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2026-02-14 07:48:00
La inteligencia artificial ha dejado de ser un proyecto exclusivo de los departamentos de innovación y las mentes más técnicas. En sectores tan tradicionales como el inmobiliario, donde el grueso del trabajo ha dependido históricamente del papel, la gestión manual y los procesos repetitivos, hay compañías que ya están rediseñando por completo su forma de operar.
[–>[–>[–>Jorge Valero, director de Aplicaciones y Datos del promotor inmobiliario AEDAS Homes, desgranó esta transformación en una reciente intervención en ‘Monos estocásticos‘, pódcast semanal sobre inteligencia artificial presentado por Antonio Ortiz y Matías S. Zavia. De la automatización documental al despliegue de un ecosistema de agentes conectados al corazón del negocio, su relato dibuja la ruta recorrida para integrar la IA en una empresa de 300 personas.
[–> [–>[–>Automatización inteligente: de las tareas tediosas al ahorro de “miles de horas”
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Antes de la irrupción de la inteligencia artificial generativa, AEDAS Homes ya había explorado otras vías de automatización. Sin embargo, todas debían lidiar con la misma problemática: cada tipo de documento exigía un entrenamiento específico, costoso y difícil de escalar. El salto cualitativo llegó cuando la compañía comenzó a aplicar modelos de IA generativa como ChatGPT, capaces de interpretar documentación técnica de forma masiva, sin necesidad de configuraciones previas para cada formato. “Ahora tenemos procesos que leen las notas simples, da igual del formato que sean, las separan, las trocean, extraen los datos y ahorran miles de horas a los empleados”, resume Valero.
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La magnitud del cambio se entiende mejor con cifras. “El año pasado entregamos 5.000 casas con 5.000 notas simples. Eso lo hacía una persona a mano. Era tremendamente tedioso“, ilustra el entrevistado. Lo que antes dependía de la resistencia de un solo trabajador frente a una montaña de papeles, ahora se resuelve de forma automática, liberando capacidad operativa sin necesidad de ampliar la plantilla.
Equipo de agentes dentro de la empresa
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El siguiente paso natural fue concentrar toda esa capacidad en un único punto de acceso. Así nació Max, un sistema interno desarrollado sobre modelos como Gemini que actúa como puerta de entrada para cualquier empleado de la compañía. Su lógica es la siguiente: el usuario lanza una consulta y es el sistema quien decide a donde derivarla. “Necesitamos un punto de entrada único. El empleado aporrea el teclado en un punto de entrada y tiene a su disposición diferentes herramientas que enrutan a 15 subagentes que trabajan para la compañía”, explica Valero.
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「私たちが測定しているのは、『従業員 2 名を節約できるかどうか』ということではなく、同じことを同じ時間内でどれだけ多くできるか、どれだけ改善できるかということです。」 / FREEPIK
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Lo que distingue a estos agentes es su conexión directa con los sistemas críticos del negocio: “Hay agentes desde comprensión de urbanismo, carga de facturas, […] 「どれくらいの売上があるか、どれくらいの見込み客が入っているかについての質問に答えます」とマネージャーは詳しく説明します。その結果、テキストの生成に限定されない、エージェント型 AI エコシステムが生まれました。 実際のタスクを実行する 企業のインフラ内で。
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[–>Hacer “más” y “mejor” gracias a la IA
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Con todo, la tecnología –por sofisticada que sea– no sirve de nada si la organización no la adopta. En AEDAS Homes, las cifras de uso hablan por sí solas: 297 de los 300 empleados de oficina utilizan activamente las herramientas de IA. Detrás de ese dato hay un esfuerzo formativo deliberado. “Nos hemos dedicado decenas de horas a enseñarles cómo usar un LLM (de las siglas en inglés de Modelo de Lenguaje Grande). Tu trabajo ya no es escribir, sino supervisar“, señala Valero.
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El experto insiste, además, en desmontar el relato más extendido sobre la inteligencia artificial en el entorno laboral. “Esto no va de cuántas personas puedo despedir porque se use la IA, sino de cuántas tareas que no podía hacer antes voy a poder empezar a hacer ahora“, afirma. La métrica de éxito, según su visión, no se mide en recortes de plantilla: “No lo estamos midiendo tanto como un ‘¿podría prescindir de dos empleados?’, sino cuánto más podemos hacer con lo mismo y cuánto mejor podemos hacerlo en el mismo tiempo“.
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#これは何人を解雇できるかということではなくこれまでできなかった仕事をどれだけ多くできるようになるかということです