En pocas palabras
- La pregunta no es «qué IA compramos», sino qué tiene que leer esa IA. Si la información vive en papel, en una hoja de cálculo que solo entiende una persona o en un programa que no habla con nadie, la IA no tiene de dónde beber.
- El camino que funciona tiene tres tramos: digitalizar las operaciones, abrir el software legacy con APIs y conectores, y solo entonces poner la inteligencia artificial a trabajar.
- No hace falta mandar nada a la nube. Hoy se pueden ejecutar modelos de IA de código abierto en tu propio servidor, incluso en tu propio hardware y sin conexión a Internet, y hacer la migración de la misma manera: confinada.
- Lo hemos hecho ya en varias organizaciones de las que no podemos hablar. Precisamente por eso sabemos que se puede hacer con discreción y con los estándares de siempre.
La conversación que más repito
Me pasa casi cada semana. Termino una charla sobre inteligencia artificial, se acerca alguien con cara de «esto está muy bien, pero…» y me cuenta su caso. Un ERP que instaló un proveedor que ya no existe. Pedidos que entran por correo y se pasan a mano. Un cuaderno, literal, donde el jefe de taller apunta las incidencias. Y una pregunta que es casi una confesión: «¿Cómo voy a meter IA en esto, si todavía no hemos salido del siglo pasado?»
Mi respuesta suele sorprender: estás mejor colocado de lo que crees. No porque el punto de partida sea bueno, sino porque quien lo reconoce está a punto de no cometer el error más caro de todos: empezar la casa por el tejado.
Las cifras dicen que no estás solo. Según el INE, en el primer trimestre de 2025 solo el 21,1 % de las empresas españolas de diez o más empleados usaba alguna forma de inteligencia artificial, y entre las de menos de diez la cifra bajaba al 13,4 % (INE, 2025). En Europa, la media ronda el 20 %, pero sube al 55 % en las grandes empresas (Eurostat, 2025). La brecha no es de ganas ni de presupuesto. Es de cimientos.
Por qué la IA se atasca en el legacy
Un modelo de lenguaje es, simplificando mucho, un lector rapidísimo y muy aplicado. Pero lee lo que le das. Si la información de tu negocio está repartida entre papeles, correos, un Excel «de toda la vida» y una base de datos a la que solo se entra desde un terminal de la oficina, la IA llega, mira alrededor y no encuentra nada que leer.
Hay un segundo problema, más sutil y más caro: automatizar un proceso roto no lo arregla, lo acelera. Si hoy un pedido pasa por cuatro manos y dos aprobaciones que nadie recuerda por qué existen, una IA que «agiliza» ese circuito solo consigue que el desorden vaya más deprisa y que luego cueste más deshacerlo. Antes de pedirle a una máquina que haga el trabajo, conviene saber exactamente qué trabajo es.
Por eso, en todos los proyectos que hemos llevado de este tipo, la IA ha llegado al final. No por prudencia, sino por pura lógica.
Primer tramo: digitalizar las operaciones (lo que la gente hace de verdad)
Digitalizar no es escanear. Es conseguir que cada operación importante deje un rastro estructurado: quién hizo qué, cuándo, con qué datos y con qué resultado.
En la práctica, empieza con algo muy poco tecnológico: sentarse con las personas que hacen el trabajo. Qué hacen cada día, qué consultan una vez al año, qué ocurre cuando aparece una excepción. Ese conocimiento suele estar en la cabeza de alguien que lleva quince años resolviendo problemas, y es oro puro.
Con eso delante, se eligen dos o tres procesos con mucho volumen y mucha fricción (el alta de pedidos, las incidencias, la facturación) y se pasan a formularios y flujos digitales sencillos. Sin grandes plataformas. Lo justo para que el dato nazca ya digital y no haya que transcribirlo nunca más.
Es el tramo menos vistoso y el que más valor sostiene después. Sin él, todo lo demás es humo.
Segundo tramo: abrir el legacy con APIs y conectores
Aquí está el nudo de casi todas las empresas. El software antiguo funciona, la gente lo conoce y nadie quiere tocarlo. Pero es una caja cerrada: no habla con otros sistemas y no deja que nadie, ni persona ni máquina, consulte sus datos sin pasar por su pantalla.
No hace falta tirarlo a la basura de la noche a la mañana. El objetivo de este tramo es darle puertas:
- Inventario y diagnóstico. Qué contiene el sistema, qué se puede extraer y qué sigue necesitando la organización. No siempre coinciden, y esos huecos hay que escribirlos antes de estimar nada.
- Una capa de APIs y conectores alrededor del sistema existente, para que sus datos se puedan leer (y, cuando toque, escribir) de forma controlada, documentada y auditable.
- Migración por fases, cuando proceda, con criterios de aceptación claros, una persona que los valide y un plan de vuelta atrás en cada paso. Una muestra que pasa las pruebas demuestra algo sobre esa muestra; no demuestra que se haya migrado toda la casa.
El resultado no es «un software nuevo». Es algo más valioso: datos que puedes consultar, mover y proteger sin depender de una sola pantalla ni de un solo proveedor. Que, dicho sea de paso, es exactamente lo que la IA necesita.
