Proyectos en producción. Resultados medibles. Clientes reales.
La IA Generativa está generando valor real en empresas reales. Pero hay una brecha notable entre el entusiasmo de las demos y la realidad de lo que se está haciendo con resultados medibles en organizaciones concretas.
Mucha más información se puede tomar del estudio que hizo el MIT acerca de que el 95% de los prototipos de IA que se generan nunca llegan a producción: https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
Los tres casos que presentamos a continuación no son prototipos ni pilotos en laboratorio. Son proyectos que hemos ejecutado con nuestros clientes, en producción, con métricas verificables. En todos ellos se repite el mismo patrón: el factor diferencial no es el modelo de IA, sino la preparación de los datos, la claridad del problema y la gestión del cambio organizacional.
Estos casos reales de IA generativa aplicada a negocio demuestran que los proyectos que funcionan comparten un patrón común: parten de un problema concreto, preparan los datos antes de automatizar, integran la solución en los flujos de trabajo y garantizan que el cliente mantiene el control técnico. La IA aporta valor cuando reduce fricción, acelera procesos, mejora la gobernanza y permite escalar productos de datos sin crear cajas negras.
La conversación sobre IA generativa en empresas suele empezar con demos muy atractivas: asistentes que responden preguntas, herramientas que resumen documentos o agentes capaces de automatizar tareas repetitivas.
Pero una demo no representa la complejidad de una empresa real.
En producción aparecen preguntas más difíciles: ¿de dónde vienen los datos?, ¿quién valida las respuestas?, ¿cómo se actualiza la información?, ¿qué ocurre si el modelo se equivoca?, ¿qué equipo mantiene la solución?, ¿cómo se audita el sistema?
Por eso, muchos proyectos de IA no fallan por falta de capacidad tecnológica. Fallan porque no existe una base sólida de gobernanza de datos, procesos claros o ownership interno.
En Galde, el enfoque parte de una idea sencilla: la IA generativa aplicada a negocio solo funciona cuando se diseña como parte de una transformación real, no como una capa superficial sobre datos desordenados.
Caso 1 · Plataformas digitales / Empleo
tiempo de
documentación
onboarding
más rápido
activos
documentados
ahorro anual
proyectado
InfoJobs, la principal bolsa de empleo de España (grupo Adevinta), había crecido de forma exponencial. Su infraestructura de datos había escalado a la misma velocidad, pero la gobernanza, la documentación y las prácticas estandarizadas se habían quedado muy atrás.
El momento era especialmente crítico: InfoJobs estaba a punto de constituirse como entidad legal independiente, lo que exigía traducir el framework global de gobernanza de Adevinta a su propia realidad operativa. Los intentos anteriores de implementar gobernanza habían tenido una aprobación limitada por resistencia organizacional; los equipos la percibían como burocracia, no como estructura que añade valor.
El elemento diferenciador no fue la tecnología en sí, sino la metodología. En lugar de imponer un framework técnico de arriba abajo, usamos IA generativa como palanca de adopción y transferencia de conocimiento:
Galde utilizó IA generativa como palanca de adopción y transferencia de conocimiento. La clave no fue imponer un framework técnico desde arriba, sino reducir la fricción de los equipos en tareas de conocimiento.
El trabajo incluyó:
“Excepcional en todos los aspectos. La transformación de gobernanza de datos acelerada por IA es técnicamente rigurosa y culturalmente sensible. La mejora de 4x en la incorporación y el 60% de adopción de la gobernanza demuestran una transformación real.”
— Jurado del AI Transformation Award · Malt, Finalista 3.er puesto entre 161 proyectos
Clave: La resistencia organizacional (no la tecnología) es la razón principal por la que las iniciativas de gobernanza fracasan. Cuando se usa IA para eliminar fricción en el trabajo del conocimiento, sin sustituir el juicio humano, la adopción se acelera radicalmente.
Caso 2 · Reaseguro / Servicios financieros
MVP en
producción
multi-país
desde día 1
cajas
negras
ownership interno de
SCOR
SCOR SE, en la región de APAC (Asia Pacífico) necesitaba lanzar un nuevo producto de credit-scoring para apoyar a socios B2B en India y extenderlo a múltiples países de la región APAC. Los retos eran simultáneos: velocidad de validación (semanas, no meses), heterogeneidad regulatoria entre países, escalabilidad operacional del producto y control total del modelo por parte del equipo interno, sin dependencia de proveedor.
Galde aplicó su marco de co-creación MVP60™, diseñado para productos de datos en industrias reguladas. El proyecto se estructuró en tres pilares:
El proyecto se ejecutó con SCOR, no para SCOR: los equipos internos participaron en la construcción para garantizar visibilidad y ownership total.
“Thanks to Galde, we launched a credit-scoring prototype in record time. It allows us to start operations in India and scale it easily and autonomously across APAC.”
