La inteligencia artificial generativa ha emergido como una de las tecnologías más prometedoras para transformar procesos empresariales, acelerar la innovación y democratizar el acceso a soluciones avanzadas sin necesidad de programar.
Desde La Lonja de la Innovación, trabajamos para identificar oportunidades tecnológicas aplicables al tejido empresarial que nos rodea: desde startups tecnológicas hasta entidades consolidadas del sector logístico, portuario o industrial.
Esta guía recoge una visión introductoria y aplicada de la IA generativa, reforzada por contenidos compartidos por expertos como Raúl Castilla, ingeniero de datos que recientemente impartió tres sesiones técnicas en el hub.
Puedes ver la primera de ellas donde tratamos temas como la relación entre los datos y la IA o herramientas que se pueden usar en el día a día. Al final del artículo te explicamos cómo acceder al tercer taller para conocer retos legales y éticos y cuestiones como ¿Cuáles son los riesgos asociados al uso autoritario de la IA? ¿Cuál es la normativa para que su implementación sea segura y responsable?
¿Qué es la IA generativa?
Es una rama de la inteligencia artificial capaz de crear contenido nuevo a partir de datos existentes: texto, imágenes, código, sonido o incluso mundos virtuales. A diferencia de la IA tradicional, que clasifica, predice o recomienda, la IA generativa produce algo nuevo, lo que abre la puerta a automatizar procesos creativos, documentales, operativos o de interacción.
“La IA generativa genera contenido. No solo analiza o decide, sino que crea: textos, imágenes, código... Ese es el verdadero cambio de paradigma.”. Raúl Bravo, ingeniero de datos.
¿Por qué es relevante para tu negocio?
Porque muchas tareas que hoy consumen tiempo, atención y recursos pueden transformarse. Desde generar informes técnicos hasta prototipar interfaces o automatizar documentación operativa.
Su adopción permite:
- Acelerar tareas repetitivas (como documentación técnica o generación de propuestas).
- Reducir dependencia técnica en etapas tempranas de producto o negocio.
- Ampliar la capacidad creativa de equipos pequeños o multidisciplinares.
- Mejorar la experiencia del cliente con automatización personalizada.
Aplicación inmediata en procesos empresariales
A continuación, una tabla con ejemplos claros de cómo la IA generativa puede aplicarse en procesos de negocio, incluyendo empresas reales que trabajan en La Lonja de la Innovación:
| Proceso | Aplicación con IA Generativa | Ejemplo del ecosistema |
| Inspección técnica | Generación automática de informes basados en imágenes o registros de sensores | EONSEA, con ROVs e IA para inspección de embarcaciones |
| Automatización de tareas | Redacción de documentación interna, protocolos, plantillas personalizadas | Kimun Tech, especializada en automatización de procesos |
| Predicción y simulación logística | Generación de modelos predictivos o visualizaciones para planificación | Go!Planner, con algoritmos de planificación inteligente |
| Contenido para comunicación | Creación de posts, presentaciones, propuestas comerciales o FAQs | Aplicable transversalmente a startups o pymes sin equipo de comunicación |
| Formación técnica y operativa | Avatares interactivos, resúmenes de reuniones, contenidos explicativos | Aplicable en entornos portuarios y mantenimiento industrial |
| Prototipado de interfaces | Generación de maquetas o interfaces funcionales sin programar | Herramientas como Vercel v0 permiten acelerar ideas desde negocio |
¿Qué herramientas están disponibles?
Recogemos algunas de las soluciones mencionadas por Raúl Bravo durante su formación, que están al alcance de cualquier empresa:
- ChatGPT / Gemini / Claude: generación de texto natural para propuestas, emails, formación, ideas...
- Fireflies.ai / Otter.ai: resumen y transcripción automática de reuniones.
- Gamma.app: generación automática de presentaciones.
- Vercel v0: creación de interfaces web por lenguaje natural.
- Heen / D-ID: generación de avatares realistas para comunicación interna o atención al cliente.
¿Estamos preparados para aplicar IA generativa?
Checklist técnico para empresas
Objetivo: Ayudar a equipos técnicos o estratégicos a evaluar si están listos para implementar soluciones de IA generativa.
Infraestructura y datos
¿Cuáles de estos checks cumple tu compañía?
☐ Disponemos de datos estructurados accesibles (CSV, CRM, ERP, sensores, formularios, etc.)
Por ejemplo, históricos de operaciones logísticas o métricas internas de procesos industriales.
☐ Nuestros sistemas ya están conectados, o podrían conectarse fácilmente, a plataformas abiertas (como FIWARE).
FIWARE facilita la interoperabilidad de datos para IA en sectores portuarios, movilidad o eficiencia energética.
☐ Almacenamos datos de forma segura y respetando normativas (ej. GDPR).
Es un requisito previo esencial para cualquier uso de IA responsable.
Madurez de procesos
¿Cuáles de estos checks cumple tu compañía?
☐ Identificamos tareas repetitivas que podrían beneficiarse de IA generativa.
Ejemplo: generación automática de informes de inspección en empresas como Eon Sea o documentación operativa en Kimun Tech.
☐ Contamos con procesos que necesitan personalización rápida o escalable.
Como adaptar propuestas técnicas o generar presentaciones para clientes con herramientas como Gamma.
☐ Existe algún tipo de automatización previa (scripts, macros, dashboards).
Esto indica predisposición técnica para integrar soluciones generativas fácilmente.
Cultura de innovación
¿Cuáles de estos checks cumple tu compañía?
☐ Nuestro equipo está abierto a probar herramientas tecnológicas si aportan valor directo.
Fundamental para impulsar proyectos piloto sin fricción
☐ Tenemos perfiles con capacidad de liderar pruebas o colaborar en proyectos con componente técnico.
Incluso si no programan, deben entender el ciclo de uso de herramientas de IA.
☐ Vemos valor en la personalización, el prototipado rápido o la generación de contenido.
IA generativa destaca en estos escenarios y puede aplicarse transversalmente.
Evaluación
- 7 o más respuestas afirmativas → tu organización está en un punto excelente para activar un piloto con IA generativa, incluso con recursos internos limitados.
- 4 a 6 afirmativas → hay potencial, pero es recomendable acompañarlo con asesoramiento externo o formación aplicada.
- 3 o menos afirmativas → conviene comenzar por casos de inspiración, formación inicial o auditoría de procesos y datos.
Si este ejercicio te ha resultado interesante, permanece conectado a las novedades de la iniciativa a través de nuestras redes sociales y no te pierdas el tercer taller al que puedes acceder en exclusiva a través de este enlace: Inteligencia Artificial: Retos legales y éticos.
En este último taller, profundizamos en los desafíos legales y éticos que plantea el diseño, desarrollo y despliegue de sistemas de IA de la mano de Raúl Castilla Bravo, Data Engineer en BEONx, y Eduardo Ballesteros, Abogado en Montero Aramburu & Gómez-Villares Atencia.