Marcos García, Infoverity: «En la IA deciden los datos no los algoritmos»

Durante los últimos años, la inteligencia artificial ha ocupado titulares como la gran promesa tecnológica del siglo XXI. Sin embargo, para muchas empresas la realidad ha sido más prosaica: pruebas piloto que no escalan, proyectos que no generan retorno y una sensación creciente de que el problema no está en la falta de herramientas, sino en la dificultad de convertir los datos en decisiones reales.

En ese punto de madurez se sitúa hoy Infoverity, la consultora internacional especializada en gestión de datos e inteligencia artificial que ha decidido reforzar su presencia en España como parte de su estrategia europea.

Para la compañía, el mercado español ha pasado de ser una oportunidad emergente a convertirse en un pilar estructural. Así lo resume Marcos García, director de la compañía:

«España es un mercado estratégico para Infoverity, tanto por su potencial de crecimiento como por la madurez que estamos viendo en muchas organizaciones en torno al dato. Actualmente trabajamos con más de 20 clientes principales y proyectamos un crecimiento anual de doble dígito en proyectos nuevos de datos e IA. Nuestro objetivo no es crecer de forma oportunista, sino ampliar nuestra base de clientes a partir de la calidad y la confianza que generamos en cada proyecto, apostando por relaciones a largo plazo».

Esa apuesta va más allá del propio mercado nacional. España se ha convertido también en un nodo clave dentro de la estructura internacional de la firma.

«Además, España funciona como un hub natural hacia Latinoamérica y nos permite aportar perfiles muy sólidos en proyectos internacionales fuera del ámbito español. Esta combinación de talento, proximidad cultural y experiencia sectorial refuerza nuestro posicionamiento global», añade García.

El verdadero freno no es tecnológico, es cultural

En plena euforia por la inteligencia artificial generativa, Infoverity mantiene un discurso que huye del entusiasmo acrítico. Desde su experiencia, el principal cuello de botella no está en la tecnología, sino en la organización.

«El principal freno hoy no es tecnológico, sino cultural y organizativo. La tecnología está disponible, pero muchas empresas aún no saben cómo gobernar sus datos ni aplicarlos de manera transversal al negocio». Uno de los errores más habituales, explica, es confundir experimentación con transformación real.

«Un obstáculo frecuente son las expectativas poco realistas: pensar que una prueba de concepto de IA garantiza preparación para producción. Además, muchos proyectos no generan valor porque no se definen métricas claras ni indicadores de impacto», asegura García.

Frente a esa tendencia, Infoverity defiende un enfoque pragmático basado en avanzar con lo que se tiene y demostrar valor desde el primer momento. «No hace falta que la calidad de los datos sea perfecta para avanzar. Lo importante es empezar a trabajar con criterio y con objetivos claros».

La firma lo ha comprobado en proyectos recientes desarrollados en España. En 2025, un gran retailer nacional con más de 5.000 referencias logró optimizar su inventario utilizando sus datos existentes.

«Con ese proyecto se redujo el sobrestock en torno a un 15 %, se acortaron los tiempos de decisión en aprovisionamiento cerca de un 20 % y se consolidó la base de clientes con más de 10 millones de registros. Además, se generaron ahorros económicos relevantes en un periodo inferior a seis meses, acelerando de forma tangible la estrategia de IA predictiva y analítica avanzada».

Gobernanza del dato: la base silenciosa de la inteligencia artificial

Lejos del foco mediático que suele acompañar a la IA generativa, la mayor parte de la demanda que recibe Infoverity en España se concentra en proyectos menos visibles, pero decisivos: la gobernanza y consolidación de datos.

«La mayor demanda se centra en proyectos de gobernanza y consolidación de datos, que son la base necesaria para cualquier iniciativa de IA o analítica avanzada. Las organizaciones buscan asegurar que la información sea consistente, accesible y confiable para decisiones estratégicas y optimización de procesos operativos», asegura a este medio.

Ese trabajo previo es el que permite después escalar hacia modelos más sofisticados, como la IA predictiva, prescriptiva o incluso la automatización avanzada de decisiones.

Paralelamente, explica García, el interés en IA aplicada a decisiones críticas y optimización de operaciones sigue creciendo, e incluso algunas empresas empiezan a apostar por agentic AI para automatizar decisiones más complejas.

Un ejemplo claro de este enfoque se dio en un proyecto para un gran grupo financiero. «Consolidamos datos de clientes y transacciones de múltiples sistemas internos y filiales, unificando más de 1,2 millones de registros en una plataforma única. Eso permitió reducir un 30 % los tiempos de preparación de informes regulatorios, aumentar la precisión de indicadores clave y acelerar la toma de decisiones estratégicas, con un impacto tangible en eficiencia y control de la información».

