De la ilusión de productividad a la UX fluida: IA y DXOP en la trinchera del empleado

El pasado 17 de junio, MCPRO y myMeta reunieron a un grupo reducido de CIOs y responsables de aplicaciones, talento y negocio para hablar de algo que casi nunca se aborda de forma estructurada: cómo orquestar la experiencia digital del empleado en un ecosistema dominado por decenas de aplicaciones, múltiples agentes de IA y una creciente fatiga digital.

El punto de partida no era menor; según Everest Group, el trabajador del conocimiento medio opera hoy entre 15 y 40 aplicaciones empresariales, en un contexto en el que la inversión en tecnología e IA crece, pero la productividad real no despega, un fenómeno que denominan la “enterprise productivity illusion” o “ilusión de productividad”. De hecho, esta fricción se puede traducir en unos 30 minutos perdidos por empleado y día, es decir, unas 57.500 horas al año en una organización de 500 personas.

En este marco, la mesa redonda “IA y orquestación de la experiencia digital del empleado” sirvió para aterrizar el concepto de Digital Experience Orchestration Platform (DXOP) en casos reales de seguros, banca, energía, industria, servicios TI y tercer sector.

De la “ilusión de productividad” al mandato del CIO en 2026

El informe de Everest Group plantea un giro claro en la agenda del CIO: el problema ya no es desplegar más tecnología, sino coordinar mejor la que ya existe, conectando sistemas, workflows, datos, agentes de IA y experiencia de usuario sin añadir complejidad al empleado. La consultora identifica cinco fuerzas estructurales: la complejidad creciente de las aplicaciones, la coordinación de múltiples agentes de IA, la presión por demostrar ROI, la experiencia humana como palanca de negocio y la necesidad de gobernanza “by design”.

En ese contexto emergen las DXOP como una nueva capa de orquestación que se sitúa entre los sistemas de back-end y la experiencia de usuario, proporcionando una UX fluida (“fluid UX”) y una coordinación unificada de workflows y agentes de IA, sin tener que “re-plataformar” los sistemas de registro. Como dice Everest Group, “juntas, la capa de experiencia y la de orquestación forman una capa DXOP que se conecta directamente con los sistemas empresariales sin modificarlos, permitiendo mejorar la ejecución y preservar las inversiones existentes”.

myMeta o cómo orquestar la experiencia

Antes de abrir el debate, Emilio Orlandini, managing director y cofundador de myMeta, contextualizó la evolución de la compañía desde la adopción digital sobre SuccessFactors de SAP o Workday, hasta una plataforma que ya compite en el mercado de la orquestación de la experiencia.

“Empezamos haciendo adopción digital con guías paso a paso dentro de SuccessFactors u otras aplicaciones para que cualquiera pudiera completar el proceso porque se explicaba cada paso”, recordó Emilio Orlandini, subrayando que aquellos primeros proyectos demostraron que el problema no era sólo de formación, sino de diseño de la propia experiencia.

Con el tiempo, el equipo comprendió que ir tocando cada interfaz nativa era insostenible en mantenimiento; la apuesta actual pasa por “crear interfaces fluidas”, es decir una nueva capa web-native que se superpone sobre SAP, Salesforce, aplicaciones legacy o múltiples sistemas a la vez, llevando al usuario la información y las transacciones que necesita “sin otra ‘lasaña’ de plataformas por debajo”.

“La gran diferencia es que no necesitamos re-plataformar nada; construimos una interfaz fluida que aparece dentro de tus aplicaciones y te ofrece la información y las transacciones que necesitas ahí mismo”, resumió. Esa aproximación encaja casi punto por punto con la arquitectura DXOP de la que habla Everest: experiencia desacoplada, orquestación multi-sistema, uso intensivo de IA y un modelo sin agentes de escritorio ni extensiones pesadas, desplegado directamente sobre el navegador.

Multiplicidad de apps, procesos en silos y viajes imposibles

Si algo quedó claro durante el almuerzo es que los 30 minutos diarios de fricción que estima Everest se quedan cortos en muchas organizaciones.

Ángeles Marzo, Head of Talent & Learning de ING, resumió bien el problema: “La velocidad del cambio está siendo tan increíble que no es sencillo adaptar todos nuestros procesos a la velocidad que se necesita. (…) Acabamos teniendo procesos duplicados, diseñados en silos, y cuando quieres enganchar un proceso con otro surgen muchísimas fricciones”. Para ella, la clave está en diseñar journeys end-to-end del empleado, desde la necesidad hasta la entrega de valor, con visibilidad sobre todos los sistemas y bases de datos que intervienen.

