TYM

TYM lleva cerca de tres décadas desarrollando soluciones tecnológicas a medida que combinan IA, automatización e integración para resolver problemas reales de negocio.

La inteligencia artificial ha abierto nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia de las empresas, pero también ha multiplicado la oferta de soluciones y la dificultad para distinguir qué proyectos aportan valor real. Elegir bien exige conocer el negocio, dominar el dato y saber integrar. Sobre esa premisa trabaja TYM desde 1997: desarrollo de software a medida, automatización, integración de sistemas e IA aplicada allí donde de verdad genera resultados.

¿Qué os diferencia de las empresas que han surgido al calor del auge de la IA?

Que la IA no nos ha pillado de nuevas. Llevamos desde 1997 haciendo ingeniería: desarrollo a medida, inteligencia del dato, automatización e integración de sistemas. Y las redes neuronales tampoco son nuevas para nosotros: en 2018, antes del boom de la IA generativa, ya presentamos a concurso un sistema con red neuronal y árboles de decisión para optimizar la compra de espacios de televisión, y en 2020 entrenábamos desde cero modelos NLP para la industria farmacéutica. Para nosotros la IA nunca ha sido el punto de partida, sino una pieza más del sistema.
El modelo lo tiene cualquiera; lo que no tiene cualquiera es el criterio para diseñar el sistema que lo sostiene en producción y lo hace evolucionar con el negocio. Ahí se nota quién ha operado sistemas críticos durante décadas y quién ha llegado con la ola.

¿Por qué la clave está en saber dónde aplicar la IA?

La IA está genial, pero también está de moda, y la moda empuja a meterla con calzador donde no toca. Antes de proponer nada entendemos el negocio: miramos flujos, procesos y sistemas para localizar la fricción real. A veces la respuesta es un modelo predictivo o generativo; muchas otras basta una buena automatización o poner orden en el dato.
Pasa a menudo: un cliente pide “un proyecto de IA” y vemos que lo que necesita se arregla conectando dos sistemas aislados o gobernando un dato disperso. Se lleva algo mejor que IA: la solución a su problema, muchas veces por menos de lo que pensaba gastar. Nada sale tan caro como la tecnología que no resuelve nada.

¿Qué ventajas ofrece vuestro enfoque global frente a soluciones más estandarizadas?

Una solución estandarizada obliga a adaptar el negocio al producto; nuestro enfoque hace justo lo contrario. Empezamos entendiendo los procesos y diseñando una arquitectura sólida para que la IA trabaje sobre datos fiables e integrados con los sistemas que el cliente ya utiliza. El resultado no es una herramienta más, sino un sistema que escala, evoluciona y permanece bajo su control. Además, el desarrollo a medida no tiene por qué ser más caro: reduce costes, evita licencias innecesarias y disminuye la deuda técnica. Y el cliente siempre habla directamente con quien diseña y desarrolla la solución, lo que aporta agilidad y flexibilidad.

¿Cómo cree que evolucionará el mercado de la IA empresarial?

El mercado se va a depurar porque, cuando las empresas midan resultados reales, buena parte de la oferta actual desaparecerá. Además, la IA tenderá a convertirse en una commodity: los modelos estarán al alcance de todos y dejarán de ser el verdadero diferencial. El valor estará en la arquitectura, la calidad del dato, la integración y el conocimiento del negocio. Ese será nuestro terreno. Dentro de unos años nadie preguntará quién usa IA, sino a quién le funciona. Y nosotros queremos seguir estando en ese grupo.

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