Inteligencia artificial para sistemas empresariales obsoletos: la revolución de 2025

Imagine que tiene una empresa que aún utiliza un viejo sistema de contabilidad de los años 90, totalmente funcional pero imposible de conectar a la tecnología moderna. Ahora imagine poder hacer que este sistema se comunique con la inteligencia artificial más avanzada, sin tener que tirar por la borda 30 años de datos y procedimientos establecidos. Esto es exactamente lo que ocurrirá en 2025 gracias a los sistemas de enlace inteligente.

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Mientras todo el mundo habla de ChatGPT y de las últimas innovaciones en inteligencia artificial, la verdadera revolución empresarial se está produciendo entre bastidores. Las empresas están descubriendo cómo integrar la IA en sus sistemas actuales sin tener que revolucionar por completo su infraestructura informática.

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Índice

Qué son los sistemas de conexión inteligentes

Un sistema de enlace inteligente es como un traductor universal entre el viejo y el nuevo mundo tecnológico. Piensa en cuando viajas al extranjero y utilizas una app de traducción para comunicarte: el sistema de enlace inteligente hace lo mismo, pero entre tu antiguo software empresarial y las modernas tecnologías de inteligencia artificial.

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Según Mira Patel, directora de tecnología de Nexus Operations, "La pregunta ya no es "¿Podemos utilizar la inteligencia artificial?", sino "¿Cómo integramos la IA en nuestras operaciones diarias sin estropear todo el sistema?"".

Cómo funcionan en la práctica

Imagina estos escenarios concretos:

Ejemplo 1: El almacén inteligenteSuempresa dispone de un sistema de gestión de almacenes de 2008. El sistema de conexión inteligente "enseña" a la IA a predecir cuándo se agotarán las existencias, simplemente leyendo los datos que ya existen. El almacenista sigue trabajando como siempre, pero ahora el sistema le dice automáticamente cuándo debe pedir nuevos productos.

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Ejemplo 2: El Asistente ContableSuprograma de facturación 2010 está mejorado con IA que reconoce automáticamente las anomalías en las facturas. La IA "lee" las facturas como lo haría un contable y señala las sospechosas, pero todo a través del software que usted ya conoce.

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Ejemplo 3: Mejora del servicio de atención al clienteSuantigua centralita telefónica está conectada a una IA que analiza el tono de voz de los clientes y sugiere a su operador la mejor forma de atender la llamada, todo ello en tiempo real.

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Un mercado en fuerte crecimiento

Las cifras para 2025 son impresionantes: las inversiones en sistemas de conexión inteligentes crecieron un 142% en un año, superando incluso a las inversiones en nuevas aplicaciones de inteligencia artificial.

¿A qué se debe este crecimiento?

La explicación es sencilla: el 80% de las grandes empresas siguen utilizando sistemas informáticos "antiguos" que funcionan perfectamente, pero no pueden comunicarse con la tecnología moderna. Sustituirlos costaría millones de euros y meses de inactividad.

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Números que cuentan:

5 400 millones de euros: valor del mercado en 2024
34.200 millones: previsión para 2032
70% de los sistemas empresariales: se actualizarán con IA para 2028

Esto significa que cada día son más las empresas que optan por "modernizar" sus sistemas actuales en lugar de sustituirlos por completo.

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Traductores digitales: una nueva profesión

Ha surgido una nueva categoría de expertos: los traductores de sistemas informáticos. Son especialistas que saben cómo hacer hablar a sistemas nacidos en épocas distintas.

Los tres tipos de especialistas

1. Conversores de lenguajesEmpresascomo RetroAI están especializadas en traducir antiguos códigos de programación (como el COBOL de los años 80) a lenguajes modernos que la IA pueda entender.

Ejemplo práctico: el sistema de pensiones de una autoridad pública escrito en COBOL en 1985 se "traduce" a un lenguaje moderno, conservando todas las funciones pero haciéndolo compatible con la inteligencia artificial.

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2. Orquestadores de comunicaciónEmpresascomo Harmony Tech desarrollan soluciones que coordinan el procesamiento de IA en diferentes sistemas empresariales, garantizando que todas las decisiones automatizadas sean coherentes.

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Ejemplo práctico: en un hospital, la IA que gestiona las citas se comunica automáticamente con la que gestiona las existencias de medicamentos y con la que planifica los turnos del personal.

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3. Guardianes del cumplimientoCompañíascomo GuardRail se aseguran de que todas las conexiones con la AI cumplan automáticamente con las regulaciones de la industria.