Si este es tu punto de partida, es justo lo que hacemos en nuestro servicio de migración de sistemas legacy.
Tercer tramo: la IA, en casa y con la puerta cerrada
Con los datos ya accesibles, la inteligencia artificial deja de ser una promesa y se convierte en una herramienta: clasificar incidencias, resumir expedientes, redactar el primer borrador de una respuesta, encontrar en segundos el documento que antes costaba una mañana. En nuestro servicio de inteligencia artificial lo organizamos con el modelo 20-60-20: tu equipo define el contexto, la IA hace el trabajo pesado y tu equipo valida y decide.
Y aquí llega la parte que más tranquiliza a los directores generales (y a los responsables de seguridad, que suelen ser los más escépticos con razón): nada de esto obliga a sacar los datos de tu empresa.
IA confinada: cómo funciona, sin tecnicismos
- Modelos de código abierto. Existen familias de modelos de pesos abiertos (Llama, Mistral, Qwen o Gemma, por citar algunas) que se descargan una vez y se ejecutan en tus máquinas. No hay una suscripción que escuche al otro lado.
- Tu servidor o tu propio hardware. Pueden correr en un servidor de la empresa o en un equipo dedicado, del tamaño de una caja de zapatos o menos, como el que llevamos a Soria.
- Sin conexión a Internet. Una vez instalados, funcionan en una red aislada. Ni los datos ni las preguntas salen del perímetro.
- Migración confinada. El mismo principio vale para el paso del legacy: extracción, transformación y verificación pueden hacerse dentro de tus instalaciones, sin copiar bases de datos a servicios externos.
- Sin ruido. Nadie fuera de tu organización tiene por qué enterarse de que estás haciendo esto: ni proveedores, ni competidores, ni plataformas de terceros.
No es teoría. En febrero estuvimos en la cumbre REAIM de A Coruña, el encuentro internacional sobre uso responsable de la IA en el ámbito militar, y en septiembre en la II Jornada de IA Responsable de Soria. En ambos foros la conversación de fondo era la misma: soberanía sobre el dato. Lo que en defensa es una obligación, en una empresa industrial, un despacho o una fundación es simplemente sentido común.
Lo que hemos aprendido por el camino
Hemos recorrido este camino con varias organizaciones (de las que, como comprenderás, no podemos dar nombres). Algunas lecciones se repiten con una terquedad casi graciosa:
- El primer entregable no es tecnología, es un mapa. Saber qué datos hay, dónde están y quién los necesita ahorra meses de discusiones.
- El software viejo esconde reglas que nadie escribió. Una excepción en la facturación, un campo que «siempre se deja en blanco». Hay que encontrarlas antes de migrar, no después.
- La gente que usa el sistema es parte del proyecto. Si la transición no incluye a quienes trabajan cada día con él, el sistema nuevo nace huérfano.
- Confinado no significa improvisado. Trabajar sin nube y sin Internet exige el mismo rigor que cualquier proyecto: control de accesos, trazabilidad, copias de seguridad, pruebas y documentación. Los estándares no se negocian por trabajar en casa.
- La IA es el premio, no la excusa. Cuando los dos primeros tramos están bien hechos, la IA se instala en semanas. Cuando no, no hay modelo que lo arregle.
Por dónde empezar el lunes
Si te has visto reflejado en la pregunta del título, tres pasos para esta misma semana:
- Elige un proceso que duela. Uno con volumen, repeticiones y quejas. Ese es tu piloto.
- Haz la lista de los «sistemas que no hablan». Programas, hojas de cálculo y cuadernos donde vive información que nadie más puede consultar.
- Decide dónde quieres que vivan tus datos. Si la respuesta es «aquí dentro y en ningún otro sitio», que sepas que es perfectamente posible.
A partir de ahí, el resto es oficio. Y, como casi todo lo que merece la pena en una empresa, se hace paso a paso y con la gente dentro.
¿Hablamos? Mira cómo abordamos la migración de sistemas legacy, cuéntanos qué sistema utilizas y qué necesitas preservar o conoce cómo trabajamos la inteligencia artificial en la empresa. No hace falta enviarnos credenciales ni bases de datos para empezar la conversación.
Javier Cuervo es CTO y cofundador de Proportione, consultora de estrategia, tecnología y personas con oficinas en Madrid y Aveiro.
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Fuentes
- INE, Encuesta sobre el uso de TIC y del comercio electrónico en las empresas, 2024-primer trimestre 2025, nota de prensa del 22 de octubre de 2025: https://www.ine.es/dyngs/Prensa/ETICCE20241T2025.htm
- Eurostat, Use of artificial intelligence in enterprises (datos 2025): https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php/Use_of_artificial_intelligence_in_enterprises
- Ministerio de Asuntos Exteriores, Cumbre REAIM 2026 (A Coruña, 4-5 de febrero de 2026): https://exteriores.gob.es/es/REAIM2026/Paginas/Cumbre26.aspx
- Proportione, Proportione presenta Aviaria Defense y Proportione Defense en la II Jornada de IA Responsable en Soria: https://proportione.com/proportione-soria-aviaria-soberania-tecnologica/
