El encuentro, organizado por la Fundació Parc Científic de la Universitat de València (PCUV) con el apoyo de la Conselleria de Industria, Turismo, Innovación y Comercio de la Generalitat Valenciana, reunió a personal investigador de la Universitat de València, startups tecnológicas y empresas del ecosistema innovador valenciano para analizar cómo convertir el potencial de la inteligencia artificial en soluciones con impacto real.
Durante la apertura de la jornada, Pedro Carrasco, director del Parc Científic UV, destacó el papel del programa como catalizador de nuevas colaboraciones. “El objetivo de Matching Parc es crear espacios donde empresas e investigadores puedan encontrarse, compartir retos y generar proyectos conjuntos que transformen el conocimiento en innovación aplicada”, señaló.
La sesión comenzó con la intervención de Óscar David Sánchez, socio director de Pleyad y coautor del informe EmpresIA, un estudio cualitativo basado en el análisis de diversas empresas de la Comunitat Valenciana que explora cómo están adoptando la inteligencia artificial en sus procesos y estrategias. Según explicó, la IA ha dejado de ser una tecnología experimental para convertirse en una herramienta cotidiana en el entorno empresarial: “La inteligencia artificial ya no está en un contexto excepcional; está en nuestras oficinas, en nuestros ordenadores y en nuestras empresas”.
El informe identifica distintos niveles de adopción tecnológica en las organizaciones. Mientras algunas compañías integran la IA como un elemento estratégico de su modelo de negocio, muchas otras la utilizan todavía de forma exploratoria, principalmente para mejorar la eficiencia operativa. “Las empresas están navegando entre dos objetivos: optimizar procesos y descubrir nuevas oportunidades de negocio habilitadas por la inteligencia artificial”, explicó Sánchez.
“Existe la percepción de que la IA es barata porque algunos servicios cuestan unos pocos euros al mes, pero cuando hablamos de proyectos empresariales reales la complejidad y la inversión pueden ser mucho mayores”, Óscar David Sánchez, socio director de Pleyad y coautor del informe EmpresIA
Entre los obstáculos más habituales para avanzar en esta integración, el estudio señala la dificultad para medir el retorno real de los proyectos, la resistencia al cambio organizativo o los costes asociados a determinadas implementaciones tecnológicas. “Existe la percepción de que la IA es barata porque algunos servicios cuestan unos pocos euros al mes, pero cuando hablamos de proyectos empresariales reales la complejidad y la inversión pueden ser mucho mayores”, advirtió.
Desde la perspectiva investigadora, José Vicente Riera, profesor del Departamento de Informática e investigador del Instituto Universitario de Robótica y Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (IRTIC-UV), analizó los principales desafíos que plantea la integración de la inteligencia artificial en los sistemas empresariales. En su intervención subrayó que el reto actual ya no reside tanto en el acceso a la tecnología —cada vez más disponible— como en su incorporación efectiva a los procesos organizativos y en su capacidad para generar valor sostenido.
Según explicó, muchas empresas han comenzado a experimentar con herramientas de inteligencia artificial, pero todavía se encuentran en fases iniciales de adopción. “La cuestión hoy no es si vamos a utilizar inteligencia artificial, sino en qué procesos, con qué datos y cómo conseguimos escalarla dentro de las organizaciones”, señaló. En este sentido, destacó que el verdadero desafío consiste en integrar estos sistemas en la operativa diaria de las empresas, alineándolos con los objetivos estratégicos y con la infraestructura de datos disponible.
“La cuestión hoy no es si vamos a utilizar inteligencia artificial, sino en qué procesos, con qué datos y cómo conseguimos escalarla dentro de las organizaciones”, José Vicente Riera, profesor del Departamento de Informática e investigador del IRTIC-UV
Riera presentó además el proyecto SIRA (Sistema Inteligente de Recomendación Académica), desarrollado en el IRTIC, como ejemplo de aplicación basada en el análisis de datos y modelos predictivos. La herramienta permite ofrecer recomendaciones personalizadas a estudiantes universitarios a partir del estudio de trayectorias académicas y patrones de aprendizaje, ilustrando cómo la combinación de datos de calidad y modelos analíticos robustos puede generar soluciones útiles y transferibles a otros contextos organizativos.