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Ejemplo práctico: en un banco, cada vez que la IA toma una decisión sobre un préstamo, el sistema comprueba automáticamente que cumple toda la normativa sobre privacidad y lucha contra el blanqueo de capitales.

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Ejemplos concretos de éxito

Caso práctico 1: Industria manufacturera - Westbrook Industries

La situación: Westbrook tenía un sistema de gestión de almacenes con 15 años de antigüedad que funcionaba bien, pero no podía prever los problemas.

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La solución: instalaron un sistema de vinculación inteligente que "enseñó" a la IA a leer los datos del almacén.

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El resultado: en seis meses ahorraron 28 millones de euros al prever las interrupciones de la cadena de suministro con semanas de antelación.

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"La mejor implementación de IA es aquella en la que tus empleados ni siquiera se dan cuenta", afirma James Chen, director de TI de Westbrook. "Nuestros mozos de almacén utilizan el mismo sistema de siempre, pero ahora siempre saben qué pedir y cuándo".

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Caso práctico 2: Servicios bancarios - Fidelity Financial

La situación: Un sistema de procesamiento de pagos de la década de 2000 procesaba miles de transacciones al día, pero no podía identificar automáticamente el fraude.

La solución: enlazar con IA especializada en reconocimiento de fraudes, sin cambiar el sistema existente.

Resultados mensurables:

Los operadores dedican un 68% menos de tiempo a buscar información
Un 43% más de tiempo en conversaciones útiles con los clientes
Mejora de la satisfacción de clientes y empleados

Sarah Williams, responsable de experiencia del cliente en Fidelity, explica: "Ahora nuestros operadores pueden dedicar más tiempo a ayudar realmente a los clientes en lugar de perderlo en búsquedas manuales".

Caso práctico 3: Administración pública

La situación: la Oficina de Personal estadounidense gestionaba las pensiones con sistemas COBOL de los años 80, funcionales pero imposibles de modernizar.

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La solución: utilizar la IA para analizar millones de líneas de código antiguo y modernizarlo gradualmente.

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El resultado: una modernización que normalmente habría llevado años se redujo a meses, sin interrupción del servicio de pensiones.

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Beneficios inmediatos para las empresas

1. Retorno de la inversión rápido y cuantificable

Las empresas que conectan la IA a los sistemas existentes ven resultados concretos:

+18% de productividad de los empleados
3 veces más probabilidades de superar las expectativas de beneficios
Un 80% menos de tiempo dedicado a la optimización manual

2. Empleados más satisfechos, no sustituidos

En contra de los temores iniciales, vincular la IA a los sistemas existentes ha hecho que los empleados estén más contentos con su trabajo. La IA se encarga de tareas repetitivas y aburridas, liberando a las personas para tareas más interesantes y creativas.

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Ejemplo concreto: en un centro de atención telefónica, la IA se ocupa de preguntas sencillas y repetitivas, mientras que los operadores humanos se ocupan de casos complejos que requieren empatía y una resolución creativa de los problemas.

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3. Seguridad reforzada automáticamente

Los sistemas de conexión modernos incluyen automáticamente:

Controles de acceso avanzados (quién puede hacer qué)
Cifrado de datos (protección de la información)
Control del cumplimiento
Refuerzo automático de la seguridad informática

4. Crecimiento flexible

El enfoque paso a paso permite

Añadir funciones de IA de una en una
Crecer según las necesidades sin dejar de trabajar
Mantener operativos en todo momento los sistemas críticos

Principales retos y cómo resolverlos

Reto 1: "Los sistemas antiguos no se comunican con la IA".

El problema: los sistemas de los años 90 no se diseñaron para comunicarse con la inteligencia artificial moderna. Es como intentar conectar un teléfono público a Internet.

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La solución práctica: se instalan "adaptadores inteligentes" que traducen automáticamente los mensajes entre el sistema antiguo y la IA, igual que un adaptador permite conectar un enchufe italiano a una toma americana.

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Ejemplo: Un sistema de facturación de 1995 está equipado con un "traductor" que convierte las facturas PDF en datos que la IA puede analizar en busca de errores o anomalías.

Reto 2: "Nuestros datos son un desastre".

El problema: la IA necesita datos ordenados y limpios, pero los sistemas antiguos suelen tener información dispersa, incompleta o en formatos obsoletos.

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La solución práctica: utiliza "aspiradoras de datos" que automáticamente:

Recopilan información de distintos sistemas
Los limpian y organizan
Los transforman en un formato que la IA pueda utilizar

Ejemplo: Una empresa de transportes tenía datos de clientes en 5 sistemas diferentes. El sistema de limpieza los unificó, eliminando duplicados y corrigiendo errores, creando una única base de datos para la IA.

