia o una hoja de ruta. Un Centro de Excelencia en IA es un modelo organizativo que permite coordinar, gobernar y dar continuidad a la estrategia de adopción de la IA en la empresa. Ambos servicios pueden complementarse según las necesidades de la organización.

Sí. Panel combina conocimiento tecnológico y experiencia en ingeniería con sus capacidades de inteligencia artificial. En función del proyecto, puede ayudar a conectar las decisiones de consultoría con el desarrollo, la integración y la implantación de soluciones, así como con las capacidades especializadas necesarias.

Es posible comenzar evaluando las oportunidades y las capacidades que necesita la organización. A partir de ese análisis, se pueden definir las necesidades de talento y valorar distintas formas de cubrirlas, incluida la incorporación de especialistas mediante servicios de outsourcing.