L’Intelligence Artificielle est devenue l’un des piliers de la stratégie technologique de Babel. Cette multinationale technologique est spécialisée dans les solutions d’accélération et de transformation numérique et l’IA s’est transformée en un accélérateur transversal d’impulsion d’innovation, d’efficacité et de croissance. Isabel Fernández, directrice de Tecnologías Exponenciales de Babel, a expliqué dans cette interview comment l’entreprise intègre l’IA dans toutes ses solutions, depuis le développement de logiciels jusqu’à l’hyperautomatisation et le contrôle des données. Il s’agit d’une entreprise intégrale qui combine technologie, commerce et réglementation.
Entretien avec Isabel Fernández, directrice de Tecnologías Exponenciales de Babel
Pourquoi le papier a-t-il joué avec l’Intelligence Artificielle à l’intérieur de la maison de la route et comme encaja dans la vision globale du groupe ?
Pour nous, l’Intelligence Artificielle n’est pas une ligne plus grande de la route, c’est l’accélérateur transversal de notre propre valeur. Les données sont l’actif qui habilite l’IA, et l’IA est le moteur qui transforme ces données en impact direct sur le compte de résultats de nos clients.
La vision de Babel s’exprime en très grandes capacités. En premier lieu, les données bien gérées et disponibles, sont des données fiables qui ne sont pas une IA utile. C’est pourquoi nous avons décidé de changer de forme en termes d’architecture de données, de qualité et de fonctionnement, avec l’objectif que les modèles ne fonctionnent pas seuls au niveau technique, si ce n’est qu’ils sont vraiment exploitables pour le commerce.
Deuxièmement, l’intégration de l’IA dans les solutions et les processus, depuis le développement de logiciels jusqu’aux canaux numériques ou aux entreprises internes et au front-office. Ce n’est pas un ajout, mais c’est une partie du design depuis l’origine.
Finalement, une vision intégrale qui connecte les données, la sécurité informatique, l’IA et l’automatisation. L’IA a un sentiment lorsqu’elle est conçue de manière intégrale et responsable, alignée sur le commerce, la technologie et la réglementation. La vision globale du groupe Babel permet d’accompagner les clients dans cet équilibre : innovation, efficacité et complémentarité.
Dans la vision globale, l’IA fait partie intégrante d’un langage commun entre les domaines qui avant de travailler avec des logiques différentes, et c’est ainsi que nous nous préparons mieux pour le chemin vers 2029. Nous maintenons toujours que la responsabilité ultime est dans les mains des personnes, qui sont qui interprètent, valident et décident.
Comment transformer l’IA en forme pour que Babel innova et propose des solutions à nos clients ?
La transformation est clairement perceptible à partir des deux angles : comment nous construisons et ce que nous construisons. En ce sens, l’IA fait partie de tout le cycle de développement. Il est utilisé pour analyser les exigences, concevoir des architectures, générer un code de forme assisté, réaliser des essais et créer de la documentation. Cela permet également d’identifier les vulnérabilités et les mauvaises pratiques à des époques différentes. Dans ce sens, l’impact est très concret : plus rapide, plus efficace et moins d’effet de correction postérieure. C’est sûr, moins de coûts et plus de fiabilité pour le client.
Ainsi, l’IA nous ouvre la porte pour créer des solutions beaucoup plus intelligentes et flexibles, comme la personnalisation dynamique des offres et des contenus selon le contexte et le comportement ; systèmes qui apprennent l’utilisation et ajustent les règles sans refaire des complexes ; et les modèles qui apoyan la toma de décisions en termes de prix, de planification, de fraude ou de gestion. La question que nous avons avant chaque nouvelle solution numérique est-elle en partie peut-elle être la plus efficace, la plus intelligente ou la plus personnalisée à travers l’IA, sans augmenter la complexité de l’utilisateur final ?
Quelle initiative est l’impulsion de Babel pour accélérer l’adoption interne de l’IA entre nos équipes ?