Reto 3: "¿Y si nos roban los datos?"

El problema: conectar sistemas antiguos (a menudo menos seguros) con nuevas tecnologías puede crear vulnerabilidades.

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La solución práctica: se aplican los principios de "confianza cero": cada comunicación se verifica, cada acceso se autoriza, cada dato se cifra.

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Ejemplo: En un banco, aunque la IA lea los datos de las transacciones para detectar fraudes, se supervisa y registra cada uno de los accesos, y los datos siempre están cifrados.

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Cómo empezar en su empresa

Paso 1: Hacer el inventario de la casa

En primer lugar, tienes que entender lo que tienes:

Preguntas:

¿Qué sistemas informáticos utilizamos a diario?
¿Cuáles son los más importantes para las empresas?
¿Dónde están nuestros datos y en qué formato?
¿Qué procesos requieren más tiempo manual?

Consejo práctico: crea un sencillo mapa de tus sistemas, como harías con las habitaciones de tu casa antes de una reforma.

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Paso 2: Elegir el proyecto piloto

Características del proyecto ideal:

No demasiado crítico (si sale mal, no detiene a la empresa)
Con beneficios cuantificables (ahorro de tiempo o costes)
Con datos bastante limpios y accesibles
Con usuarios colaboradores

Un ejemplo perfecto: automatizar la lectura de las facturas de los proveedores. Si sale mal, siempre puedes volver al método manual, pero si sale bien, ahorras horas de trabajo.

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Paso 3: Elegir a los socios adecuados

Tipos de especialistas disponibles:

Traductores de sistemas (convierten códigos antiguos)
Integradores (conectan diferentes sistemas)
Especialistas en seguridad (protección de datos)
Consultores del sector (conocen las particularidades de su negocio)

Paso 4: Empezar poco a poco

El enfoque ganador:

Probar un proceso sencillo
Medición de resultados
Corrección de errores
Ampliación gradual a otros procesos

Analogía: Es como aprender a montar en bicicleta: se empieza con ruedas de entrenamiento y luego se quitan cuando se tiene confianza.

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El futuro de los sistemas de empresa

Sistemas que se mejoran a sí mismos

El siguiente gran paso serán los sistemas de mejora automática que optimizan continuamente su rendimiento observando cómo se utilizan. Imagina un coche que aprende tus hábitos de conducción y se ajusta automáticamente para consumir menos combustible.

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Ejemplo para el futuro: un sistema de gestión de clientes que advierta que determinados tipos de quejas se repiten con frecuencia y sugiera automáticamente mejoras en el servicio.

Especialización por sectores

La especialización es cada vez mayor:

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Sanidad: sistemas que conectan distintos equipos médicos para obtener una visión completa del paciente

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‍Finanzas: Soluciones que cumplen automáticamente toda la normativa bancaria

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‍Producción: IA que optimiza las líneas de producción y predice los fallos de las máquinas

Integración con tecnologías emergentes

En un futuro próximo lo veremos:

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Procesamiento local: la IA se ejecuta directamente en los dispositivos de la empresa para reducir el tiempo de espera.
Realidad virtual: interfaces tridimensionales para sistemas complejos
Asistentes de voz para empresas: control de sistemas mediante comandos de voz

Conclusiones

Los sistemas de conexión inteligente son algo más que una solución técnica: son una estrategia de evolución digital que permite a las empresas entrar en la era de la inteligencia artificial sin tirar por la borda décadas de inversión y conocimientos.

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Los estudios de casos demuestran que las empresas que eligen este camino no se limitan a adoptar nuevas tecnologías, sino que transforman radicalmente su forma de trabajar, una pequeña mejora cada vez.

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El mensaje para los líderes empresariales es claro: aunque las demostraciones espectaculares de IA pueden acaparar titulares, la verdadera ventaja competitiva reside en la integración inteligente y casi invisible de la inteligencia artificial en las operaciones cotidianas existentes.

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Lo bueno de este enfoque es que no tienes que convertirte en un experto en tecnología para beneficiarte de él. Solo tienes que estar preparado para evolucionar lo que ya tienes, como renovar una casa manteniendo unos cimientos sólidos.

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Obtenga más información sobre cómo nuestra empresa puede ayudarle a integrar la inteligencia artificial en sus sistemas actuales, póngase en contacto con nosotros.

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Preguntas y respuestas

¿Qué es exactamente un traductor de sistemas informáticos?

