Un año más asistimos a la entrega de premios de ChooseMyCompany, celebrada frente al mar en el Port Olímpic de Barcelona, una noche para compartir experiencias con otras empresas y celebrar juntos a los mejores empleadores.
El 67% de las empresas sospechan que sus agentes IA han podido acceder a datos fuera de su alcance. El problema no es la IA, es desplegarla sin control.
RAG y fine-tuning no son alternativas: resuelven problemas distintos. Explicamos cuándo tiene sentido cada uno, cuándo combinarlos y por qué la calidad de los datos sigue siendo un factor decisivo.
Más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán antes de 2027 según Gartner. El problema no es la tecnología: es que se intenta construir inteligencia sobre cimientos rotos.
Un agente de IA no es un chatbot con mejor marketing. Es un sistema que razona, decide y ejecuta acciones reales dentro de tu empresa. Explicamos qué son, cómo funcionan y por qué 2026 es el año en que dejan de ser opcionales.
TYM ha sido reconocida con el Premio a la Excelencia en Soluciones de Inteligencia Artificial, en los Premios Top Madrid de La Razón.
Presentamos la nueva web de TYM, un reflejo de nuestra evolución estratégica en IA, analítica avanzada y optimización de procesos.
Tym recibe una nueva certificación en su categoría Platinum: HappyIndex® AtWork 2025.
Pon a prueba tus reflejos con NotChoques, el nuevo desafío de coordinación inspirado en el psicotécnio de conducir para móviles.
La inteligencia artificial llega al cine infantil de una forma nunca vista de la mano de Flins & Pinículas y Tym.
Se prevé que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelen antes de 2027. No porque la tecnología falle, sino porque se intenta construir sobre cimientos que no la soportan: datos fragmentados, sistemas desconectados, procesos mal definidos...
Y sin embargo, el patrón se repite: una empresa compra una herramienta de IA, lanza un piloto con datos limpios y un caso de uso acotado, obtiene resultados prometedores y decide escalar, pero ahí es donde todo se complica: los datos son inconsistentes, los sistemas no se integran y los procesos no están correctamente documentados.
La narrativa dominante lleva tiempo repitiendo lo mismo: implementa IA o quédate atrás. El problema es que muchas empresas la han implementado sin preguntarse antes si su infraestructura estaba preparada.
¿El resultado? Según Gartner, más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán antes de 2027 por costes descontrolados, falta de valor de negocio claro o controles de riesgo inadecuados. El patrón es consistente: el problema rara vez es el modelo, es lo que hay debajo.
Cuando decimos que la arquitectura precede a la IA, estamos hablando de responder preguntas concretas antes de escribir una sola línea de código:
¿Dónde están los datos y en qué estado están? Si la información de tu empresa vive repartida entre excels, carpetas compartidas y sistemas que no se comunican entre sí, ningún modelo de IA va a poder extraer valor. El primer paso es estructurar y limpiar los datos. ¿Qué proceso quieres mejorar y cómo funciona hoy? No se puede automatizar lo que no se entiende. Si el proceso no está documentado y las decisiones se toman de manera informal, incorporar IA solo va a añadir una capa de complejidad sobre algo que ya es frágil. ¿Qué sistemas necesitan conectarse? Un agente de IA que no puede acceder al CRM, al ERP o a la base de datos de clientes no podrá realizar funciones complejas. ¿Quién va a usar esto y cómo? El diseño de la solución tiene que partir de quién la va a usar, no de lo que la tecnología puede hacer.En nuestra experiencia, los proyectos que llegan a producción y se mantienen en el tiempo siguen siempre una secuencia similar:
Diagnóstico: Entender cómo funciona el negocio: dónde hay fricción, qué procesos consumen más recursos y dónde se pierden datos o se toman decisiones a ciegas. Sin este paso, cualquier inversión en tecnología pasa a ser una apuesta. Arquitectura de datos: Diseñar la base sobre la que operará todo lo demás: cómo se capturan, almacenan, gobiernan y acceden los datos. Si esta capa no es sólida, nada de lo que construyas encima será fiable. Automatización: Muchos procesos no necesitan inteligencia artificial, necesitan dejar de ser manuales. Orquestación de flujos, integración entre sistemas, eliminación de tareas repetitivas. IA aplicada: Solo cuando los datos son fiables, los procesos están definidos y los sistemas están conectados, tiene sentido incorporar modelos de IA. En ese punto, la IA se convierte en una capa de decisión integrada en la operativa. Evolución continua: Un sistema en producción no es un proyecto terminado. Necesita monitorización, ajuste y evolución constante para adaptarse al negocio.En TYM no empezamos por la IA, empezamos por valorar el proceso que no funciona bien o que puede mejorarse. A veces la solución puede ser un agente IA, a veces se puede solucionar con una automatización.
Nuestro principio siempre es el mismo: arquitectura primero, automatización después, IA cuando tiene sentido. Si estás en ese punto de decidir por dónde empezar, cuéntanos tu reto.