EmpresIA nace para responder a una pregunta concreta: cómo están adoptando realmente la inteligencia artificial las empresas de la Comunitat Valenciana, más allá del discurso tecnológico, las estadísticas generales o los casos de uso aislados.
El Parc Científic de la Universitat de València impulsó este estudio con el objetivo de obtener una lectura rigurosa, aplicada y territorializada sobre la integración de la IA en empresas valencianas: qué decisiones están tomando, qué barreras encuentran, qué impactos empiezan a observar y qué condiciones permiten que los proyectos pasen de la experimentación a la adopción efectiva.
Desde Pleyad coordinamos y desarrollamos el estudio junto con el Parc Científic, combinando trabajo de campo cualitativo, análisis estratégico, sistematización de casos de aplicación y elaboración de contenidos para su difusión pública. El resultado fue un informe de referencia y una web interactiva orientada a facilitar la consulta, transferencia y uso práctico de los aprendizajes generados.
Contexto y reto
La inteligencia artificial se ha convertido en una tecnología transversal para la competitividad empresarial, pero su adopción real sigue siendo desigual. Muchas empresas están explorando herramientas de IA, pero existe todavía una brecha importante entre probar tecnología y convertirla en una capacidad organizativa estable.
El reto del proyecto no era medir cuántas empresas utilizan IA, sino comprender cómo la incorporan en la práctica: qué motiva la adopción, cómo se organizan los proyectos, qué papel juegan los datos, qué resistencias aparecen, cómo se mide el impacto y qué factores explican que unas iniciativas escalen mientras otras se quedan en pilotos.
Esta aproximación era especialmente relevante en la Comunitat Valenciana, donde conviven pymes, empresas industriales, startups tecnológicas, organizaciones sanitarias, consultoras, empresas de servicios y compañías con niveles muy distintos de madurez digital.
Cómo abordamos el proyecto
Desde Pleyad diseñamos un enfoque de investigación aplicada basado en entrevistas en profundidad a empresas que ya estaban utilizando IA en procesos, productos o servicios.
El trabajo se articuló mediante el modelo EmpresIA, un marco propio de análisis diseñado para interpretar la adopción de IA como un fenómeno estratégico, organizativo y tecnológico. El modelo permitió ordenar la información en seis dimensiones:
- visión estratégica,
- motivaciones y expectativas,
- proceso de implantación,
- impacto y resultados,
- barreras y factores críticos,
- aprendizajes y hoja de ruta futura.
Este marco permitió comparar empresas de sectores y tamaños distintos sin reducir el análisis a una lectura meramente tecnológica. La IA se analizó como una capacidad que afecta a procesos, roles, cultura, gobernanza, datos, modelos de negocio y toma de decisiones.
El estudio combinó entrevistas semiestructuradas, análisis cualitativo, extracción de patrones, construcción de casos de aplicación y síntesis transversal. También se incorporó el uso controlado de herramientas de IA generativa como apoyo al análisis y sistematización del material empírico, siempre con validación humana y trazabilidad a las fuentes primarias.
Solución desarrollada
El resultado principal fue el informe EmpresIA: Observatorio de Inteligencia Artificial en Empresas, centrado en experiencias y casos de aplicación de IA y tecnologías habilitadoras digitales en empresas de la Comunitat Valenciana.
El proyecto generó varios activos complementarios:
- diseño metodológico del estudio,
- modelo de análisis EmpresIA,
- guion de entrevistas semiestructuradas,
- trabajo de campo con 30 entrevistas en profundidad,
- análisis cualitativo del material empírico,
- identificación de patrones de adopción empresarial,
- caracterización de rutas de madurez en IA,
- elaboración de 15 casos de aplicación,
- síntesis de aprendizajes y buenas prácticas,
- redacción del informe final,
- contenidos para una web interactiva de difusión.
El estudio permitió construir una lectura amplia de la adopción de IA: desde la estrategia inicial y los detonantes de adopción hasta los impactos, obstáculos, riesgos emergentes y condiciones necesarias para escalar.
Resultados e impacto
EmpresIA aportó una base empírica para entender cómo la inteligencia artificial está entrando en la realidad de las empresas, con sus limitaciones, ritmos y tensiones organizativas.
El estudio permitió identificar patrones clave: la combinación entre necesidad de negocio y oportunidad tecnológica, el predominio inicial de impactos en eficiencia, la importancia crítica del dato, la dificultad para medir retornos, el papel de la gobernanza y la diferencia entre proyectos que se integran en procesos reales y pilotos que permanecen aislados.
También ayudó a hacer visible una cuestión central: la adopción de IA no depende únicamente de la tecnología. Depende de la capacidad de la empresa para ordenar procesos, gobernar datos, definir responsabilidades, gestionar expectativas y aprender bajo incertidumbre.
Para el Parc Científic, el proyecto generó un activo de conocimiento propio, útil para empresas, agentes públicos y entidades del ecosistema de innovación. Para Pleyad, EmpresIA permitió demostrar capacidades de investigación aplicada, análisis cualitativo, generación de marcos metodológicos y producción de conocimiento estratégico sobre adopción tecnológica.
Aprendizajes clave
- La adopción de IA debe estudiarse desde la organización, no solo desde la tecnología.
- Las entrevistas en profundidad permiten captar dinámicas que no aparecen en encuestas: resistencias, decisiones internas, tensiones culturales y criterios reales de escalado.
- Un buen marco de análisis permite comparar casos heterogéneos sin perder riqueza contextual.
- La IA generativa puede apoyar procesos de investigación cualitativa, siempre que exista trazabilidad, criterio metodológico y validación humana.
- La investigación aplicada genera valor cuando traduce evidencia en aprendizajes útiles para empresas, instituciones y políticas de innovación.
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En Pleyad diseñamos estudios, observatorios y análisis cualitativos para entender cómo las empresas adoptan nuevas tecnologías, identificar patrones de cambio y convertir la evidencia en conocimiento útil para la toma de decisiones.