Desde Fundación ONCE, Virginia Carcedo puso el foco en dos elementos que suelen aparecer tarde, o nunca, en los business cases: la formación y la accesibilidad. “La gente piensa que conoce la tecnología, pero la formación suele ir por detrás de la adopción. Si queremos ‘early adopters’, no lo estamos haciendo bien”, advirtió. Y añadió: “Nosotros por ejemplo hemos tenido que adaptar Salesforce para hacerla accesible, y eso es un coste enorme de tiempo y dinero. La accesibilidad no sólo es para personas con discapacidad, hay que hacer las herramientas fáciles y sencillas para todos”.

La foto de la fragmentación se vuelve casi caricaturesca en organizaciones con múltiples líneas de negocio. “Somos 46 business con todo tipo de perfiles”, explicaba Sergio Verdasco, director general de Ilunion IT Services. “La multiplicidad de aplicaciones corporativas, más las específicas de cada negocio, acaba volviendo loca a la gente; siete u ocho aplicaciones para tareas diarias, más el correo, más portales de conocimiento… y por mucho que intentes concentrarlo, se te convierte en un empacho digital”.

Su colega Elías Ramírez, CIO de Ilunion IT Services, lo llevó al terreno concreto: “Tenemos herramientas transversales corporativas, pero luego cada negocio (hoteles, lavandería, seguridad) necesita aplicaciones específicas porque la solución corporativa no cubre turnos, guardias o casuísticas muy particulares. Al final, sumas las aplicaciones corporativas, más las de negocio, más las integraciones entre ellas…”. El resultado es un ecosistema que se vuelve difícil de gobernar, con riesgo de shadow IT cuando aparecen herramientas de IA y automatización no controladas.

Industria y energía: cuando la planta pide una sola interfaz

En el mundo industrial, la fragmentación multiplica las aristas. Ignacio Becerril, Information Systems Director de Teknia, describió el contexto de sus 21 fábricas distribuidas: “Sólo ese dato te da una idea, vas a tener muchos sistemas, muchos perfiles y muchos tipos de turnos. Un empleado de planta no quiere manejar diez aplicaciones; aunque sea el mismo logo, cada pantalla distinta es un problema”.

Ignacio Becerril confesó que las ideas de Emilio le sonaban a “música celestial”. “Llevamos tiempo buscando cómo conseguir una interfaz única para el empleado de planta. No quiere cambiar de pantalla ni de aplicación. Si lo intentas automatizar te quedas a medias; si construyes algo nuevo, atacas aplicaciones con mucha lógica de negocio. Lo solucionas, pero luego tienes que gestionar el error, los retornos, los costes…”. La reflexión conecta directamente con la tesis DXOP: evitar añadir nuevas capas de complejidad y, en cambio, coordinar lo existente desde una capa inteligente.

En Siemens Energy España, Víctor de Frutos reconocía que han pasado por una fase de “parar y observar” el impacto real de la IA: “Estamos empezando a poner foco en cuatro aplicaciones o tipos de agentes donde empezamos a ver retorno, pero todavía no tenemos unas métricas claras de rentabilidad. Estamos en ese punto de centrar el tiro”. Esa dificultad para medir el efecto real de la fricción, y de las mejoras, se repetirá varias veces durante el almuerzo.

Seguros, banca y tercer sector: datos y talento junior

En el sector asegurador, la fragmentación convive con perfiles muy dispares. “La realidad de una enfermera en un entorno hospitalario no tiene nada que ver con la de una delegación que vende seguros o con alguien en la sede central”, comentó José Pereira, director de medios y transformación en ASISA. “Hay puntos de fricción enormes por obsolescencia, por convivencias de aplicaciones y por un ecosistema demasiado tupido”.

José Pereira puso sobre la mesa otra paradoja: la IA como nuevo maquillaje de problemas estructurales. “Hay gente que intenta utilizar la IA para determinadas cosas y, en ocasiones, lo que estás haciendo es maquillar el problema que hay detrás. Esto no va de ‘aplico la IA aquí y cuánta ganancia voy a tener’, sino de entender aguas arriba qué estás haciendo”.

Desde ING, además de la fragmentación de procesos, surgió una preocupación sociolaboral compartida: la desaparición del talento junior. “Muchas empresas ya no quieren contratar juniors porque consideran que ese trabajo lo hará la tecnología”, alertó Virginia Carcedo, en referencia a los programas de formación y empleabilidad que lideran desde Fundación ONCE. “Esto no se dice, pero es real. Sin juniors hoy, dentro de cuatro o cinco años no tendrás seniors”.