La intervención de Amparo Oliver, catedrática de Estadística de la Universitat de València y directora del grupo de investigación ARMAQoL, introdujo una dimensión complementaria al debate: la necesidad de abordar la inteligencia artificial no solo como una tecnología, sino también como un proceso de transformación organizativa que requiere capacitación, cultura del dato e innovación responsable. “No se trata tanto de hacer compras puntuales de tecnología, sino de fortalecer las bases de las empresas para incorporarla”, subrayó, en referencia a la importancia de desarrollar competencias internas y estructuras organizativas capaces de integrar estos sistemas de forma sostenible.
Oliver defendió además el papel de la universidad pública como agente clave en la formación y actualización del talento en inteligencia artificial, tanto a través de la formación de nuevas generaciones como mediante programas dirigidos a profesionales en activo. “Tenemos que pensar en la formación de las nuevas generaciones y también en cómo actualizar a las personas que ya están trabajando y asumiendo responsabilidades en las organizaciones”, afirmó.
“No se trata tanto de hacer compras puntuales de tecnología, sino de fortalecer las bases de las empresas para incorporarla”, Amparo Oliver, catedrática de Estadística de la Universitat de València y directora del grupo ARMAQoL
En este contexto, presentó también iniciativas de investigación en las que participa su grupo, como el proyecto europeo AI-SECRETT (AI supported and enhanced creativity for the triple transition), orientado a desarrollar capacidades y marcos de innovación que permitan gestionar la interacción entre personas y sistemas de inteligencia artificial desde una perspectiva ética, inclusiva y alineada con los grandes retos de transición digital, ecológica y social. Según explicó, este tipo de proyectos buscan no solo mejorar las capacidades tecnológicas de las organizaciones, sino también promover modelos de gobernanza y toma de decisiones que permitan aprovechar el potencial de la IA de forma responsable.
Otro de los aspectos clave abordados durante la jornada fue el papel de los datos en los sistemas de inteligencia artificial. Maica Bas, profesora de la Universitat de València y directora del grupo de investigación MODELEM, explicó cómo la calidad de los datos y el diseño de indicadores condicionan la utilidad real de estos sistemas. “La inteligencia artificial puede generar resultados muy sofisticados, pero si no se basa en indicadores bien diseñados y datos fiables, su valor estratégico es limitado”, señaló, aludiendo a la necesidad de establecer marcos analíticos rigurosos que permitan interpretar correctamente la información generada por estos modelos.
Bas destacó que muchas organizaciones generan grandes volúmenes de información procedente de sus procesos, plataformas digitales o interacciones con clientes, pero carecen de herramientas analíticas que permitan transformarla en conocimiento útil. En este sentido, subrayó que la inteligencia artificial solo puede desplegar todo su potencial cuando se integra en sistemas de análisis bien estructurados que permitan interpretar patrones, anticipar comportamientos y apoyar la toma de decisiones.
“La inteligencia artificial puede generar resultados muy sofisticados, pero si no se basa en indicadores bien diseñados y datos fiables, su valor estratégico es limitado”, Maica Bas, profesora de la Universitat de València y directora del grupo de investigación MODELEM
“La clave no es solo tener datos, sino saber estructurarlos, analizarlos y convertirlos en conocimiento útil para la toma de decisiones”, afirmó. Según explicó, este proceso requiere combinar metodologías estadísticas, modelos predictivos y sistemas de indicadores que permitan evaluar de forma continua el desempeño de las organizaciones y orientar sus estrategias en entornos cada vez más complejos y dinámicos.
En la sesión también se presentaron diversos casos de uso que ilustran cómo la inteligencia artificial está empezando a aplicarse en ámbitos muy distintos de la actividad empresarial. Las intervenciones mostraron proyectos orientados tanto a la mejora de procesos internos como al desarrollo de nuevos servicios basados en datos y modelos predictivos.