Productividad: del discurso digital a los resultados medibles

España ha avanzado de forma notable en digitalización, pero continúa mostrando brechas de productividad frente a otras economías avanzadas. Para Infoverity, el uso inteligente del dato puede convertirse en una palanca decisiva para cerrar esa distancia.

«Las organizaciones que integran datos fiables en sus procesos y decisiones logran mejoras medibles en eficiencia operativa, reducción de errores y tiempos de respuesta más rápidos».

El directivo es claro al señalar dónde está el verdadero salto cualitativo. «Los informes, aunque visualmente atractivos, solo aportan valor si generan resultados concretos. La clave está en convertir la digitalización en decisiones y acciones efectivas», asegura.

La aplicación de modelos predictivos y prescriptivos en ámbitos como la planificación de inventarios ilustra bien ese potencial.

«Permite anticipar demandas, reducir sobrestock y optimizar turnos de trabajo, aumentando la productividad de equipos hasta un 25 % y generando impactos directos en EBITDA y ROI de proyectos estratégicos».

Entre la innovación real y la burbuja de expectativas

La irrupción de la IA generativa ha acelerado la conversación, pero también ha elevado el riesgo de frustración. Para García, el desafío está en distinguir entre innovación sostenible y ruido tecnológico.

«El entusiasmo por la IA generativa es comprensible, pero es importante distinguir entre innovación y sobre expectativas. El valor sostenible se encuentra en aplicaciones que apoyan decisiones críticas, mejoran la calidad de la información o generan ventajas comerciales tangibles».

En el lado contrario, advierte, se sitúan muchos proyectos que consumen recursos sin impacto real. «Los proyectos que se centran solo en experimentos o demos atractivas, sin integración con procesos ni datos fiables, corren el riesgo de convertirse en burbujas que consumen recursos sin impacto en métricas clave del negocio».

De ahí su insistencia en combinar innovación con pragmatismo: «la clave está en equilibrar innovación con estrategia y combinar IA generativa, predictiva y prescriptiva según objetivos claros».

Casos reales que explican una estrategia

La consolidación de Infoverity en España se apoya también en una cartera de proyectos que ilustran su enfoque orientado a resultados. Desde la transformación de la gestión de datos de clientes en grandes minoristas hasta la automatización de procesos de datos para facilitar operaciones de fusiones y adquisiciones en compañías logísticas de primer nivel.

En el ámbito industrial, la firma ha desarrollado proyectos de gran escala en manufactura y distribución, con repositorios únicos que superan los 70 millones de registros maestros y más de 100 millones de registros cruzados.

«Eso ha permitido crear una base fiable para analítica avanzada y detección de nuevas oportunidades de negocio, aumentando la facturación gracias a una visión mucho más precisa del cliente».

Este enfoque conecta con la filosofía corporativa de la compañía, que combina tecnología e innovación con una fuerte apuesta por las personas. Infoverity está reforzando sus equipos en España y Europa mediante programas de formación avanzada y una red colaborativa entre consultores, clientes y partners estratégicos.

Mirar al futuro con realismo estratégico

A dos o tres años vista, la hoja de ruta de Infoverity pasa por consolidar su liderazgo en proyectos que integren inteligencia artificial avanzada con analítica aplicada a decisiones en tiempo real. Manufactura, retail y logística son algunos de los sectores donde la firma prevé un mayor impacto.

Pero, para Marcos García, el mensaje a las empresas españolas es claro y directo. «Las empresas que quieran convertir la IA y los datos en una ventaja competitiva deben actuar hoy. Primero, definir con claridad qué decisiones estratégicas quieren mejorar y qué resultados esperan medir: incremento de ingresos, mejora de margen, reducción de riesgos o satisfacción de clientes».

Ese primer paso debe ir acompañado de inversión en fundamentos.

«Después, invertir en calidad de datos, gobernanza, arquitectura y talento, que permitan escalar proyectos de manera segura y evitar duplicidades o sobrecostes».

Y, finalmente, mantener una actitud pragmática frente al ruido tecnológico. «La IA ha venido para quedarse, incluso si globalmente consume recursos a gran escala y encarece determinados componentes tecnológicos. Parece poco probable que desaparezca. Lo que marcará la diferencia será la capacidad de las empresas para adaptarse y aprovecharla con criterio».

En un entorno donde muchos aún persiguen la última moda digital, Infoverity apuesta por una revolución más silenciosa: la de las organizaciones que convierten el dato en una herramienta cotidiana de decisión. Ahí, lejos de la espuma mediática, se juega buena parte de la competitividad empresarial de los próximos años.