Noelia Álvarez, AI Service Delivery Lead & Data Scientist en Santalucía, insistió en que el debate sobre IA se ha “contaminado” por la obsesión con la generativa: “Cuando hablamos de IA nos vamos ya a la IA generativa, pero la Inteligencia Artificial también es otra cosa. Llevamos años con modelos de churn, venta cruzada, riesgo… y hoy por hoy eso sigue siendo lo que más aporta en aseguradoras”. En su caso, las métricas combinan tiempos de atención en casos agénticos de IVR con indicadores clásicos de machine learning tradicional.

De las pruebas de concepto al impacto operativo

En la mesa también hubo ejemplos muy concretos de cómo la IA, integrada en procesos, puede reducir fricción de forma radical. “En planificación de red, ponemos IA a analizar cartografías, permisos de diputaciones y ayuntamientos, y dejamos personas detrás que ponen criterio”, explicó Ana Martín Martínez, directora de IA y excelencia operativa de Telefónica.

Otro caso es la atención al correo electrónico. “Llega un correo de un cliente que pide todas sus facturas de una línea. El sistema analiza qué quiere, verifica que está autorizado, genera la respuesta con toda la información y la persona personaliza el tono, lo que implica una reducción clara de la carga de trabajo al tiempo que una respuesta más rápida al cliente. En este sentido, como compañía asumimos el reto de convertirnos en la mejor vía de acceso de los ciudadanos a las tecnologías digitales y a ellos orientamos las acciones de nuestros profesionales. Ahí estamos viendo reducciones muy claras de carga de trabajo”, añadió Ana Martín Martínez. Eso sí, reconoció que en procesos de negocio críticos especialmente regulados, siguen siendo muy cautos, con plataformas de datos y agentes desplegados bajo modelos de gobernanza federada y controles estrictos a partir de cierto número de usuarios.

Javier Mora, CIO de Making Science, aportó la visión de una firma nativa digital que lleva años trabajando con IA. “Creemos que la clave está en tener control del dato, disponer de fuentes únicas de información, porque es ese dato el que luego nos permite potenciar toda la capa agéntica”, explicó. Su estrategia pasa por redirigir el CAPEX tradicional hacia capacidades de IA sin aumentar el gasto total, combinando enfoque top-down con experimentación bottom-up. “Si dotas de licencias y capacidades a quienes conocen la operativa y los problemas, aumentas las probabilidades de generar casos de éxito. Y cuando un agente no cuaja, al menos te queda el aprendizaje interno”, añadió Javier Mora.

Desde Ikusi España, Jorge Marín puso cifras al impacto en operaciones. “En la parte de operaciones, las métricas (SLA, tiempos de resolución, calidad de respuesta al cliente) mejoran de forma muy clara cuando introduces agentes que orquestan varios sistemas. Donde antes tenías sistemas dispersos, ahora los MCP hacen que hablen entre ellos”. En back office, sin embargo, la curva de adopción es mucho más lenta y la métrica es casi artesanal. “Si a un controller le quitas media hora al día de picar datos y se la das para tareas de más valor, ahí está el indicador objetivo”, confirmó Jorge Marín.

Gobernanza, shadow IT y la tentación del “todo vale” con agentes

Con la democratización de la IA llega un riesgo obvio: el caos. “Tengo una hija de tres años, si le dejas bolígrafos y rotuladores para que pinte, acabas repintando toda la casa”, ironizaba José Pereira. “Con la IA pasa igual, hay que dejar que experimenten, pero si no pones gobierno se monta un lío tremendo, no sólo de coste o seguridad, sino de pura ineficiencia”.

Juan Antonio López Ceballos, responsable de prestación de servicios de RRHH en Deloitte, subrayó que hoy quien orquesta en las organizaciones “es la persona, el humano que navega por la complejidad”, y que eso no escala. “No pongamos licencias de Claude, Gemini o el copiloto de turno sin más. Invirtamos en entender qué tareas se hacen, cuáles son susceptibles de automatizar y cómo organizamos la orquestación para que deje de depender del empleado como pegamento de procesos”, defendió.

Noelia Álvarez proponía, además, distinguir claramente niveles de madurez: IA asistida (que aporta contexto y recomendaciones), IA aumentada (que amplifica capacidades) e IA agéntica (donde el humano supervisa a agentes que ejecutan). “Tenemos que trabajar estos niveles de forma escalable, sabiendo para qué perfiles tiene sentido cada uno”, apuntó.

Medir la experiencia digital del empleado: mucho más que NPS interno

Uno de los bloques del debate se centró en métricas, un ámbito donde la mayoría admitió estar todavía en fase de exploración.

En Teknia, cada proyecto incorpora indicadores de adopción, pero Ignacio Becerril reconocía la brecha entre los dashboards y la realidad: “Lo que te dice el indicador es una cosa, lo que te dicen por el pasillo es otra, y lo que llega a tu jefe en una reunión donde alguien se ha quejado es otra distinta”. Estos KPIs se usan como retroalimentación para iterar, pero con IA todavía están en una fase “incipiente”.

