{"id":41242,"date":"2026-03-09T20:03:35","date_gmt":"2026-03-09T19:03:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ceeim.es\/archivo\/?p=41242"},"modified":"2026-03-19T19:54:34","modified_gmt":"2026-03-19T18:54:34","slug":"manuel-romero-cso-en-maisa-explicara-en-talks-que-la-ia-no-solo-responde-ahora-tambien-trabaja","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ceeim.es\/archivo\/es\/manuel-romero-cso-en-maisa-explicara-en-talks-que-la-ia-no-solo-responde-ahora-tambien-trabaja\/","title":{"rendered":"Manuel Romero, CSO en Maisa, explicar\u00e1 en ‘Talks’ c\u00f3mo la IA, adem\u00e1s de responder, ahora, tambi\u00e9n trabaja."},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

Los nuevos agentes de IA empiezan a ejecutar tareas reales y transformar procesos empresariales, tema que ocupar\u00e1 la intervenci\u00f3n del ponente, quien profundizar\u00e1 en el\u00a0papel de la tecnolog\u00eda como palanca de desarrollo empresarial. Ser\u00e1 el pr\u00f3ximo 13 de marzo, en CEEIM.<\/strong><\/h2>\n

 <\/p>\n

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AI Talks reunir\u00e1 el pr\u00f3ximo viernes por la ma\u00f1ana a l\u00edderes empresariales, emprendedores y profesionales en un entorno donde la innovaci\u00f3n y la tecnolog\u00eda se combinan para impulsar el desarrollo empresarial,<\/strong> siendo una oportunidad \u00fanica para explorar el impacto de la inteligencia artificial (IA) en los negocios y descubrir c\u00f3mo esta tecnolog\u00eda puede transformar procesos, mejorar la toma de decisiones y abrir nuevas oportunidades de mercado.<\/p>\n

Entre los participantes del ‘AI Talks’ este a\u00f1o est\u00e1n Manuel Romero, quien\u00a0 profundizar\u00e1 sobre ‘\u2018Visi\u00f3n y liderazgo en IA: claves para el crecimiento empresarial<\/strong>\u2019. Es ingeniero inform\u00e1tico y especialista en Machine Learning. Ha publicado m\u00e1s de 700 modelos de IA con millones de descargas<\/strong>, siendo uno de los principales contribuidores al mayor Hub de modelos abiertos.\u00a0Tambi\u00e9n ha participado en iniciativas como BigScience<\/strong> y BigCode<\/strong>. Actualmente, Romero es CSO en MAISA<\/strong>, donde lidera investigaci\u00f3n e innovaci\u00f3n en IA aplicada<\/strong>. Con \u00e9l hemos hablado y en esta entrevista concedida a CEEIM comparte sus impresiones y experiencia en Inteligencia Artificial.<\/p>\n

<\/h3>\n

Entrevista<\/strong><\/h3>\n

Pregunta (P)<\/strong>. \u00bfEn qu\u00e9 momento os disteis cuenta de que usar simplemente un LLM no era suficiente <\/strong>para casos empresariales reales, y qu\u00e9 criterios t\u00e9cnicos os llevaron a dise\u00f1ar vuestra <\/strong>KPU como arquitectura diferenciada?<\/strong><\/p>\n

Respuesta (R).<\/strong> Bueno, digamos que tras mi experiencia entrenando modelos de este estilo (arquitectura Transformer) durante varios a\u00f1os, parec\u00eda obvio que al menos los LLMs o la IA \u201con top\u201d
\nde esta arquitectura siempre tendr\u00eda 3 problemas fundacionales:
\n1 – Alucinaciones
\n2- L\u00edmites de contexto
\n2- Up-to-date
\nCuando conoc\u00ed a David, \u00e9l tambi\u00e9n lo tuvo claro y nos lanzamos a hacer prototipos en nuestro humilde laboratorio hasta que tuvimos humos que bautizamos como KPU que demostr\u00f3 que nuestra hip\u00f3tesis era cierta al batir por muchos puntos a los LLMs SOTA de aquel momento.<\/p>\n

P. \u00bfC\u00f3mo est\u00e1 estructurada internamente la KPU para transformar un modelo <\/strong>generativo en un agente que ejecuta tareas multi-paso?<\/strong><\/p>\n

R.<\/strong> Hay dos grandes componentes: una unidad de razonamiento y otra de ejecuci\u00f3n. B\u00e1sicamente, la unidad de razonamiento descompone el problema\/tarea en peque\u00f1as instrucciones respaldadas por c\u00f3digo que son ejecutadas, efectivamente, por esa unidad de ejecuci\u00f3n. El resultado de \u00e9sta vuelve a la unidad de razonamiento que determina cu\u00e1l es la siguiente instrucci\u00f3n. Opera de esa forma digamos en bucle hasta resolver el problema o tarea.<\/p>\n

‘El LLM valida su hip\u00f3tesis en c\u00f3digo para cada uno de los pasos de los que consta la ejecuci\u00f3n. Eso mitiga al m\u00e1ximo el riesgo de alucinaciones’.<\/strong><\/h4>\n

 <\/p>\n

P. \u00bfC\u00f3mo implement\u00e1is t\u00e9cnicamente el \u201cChain-of-Work\u201d en producci\u00f3n? \u00bfQu\u00e9 eventos, <\/strong>decisiones, herramientas y estados registr\u00e1is para garantizar auditabilidad y e<\/strong>xplicabilidad?<\/strong><\/p>\n