En este contexto, Enrique Torrijos, fundador de Caldra, startup incubada en la Incubadora de Alta Tecnología en Inteligencia Artificial y Tecnologías Habilitadoras Digitales (IATecUV) del Parc Científic de la Universitat de València, presentó una plataforma basada en inteligencia artificial orientada a facilitar el acceso a información científica actualizada para profesionales sanitarios. El sistema utiliza modelos de IA para sintetizar y contextualizar evidencia clínica procedente de publicaciones científicas.
“Uno de los grandes retos de la medicina actual es que la información científica crece a un ritmo que resulta imposible de seguir para un profesional sanitario en su práctica diaria”, Enrique Torrijos, fundador de Caldra
La herramienta permite procesar grandes volúmenes de literatura biomédica y ofrecer respuestas estructuradas a preguntas clínicas concretas, con el objetivo de apoyar la toma de decisiones médicas basadas en evidencia. “Uno de los grandes retos de la medicina actual es que la información científica crece a un ritmo que resulta imposible de seguir para un profesional sanitario en su práctica diaria”, explicó Torrijos.
Por su parte, Quique García Vidal, cofundador de Deepsense, expuso diferentes aplicaciones de análisis avanzado de datos orientadas a mejorar la toma de decisiones en ámbitos como la planificación turística, la gestión del territorio o el diseño de políticas públicas. Su intervención puso de relieve el potencial de los modelos predictivos y del análisis de grandes volúmenes de datos para identificar patrones de comportamiento y anticipar tendencias en entornos complejos.
También desde el ámbito empresarial, Víctor Ciudad, fundador de Beetrics, empresa incubada en IATecUV, presentó una plataforma que aplica análisis de datos e inteligencia artificial a la gestión del talento en las organizaciones. Su propuesta permite identificar patrones de comunicación, liderazgo, innovación o riesgo de fuga de talento a partir de modelos analíticos aplicados a la dinámica interna de los equipos. Según explicó, este tipo de herramientas permite obtener una visión más precisa del funcionamiento de las organizaciones y detectar oportunidades de mejora en ámbitos como la colaboración, la productividad o la retención de talento: “Queremos traer el rigor de la universidad al mundo de la empresa”.
“Analizar la dinámica interna de los equipos con datos permite detectar liderazgo, innovación o riesgo de fuga de talento antes de que aparezcan los problemas”, Víctor Ciudad, fundador de Beetrics
La sesión continuó con la intervención de Gloria Montañés, de iTrend, quien abordó el impacto de la inteligencia artificial en la generación y optimización de contenidos digitales para comercio electrónico. Su presentación mostró cómo el uso de modelos de IA permite analizar el rendimiento de contenidos y mejorar la visibilidad y conversión de productos en entornos digitales.
Por último, Katherine Orozco, de Nunsys, presentó soluciones basadas en inteligencia artificial generativa orientadas a mejorar la gestión del conocimiento en las organizaciones mediante asistentes inteligentes conectados a la documentación y a los sistemas internos de las empresas: “El reto realmente no es la tecnología, sino conectarla con nuestros datos y con los problemas reales del negocio”.
“Si no conectamos la inteligencia artificial con los datos y los problemas reales del negocio, se queda en una demostración tecnológica”, Katherine Orozco, responsable de desarrollo de negocio en Nunsys
Más allá de las aplicaciones tecnológicas concretas, las intervenciones coincidieron en destacar la importancia de reforzar la colaboración entre empresas, universidades y centros de investigación. En este contexto, Matching Parc se consolida como un espacio de conexión entre el ecosistema científico y el tejido empresarial, facilitando el intercambio de conocimiento y la identificación de nuevas oportunidades de colaboración.
La sesión concluyó con un espacio de networking orientado a favorecer el diálogo entre las personas asistentes y explorar posibles proyectos conjuntos. Con iniciativas como esta, el Parc Científic de la Universitat de València continúa reforzando su papel como puente entre investigación, empresa y territorio, impulsando la transferencia de conocimiento en uno de los ámbitos tecnológicos con mayor capacidad transformadora de la economía actual.
GALERÍA DE IMÁGENES DE LA SESIÓN DEL 6 DE MARZO DE 2026
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