En Making Science mezclan métricas de uso individual (consultas, frecuencia, ahorro estimado de tiempo por query) con indicadores de proceso. “Procesos que antes llevaban semanas ahora llevan mucho menos, y ahí sí tenemos una forma rápida de medir que nos aporta”, explicaba Javier Mora. Otros, como Ilunion o ASISA, están empezando a cruzar encuestas de satisfacción, NPS internos y tiempo de ciclo con evidencias cualitativas de fricción en journeys concretos.

IA, empleo y el “melón” del talento junior

Más allá de la tecnología, el almuerzo derivó hacia el impacto de la IA en el empleo y en la propia estructura de las organizaciones. “Lo siento, pero esto va a eliminar empleos”, afirmó sin rodeos uno de los directivos. “La productividad es que vas a vender más o ser más rentable. Si antes tenías un agente vendiendo dos seguros y ahora, con IA, le pides vender seis, probablemente el otro que estaba en la ventanilla ya no hace falta”.

Varios asistentes coincidieron en que el problema no es tanto la desaparición de tareas como la desaparición de trayectorias de aprendizaje. “Si dejas de contratar juniors porque piensas que lo hará la IA, ¿de dónde saldrán los seniors dentro de diez años?”, planteaba Virginia Carcedo. Otros apuntaban a que también los líderes pierden una parte de su aprendizaje si dejan de enseñar a los más jóvenes.

Aquí apareció una idea interesante: forzar, en cierto modo, que los juniors desarrollen criterio propio antes de ponerles una IA delante. “Tienes que obligarles a entender la operativa y a tomar decisiones sin la muleta del agente. Cuando lo tienen interiorizado, entonces ya les das la IA”, defendía una de las voces del sector financiero.

Hacia dónde puede ir la orquestación

En el tramo final, la conversación giró hacia el futuro cercano: ¿cómo será la experiencia digital del empleado en tres o cuatro años si la IA y las DXOP cumplen su promesa?

“Suena un poco a novela de Isaac Asimov, pero igual el empleado interactúa hablando con una máquina y hace que ocurran cosas”, comentaba uno de los participantes. La sala coincidía en que ya estamos viendo no-code y copilotos, pero que el verdadero salto vendrá cuando esa interacción conversacional se acople a capas de orquestación que entiendan el negocio end-to-end.

Emilio Orlandini era prudente, pero optimista: “Estamos al principio de una era, como cuando empezamos con la nube. Es muy complicado prever hacia dónde vamos, pero en nuestro espacio la IA ya está muy madura. Lo que vemos es que el usuario tendrá distintas interfaces que le seguirán en los diferentes contextos de trabajo, diciéndole qué tiene que subir, qué tiene que hacer y preguntándole ‘¿quieres que lo haga por ti?’”.

Virginia Carcedo añadía una dimensión física: “No hablemos sólo de puestos de oficina. En la parte industrial, la llegada de robots inteligentes va a cambiar también el debate. La fuerza laboral se está volviendo híbrida, entre personas y máquinas”. A partir de ahí surgieron ideas como gravar fiscalmente a los agentes/robots o que estos “coticen” para sostener los sistemas de pensiones, una señal de hasta qué punto la orquestación de la experiencia digital del empleado ya no es un tema puramente técnico.

DXOP como nueva capa estratégica del stack

Si algo hiló de fondo todas las intervenciones fue la sensación de que la batalla de la próxima década no estará en tener “más IA”, sino en hacerla usable, gobernable y equitativa en la experiencia del empleado.

Tal como comentó Paolo Lattanzi, sales and business development de myMeta en España, «las DXOP que describe Everest (web-native, sin agentes en el endpoint, sin re-plataformar, con UX fluida, orquestación multi-agente y gobernanza embebida) ofrecen un blueprint atractivo para CIOs que ya no pueden permitirse otro gran programa de migración de core, pero sí necesitan resultados visibles en productividad y experiencia».

La propuesta de myMeta, con su overlay que orquesta procesos complejos sobre SuccessFactors, Workday, Salesforce o sistemas legacy sin tocar el back-end, es un ejemplo de cómo esa capa puede materializarse en la práctica.

Entre casos de uso maduros (desde redes de telecomunicaciones hasta call centers y back office asegurador), preocupaciones muy reales sobre talento, accesibilidad y gobernanza, y visiones casi de ciencia ficción sobre empleados conversando con “orquestadores invisibles”, el almuerzo organizado por MCPRO y myMeta dejó claro que la discusión sobre experiencia digital del empleado ha dejado de ser una cuestión de UX para convertirse en un asunto estratégico de arquitectura, datos y modelo social.