El blog de Ramón García

                Art. 4/26 Banca, IA y la necesidad constante de aprender El sector financiero atraviesa una transformación profunda donde la inteligencia artificial agéntica deja de ser una herramienta teórica para integrarse en la operatividad diaria. Esta evolución exige una estricta supervisión humana y una trazabilidad absoluta, impulsada por marcos regulatorios como la Ley de IA de la Unión Europea que prohíbe delegar decisiones críticas únicamente a algoritmos. Si bien la tecnología dispara la productividad y eficiencia del negocio, también amenaza con eliminar puestos de entrada, obligando a las entidades a invertir urgentemente en aprendizaje continuo y reskilling. El éxito futuro de la banca no dependerá del algoritmo más avanzado, sino de su capacidad para combinar la automatización avanzada con el pensamiento crítico y la ética de sus profesionales. La banca no está vivie...

  Art. 3/26. Reorganizar el trabajo en la época de la IA agéntica Vamos a dejarlo claro desde el principio: 2026 no es el año en que la IA “ayuda más”. Es el año en que empieza a organizarse sola . Y eso tiene una consecuencia incómoda: el trabajo humano no puede seguir diseñado como si la IA no existiera . Mientras seguimos discutiendo en cafés y tertulias si la IA “nos va a quitar el empleo”, en muchas empresas los procesos ya se están reescribiendo. El problema es que, a menudo, se reescriben a favor del sistema… y no de las personas . Este artículo va de eso. De qué pasa cuando los agentes de IA dejan de ser un plugin simpático y empiezan a decidir, ejecutar y redistribuir tareas . Y de cómo reorganizar el trabajo humano para no acabar siendo figurantes en nuestro propio organigrama. Del “uso herramientas” al “respondo de sistemas” Durante años fuimos usuarios de software. Aprendíamos pantallas, rellenábamos campos y obedecíamos flujos. Con la IA agéntica ese papel se que...

           Art. 2/26 – Skills humanas en la era de la IA agéntica  Este segundo artículo no va de nostalgia humanista. Ni de tecnología. Va de estrategia en la implementación de la IA agéntica. Y los datos, de momento y afortunadamente, están bastante de nuestro lado.   Como ya os adelanté en el anterior post,  vamos a ir desgranando aspectos clave de la IA agéntica para este 2026. Muchos/as aún siguen atrapados en la fase “prompt engineering definitivo, aprender a preguntar”.  Que siempre viene bien conocer,  pero que ya empieza a ser algo descontado. Aparecen gurús explicando cómo hablarle mejor a la máquina, como si el problema principal fuera de dicción y no de criterio. Mientras tanto, los datos —esos aguafiestas maravillosos que @Fernado de la Rosa conoce bien — van en otra dirección: lo que realmente sube de valor no es escribirle bonito al agente, sino hacer todo lo que la IA aún sigue haciendo… a su manera. Bienvenidas y bi...

Art. 1/26. Año 2026: cuando la IA dejó de ayudarnos… y empezó a organizarse sola Ramón García Espeleta  7 de enero de 2026 Hola de nuevo a todas y todos. Empezamos el ejercicio con ganas de aprender, de no quedarnos fuera de juego y de intentar surfear este tsunami en vez de mirarlo desde la orilla con cara de “eso me pilla muy lejos todavía”. Y todo eso, por supuesto, intentando disfrutar de este viaje. Algo que no siempre es sencillo… y no solo por las máquinas. Este será un artículo largo, ya lo anticipo. Será una especie de texto de apertura para este año 2026.  Un año en el que la IA ya dejará de considerarse una “herramienta mona” y empezará a moverse sola por la oficina… y por nuestras vidas. Comencemos Hace poco más de un año mirábamos a la Inteligencia Artificial como quien mira un castillo de fuegos artificiales: “¡Qué bonito!”, “¡Mira lo que hace!”, “Esto me escribe un mail en segundos”, ¡“Qué resumen!” “Mira qué imagen más chula”. Intuíamos que ahí había pólvora, p...