\u00a0R. <\/strong>Bueno, digamos que al operar de la forma en la que comento en la pregunta anterior, al final de la ejecuci\u00f3n lo que tengo es un script compuesto por un conjunto de pasos que al ser c\u00f3digo son completamente deterministas. Ese conjunto de pasos genera una traza y de ah\u00ed la auditabilidad y trazabilidad del sistema.<\/p>\n

Por otro lado, tenemos un componente al que pasamos esa traza (c\u00f3digo) y le pasamos tambi\u00e9n la configuraci\u00f3n del worker\/agente y le decimos que si el procedimiento que se ve en c\u00f3digo no coincide exactamente con lo que el usuario quer\u00eda hacer, lo marque como error y diga d\u00f3nde y por qu\u00e9. Y por otro lado le decimos que si el output generado no se infiere 100% de la traza de c\u00f3digo generada que tambi\u00e9n lo marque como err\u00f3neo. As\u00ed evitamos cualquier tipo de alucinaci\u00f3n.<\/p>\n

P. Muchos proyectos de IA mueren en el PoC. \u00bfQu\u00e9 diferencias estructurales, <\/strong>arquitectura, datos, cultura, governanza, permiten que un agente pase de <\/strong>experimento a sistema cr\u00edtico en cliente real?<\/strong><\/p>\n

R.<\/strong> Con respecto a lo que depende de la IA que sea \u201cfiable\u201d. Que se comporte de manera similar en diferentes ejecuciones, que no caiga el performance del worker\/agente, que sea trazable, auditable.<\/p>\n

Con respecto al producto: que sea seguro, escalable, tolerante a fallos (en este sentido ya est\u00e1 todo inventado).<\/p>\n

\n

‘Para surfear la ola de IA generativa <\/strong>y no morir en el intento, hay que ir a\u00f1adi\u00e9ndola poco a poco y con cabeza’<\/strong><\/h4>\n

 <\/p><\/blockquote>\n

P. \u00bfQu\u00e9 mecanismos concretos utiliz\u00e1is para reducir alucinacion<\/strong>es y errores en entornos <\/strong>de alta exigencia? \u00bfReglas expl\u00edcitas, validadores externos, l\u00f3gica determinista, <\/strong>supervisi\u00f3n humana, RAG estructurado? <\/strong><\/p>\n

R. <\/strong>Utilizamos l\u00f3gica determinista, es decir, c\u00f3digo de programaci\u00f3n que va guiando al LLM de manera fiable para completar la tarea. Digamos que el LLM valida su hip\u00f3tesis en c\u00f3digo para cada uno de los pasos de los que consta la ejecuci\u00f3n. Eso mitiga al m\u00e1ximo el riesgo de alucinaciones.<\/p>\n

P. \u00bfC\u00f3mo evolucionar\u00e1n los agentes empresariales en los pr\u00f3ximos cinco a\u00f1os? \u00bfQu\u00e9 <\/strong>capacidades marcar\u00e1n la diferencia competitiva: planificaci\u00f3n aut\u00f3noma, memoria <\/strong>persistente, razonamiento profundo, multimodalidad, coordinaci\u00f3n multi-agente?<\/strong><\/p>\n

R.<\/strong> Yo creo que todav\u00eda hay muchos retos. El principal de ellos es el aprendizaje continuo. Luego est\u00e1 el tema de la memoria. Los RAGs son como un parte al contexto limitado de los LLMs funcionan bien para determinados casos de uso pero no para todos. Y finalmente, la orquestaci\u00f3n de sistemas multiagente tambi\u00e9n es un reto interesante.<\/p>\n

P. \u00bfC\u00f3mo se tienen que preparar las empresas para poder surfear la ola de IA generativa <\/strong>y no morir en el intento?<\/strong><\/p>\n

R.<\/strong> Pues hay que ir a\u00f1adi\u00e9ndola poco a poco y con cabeza. Empezando por las partes de menos riesgo y que m\u00e1s puede aportar valor como dar asistentes de IA a los empleados, herramientas de programaci\u00f3n asistidas por IA. Ir metiendo agentes\/automatizaciones que usan IA en partes de procesos de manera muy controlada. No hay que dar total autonom\u00eda desde el d\u00eda cero. Dise\u00f1ar pipelines de CI\/CD\u2026<\/p>\n

\"Ceeim-Inteligencia-Artificial-Talks-2026\"<\/h3>\n

‘AI TALKS 2026’<\/strong><\/h3>\n

Manuel Romero<\/a> intervendr\u00e1 en esta cita este viernes 13 de marzo, que ser\u00e1 en el Centro Europeo de Empresas e Innovaci\u00f3n de Murcia (CEEIM), en colaboraci\u00f3n con Ser\u00e1 en el Centro Europeo de Empresas e Innovaci\u00f3n de Murcia (CEEIM), que organiza este evento en colaboraci\u00f3n con \u00a0el Centro Tecnol\u00f3gico de las TIC (CENTIC) y THINKIA, empresa AI-Native especializada en integrar la inteligencia artificial en el n\u00facleo operativo de las compa\u00f1\u00edas.<\/strong> Quienes asistan encontrar\u00e1n un espacio de aprendizaje, intercambio de ideas y generaci\u00f3n de conexiones estrat\u00e9gicas, potenciando el ecosistema empresarial y tecnol\u00f3gico de la Regi\u00f3n de Murcia. Para consultar el programa: https:\/\/www.ceeim.es\/archivo\/es\/ai-talks-2026-mostrara-como-convertir-la-inteligencia-artificial-en-ventaja-competitiva-real\/<\/a><\/p>\n

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