Un traductor de sistemas informáticos es una solución especializada que actúa como intermediario inteligente entre su antiguo software y las modernas tecnologías de inteligencia artificial. Funciona como un intérprete que permite comunicarse a personas de distintos idiomas.

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Ejemplo práctico: si tienes un software de almacén de 2005 que registra todo en un formato específico, el traductor "enseña" a la IA a leer ese formato y utilizar esos datos para hacer predicciones o automatizar procesos.

¿Cuánto cuesta conectar la IA a nuestros sistemas actuales?

Los costes varían mucho en función de la complejidad, pero normalmente los proyectos cuestan entre 1,3 y 5 millones de euros para las grandes empresas. Sin embargo, el rendimiento medio de la inversión es de +18% de productividad, con ahorros que superan significativamente la inversión inicial con el paso del tiempo.

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Para las pequeñas y medianas empresas, se puede empezar con proyectos piloto de unos pocos miles de euros para probar el enfoque.

¿Cuánto se tarda en ver los primeros resultados?

Los proyectos piloto suelen mostrar resultados en 6-12 semanas, mucho más rápido que los meses o años necesarios para sustituir completamente los sistemas. El enfoque paso a paso permite ver beneficios inmediatos al tiempo que se minimizan las interrupciones.

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Ejemplo: Una empresa de logística automatizó la lectura de albaranes en 2 meses, ahorrando inmediatamente 4 horas de trabajo manual al día.

¿Es seguro conectar nuestros datos sensibles a la IA?

Sí, si se hace correctamente. Los sistemas de conexión modernos incluyen protecciones avanzadas como cifrado automático, estrictos controles de acceso y supervisión continua. Muchas soluciones están certificadas para sectores muy regulados, como bancos y hospitales.

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Ejemplo: En los bancos, siempre que la IA accede a los datos de los clientes, el acceso se registra, se autoriza y los datos permanecen siempre cifrados, incluso durante el procesamiento.

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¿Qué sistemas antiguos pueden conectarse a la IA?

Prácticamente todos los sistemas informáticos pueden beneficiarse de los vínculos con la IA, entre ellos:

Programas de contabilidad de los años 90
Base de datos de la antigua generación
Sistemas de gestión de almacenes obsoletos
Software a medida desarrollado internamente
Sistemas de control industrial y de maquinaria

Lo importante es que el sistema contenga datos utilizables, aunque estén en un formato obsoleto.

¿Sustituirá la IA a nuestros empleados?

La experiencia práctica demuestra lo contrario. Los empleados se sienten más satisfechos porque la IA se encarga de tareas repetitivas y aburridas, lo que les permite concentrarse en tareas más interesantes y creativas que requieren criterio humano, creatividad y relaciones interpersonales.

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Ejemplo concreto: en Fidelity Financial, los empleados dedican un 68% menos de tiempo a la investigación manual y un 43% más a actividades útiles con los clientes.

¿Podemos probar primero con un proyecto pequeño?

Por supuesto, es el enfoque más recomendable. La mayoría de las implantaciones con éxito empiezan con un proceso no crítico para probar cómo funciona la integración antes de ampliarla a aplicaciones más importantes.

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Consejo: empiece por algo como automatizar la lectura de facturas o analizar las reclamaciones de los clientes, procesos importantes pero no vitales.

¿Quiénes son los principales proveedores de estas soluciones?

Entre los líderes del mercado figuran:

RetroAI: especializada en la traducción de sistemas heredados
Harmony Tech: coordinación entre distintos sistemas
GuardRail: Seguridad y conformidad
OpenLegacy: plataformas completas de modernización
Grandes proveedores de nube (Amazon, Microsoft, Google) con soluciones específicas

¿Cómo nos preparamos para la aplicación?

Los pasos preparatorios incluyen:

Inventario de sistemas: enumere todos los programas informáticos que utiliza a diario.
Evaluación de datos: Entender qué datos tiene y dónde están
Definir objetivos: Decida qué quiere mejorar
Crear el equipo: determinar quién se encargará del proyecto
Búsqueda de proveedores: encontrar especialistas para su sector

¿Qué ocurre si el proyecto no funciona?

El enfoque paso a paso minimiza los riesgos. Si un proyecto piloto no funciona, basta con volver al método anterior sin haber puesto en peligro los sistemas críticos. Es como probar una receta nueva: si no sale bien, siempre tienes los ingredientes para hacer la anterior.

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Además, la mayoría de los proveedores serios ofrecen garantías sobre los resultados y apoyo durante todo el proceso de implantación.

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Fuentes y referencias: