Colaboración disruptiva: cómo ULMA Architectural Solutions impulsa la innovación con inteligencia artificial
En un entorno industrial donde la innovación tecnológica es clave para mantener la competitividad, ULMA Architectural Solutions ha dado un paso decisivo: explorar el potencial de la inteligencia artificial (IA) en sus procesos. De la mano de ieteam, se desarrolló un proyecto cuyo objetivo fue identificar casos de uso reales de IA en la organización, sensibilizar a los equipos e impulsar una metodología de innovación abierta replicable para el futuro.
El reto: acercar la IA a toda la organización
¿Hablamos?
Tras varias reuniones con la dirección, el reto quedó claro: “necesitamos que la IA no sea solo un concepto, sino una herramienta cercana y útil en nuestro día a día”. El proyecto debía inspirar, pero también generar resultados concretos, con foco en la eficiencia operativa y en la mejora de procesos.
Los objetivos fueron ambiciosos y claros:
· Identificar todos los potenciales casos de uso en los diferentes departamentos.
· Sensibilizar e inspirar a las personas sobre aplicaciones prácticas de la IA.
· Establecer una base de priorización.
· Mapear posibles soluciones del mercado de la mano de startups para activar pruebas piloto.
· Crear una metodología y herramientas que permitiesen replicar el proceso a futuro.
La metodología: innovación colaborativa paso a paso
El trabajo se estructuró en fases que combinaron formación, co-creación, contraste y colaboración:
· Concienciación e inspiración. Dos jornadas iniciales acercaron la IA al día a día de la organización, con ponencias de expertos y casos reales de aplicación industrial de la mano de startups y empresas tecnológicas.
· Identificación de retos. Se trabajó con nueve equipos de ULMA Architectural Solutions, que en total identificaron 184 retos, de los cuales 10 se priorizaron como estratégicos.
· Definición de casos de uso. En sesiones inmersivas, se profundizó en los problemas clave, trazando tareas, personas implicadas y requisitos de solución.
· Evaluación de soluciones externas. A través de scouting, se analizaron startups y proveedores tecnológicos capaces de dar respuesta a los retos seleccionados.
· Diseño de pruebas de concepto. Se avanzó hacia pilotos que permiten medir impacto y viabilidad futura.
Los resultados: de las ideas a los casos de uso concretos
Durante el proyecto se identificaron 184 retos en total, de los cuales 10 se priorizaron como estratégicos. Estos se agrupan en ámbitos muy reconocibles para muchas organizaciones:
· Automatización de documentación técnica y administrativa: Reducir tiempos y errores en la creación de planos, fichas técnicas, contratos o informes, liberando a los equipos de tareas repetitivas.
· Gestión de pedidos y relación con clientes: Desarrollo de asistentes virtuales para dar información en tiempo real sobre el estado de pedidos o incidencias, mejorando la experiencia del cliente y la eficiencia comercial.
· Apoyo a la gestión de personas: Sistemas de IA que atienden consultas frecuentes de RRHH, generan simulaciones de nóminas o ayudan en la formación y desarrollo del personal.
En paralelo, se realizó un scouting de startups y soluciones para cada reto priorizando, donde se identificaron inicialmente entre 10 y 15 posibles soluciones por reto, para después reducirlos a 5-10 en fases de contraste y finalmente seleccionar al colaborador más adecuado para cada reto.
Más allá de la tecnología
Más allá de los resultados técnicos, el mayor impacto del proyecto ha sido cultural. Este proceso ha servido para sembrar el “gusanillo” de la IA en los equipos, reducir el miedo inicial y empezar a verla como una aliada real en el trabajo diario. En muchos casos, las personas han identificado de forma clara cómo la IA puede mejorar sus procesos, ganando eficiencia y pudiendo centrarse en tareas de mayor valor añadido.
Muchas personas han comenzado a experimentar, probando herramientas y creando sus primeros agentes para apoyarles en sus tareas. Como resultado, ya se han puesto en marcha varios proyectos en distintas áreas, que han arrancado como pruebas de concepto y que, una vez validadas, se escalarán progresivamente en la organización.
Algunos de estos proyectos ya están ofreciendo resultados muy interesantes, mientras que otros se encuentran en fase de activación. Uno de los principales retos detectados en el proceso de implantación de soluciones de IA ha sido medir el ROI real antes de lanzar la prueba de concepto, con el objetivo de priorizar adecuadamente qué proyectos activar.
En ULMA Architectural Solutions continúan formándose en IA y nuevas tecnologías, adaptando el aprendizaje a las necesidades más específicas de los distintos equipos. Estos son solo los primeros pasos de un camino con un largo recorrido por delante, que invita a seguir avanzando, explorando nuevas posibilidades y pensando “out of the box”.
Una experiencia que inspira
El proyecto no termina aquí. ULMA Architectural Solutions cuenta ahora con una hoja de ruta clara para seguir avanzando en pruebas de concepto y en la integración progresiva de soluciones de IA.
Más allá del caso concreto de ULMA Architectural Solutions, esta experiencia demuestra que activar la IA en las organizaciones es posible cuando se combina visión estratégica, metodología y acompañamiento. Además, hoy existen ayudas específicas para impulsar proyectos de Inteligencia Artificial como la que ofrece Spri, que se espera que salga próximamente, que permiten a las empresas poner en marcha este tipo de iniciativas, experimentar con casos reales y acelerar la adopción tecnológica sin asumir todo el riesgo en solitario.
En ieteam creemos que la innovación se construye con visión, método y colaboración. ULMA Architectural Solutions es un ejemplo de cómo una empresa puede abrirse a la tecnología con los pies en la tierra y la mirada en el futuro.