— Adeline Chua, Head of Product & Innovation, APAC (SCOR)
Clave: La velocidad no se consiguió atajando la gobernanza, sino construyéndola dentro del proceso desde el primer día. Un modelo transparente y auditable es más rápido de validar con reguladores y más fácil de escalar entre países.
Caso 3 · Reaseguro / Sostenibilidad
producto de su tipo
en el mundo
consorcio con
AXA (2026)
biomas y
geografías
estándar ecológico
internacional
SCOR SE se propuso construir un producto asegurador de primera generación para capturar riesgos de proyectos de restauración ecológica, un mercado que nunca había sido asegurado de esta manera. Los retos eran de una complejidad excepcional: sin benchmarks de precio existentes salvando algunos pilotos de otras grandes reaseguradoras, con procesos que se desarrollan durante décadas, con necesidad de alinear simultáneamente a actuarios, equipos legales, expertos ecológicos y equipos de innovación global.
El producto tenía que ser, desde el principio, una plataforma escalable, no un one-off, capaz de evolucionar a través de tipos de proyecto, geografías y perfiles de riesgo distintos.
Galde se integró con el equipo de P&C Product & Innovation de SCOR SE para codesarrollar las bases técnicas y comerciales de la solución NatReCo. El trabajo se articuló en tres pilares:
“Galde consistently brought strategic judgment and cross-functional collaboration to complex discussions involving pricing models, multi-stakeholder data gathering, and product design. Their contributions were fundamental in aligning technical feasibility, regulatory requirements, and commercial viability within a highly innovative and nascent product area. The impact of Galde’s work has been tangible: these initiatives have grown into industry collaborations, including the launch of a Lloyd’s of London consortium with AXA.”
— Henri Douche, Head of Product & Innovation (SCOR SE)
Clave: La complejidad del dominio, sin precedentes históricos, sin benchmarks de precio, con múltiples stakeholders simultáneos, solo pudo abordarse con una metodología que priorizó la claridad técnica, la viabilidad regulatoria y la gobernanza desde el primer día. El producto no se construyó para SCOR: se construyó con SCOR.
Analizando estos tres casos, emergen patrones consistentes que los distinguen de los proyectos que no llegan a producción o se abandonan pronto:
La IA Generativa está generando valor real en empresas reales. No en todas las empresas ni en todos los proyectos, pero sí en los que han identificado un problema concreto, han preparado adecuadamente los datos subyacentes y han gestionado la implementación con la misma seriedad que cualquier otro proyecto de transformación.
Los casos de InfoJobs, SCOR APAC y SCOR SE + AXA no comparten tecnología, sector ni geografía. Comparten metodología: claridad sobre el problema, preparación del dato como prerrequisito, no como consecuencia, y transferencia real de capacidad a los equipos internos.
El entusiasmo de las demos hay que contrastarlo con la disciplina de la producción. Y la disciplina de la producción empieza, casi siempre, por los datos.
Galde trabaja con empresas que necesitan pasar de la idea a la ejecución, construyendo soluciones de datos e IA que puedan operar en contextos reales.
Desde el servicio de IA generativa, Galde ayuda a identificar casos de uso viables, diseñar soluciones seguras y construir sistemas orientados a producción.
A través de gobernanza de datos, acompaña a las organizaciones en la definición de ownership, documentación, trazabilidad y procesos de calidad.
Y mediante data platforms, construye la base técnica necesaria para escalar productos de datos, analítica avanzada e IA.
Puedes ver más proyectos en la sección de casos de éxito de Galde o explorar otros contenidos en Publicaciones.
La IA generativa aplicada a negocio consiste en utilizar modelos capaces de generar respuestas, documentación, análisis o automatizaciones dentro de procesos empresariales reales. Su objetivo no es crear una demo, sino mejorar procesos, reducir fricción y generar resultados medibles.
Muchos proyectos de IA generativa no llegan a producción porque se desarrollan sin datos preparados, sin gobernanza, sin métricas claras o sin ownership interno. La tecnología puede funcionar en una prueba, pero fallar cuando se integra en procesos reales.
La gobernanza de datos permite que la IA trabaje con información fiable, documentada, trazable y actualizada. Sin gobernanza, los modelos pueden generar respuestas coherentes en apariencia, pero basadas en datos incorrectos o desordenados.
Algunos ejemplos reales incluyen el uso de IA generativa para gobernanza de datos en InfoJobs, el desarrollo de un producto de credit-scoring escalable para SCOR APAC y la creación de productos aseguradores para restauración ecológica con SCOR SE y AXA.
Antes de aplicar IA generativa, una empresa necesita definir un caso de uso concreto, preparar sus datos, establecer responsables, diseñar una arquitectura segura, medir el impacto y garantizar que el equipo interno pueda mantener la solución.