En Babel actuamos desde dos frontes; un modèle d’utilisation clair et une culture d’apprentissage continu. Pour cela, nous utilisons l’étude Human-in-the-Loop, où les personnes supervisent les systèmes automatisés pour garantir des décisions alignées sur le contexte et les objectifs.
En parallèle, nous sommes activés plus d’un centenaire de cas d’utilisation interne: autoservicio documental, révision assistée, génération d’entregables standardisés ou d’agents qui apoyan la gestion de projets. Tous ont quelque chose en commun : réduire les tâches répétitives et développer le temps pour l’analyse et la créativité.
De plus, nous avons créé des espaces de pratique et d’expérimentation sûrs qui permettent aux équipes d’adopter l’IA avec naturalité et de perdre le temps initial, en rencontrant des usages réels adaptés à votre jour.
Comment préparer les professionnels de Babel à travailler avec les systèmes d’IA et à prouver leur potentiel ?
Nous sommes en première ligne, car ils produisent une transition de l’assistant à l’agent, et cela exige de nouvelles compétences. C’est à partir de cette philosophie que nous promouvons la formation en matière d’utilisation efficace des agents, en faisant en sorte que le centre comprenne ses limites, ses activités et la manière de se spécialiser pour collaborer et procéder automatiquement.
En parallèle, nous développons des profils hybrides de capacités de traduction d’objets de négociation dans des cas d’utilisation concrète, en entendant le cycle des données et en dialoguant avec différentes disciplines. Tout cela s’est imposé dans une culture Humain dans la boucle que también tiene como reto definir cuándo confiar, cuándo validar y cuándo corregir,
Ces capacités, les estamos reforzando mediante modelos de formación continua, recyclage oui perfectionnement. En définitive, l’IA ne remplace pas la personne, la complémenta. Et quand il est plus utilisé, plus clair est la frontière entre ce qui s’automatise, ce qui nécessite une surveillance et ce que nous devons corriger.
Quelles sont les principales lignes de travail et comment prioriser les cas d’utilisation les plus pertinents ?
En premier lieu, l’efficacité opérationnelle et la qualité. Les applications, en particulier pour l’optimisation des processus, font que l’automatisation cobra tout le rôle principal, avec un objectif très marqué dans le cycle de vie du logiciel pour le rendre plus efficace et plus robuste. Cobra est plus important dans les processus, par exemple, la migration des systèmes hérités.
Un autre élément fondamental est l’utilisation de l’IA pour la personnalisation et l’amélioration de l’expérience client. Nous avons une personnalisation avancée de l’interaction entre la marque et le client, des offres adaptées et géolocalisées, et des expériences dynamiques sur les canaux numériques.
L’IA joue également un rôle clé dans les processus de décision et de planification. Les modèles de prévision de la demande, de prix, de risques ou de fraude, qui peuvent sonner moins « modernes », ont évolué grâce à de nouvelles capacités méthodologiques qui ont amélioré leur précision et ont généré un impact très positif sur le compte de résultats des organisations.
Tout cela est un objectif de renforcement de la conformité et du contrôle des données et de la propriété IA. Nous cherchons des méthodes et des solutions qui permettent d’intégrer de manière pratique une réglementation chaque fois plus complète et adaptée, comme le RGPD, DORA, la loi européenne sur l’IA et d’autres normes. L’effet est de réduire la complexité de la gestion réglementaire, de rendre visible les domaines de compétence en matière d’actions à venir et d’éviter que la norme ne se transforme en un frein pour le développement du commerce, en se transformant en un changement, en une véritable vente compétitive.
Finalement, nous avons abordé l’IA à partir d’une perspective de durabilité, en nous appuyant sur des architectes et des algorithmes efficaces. Une des limites du développement à l’échelle de l’IA ne contient pas de données sur la consommation de ressources. De l’énergie électrique a des jetons dans le cas des modèles LLM. Dans ce contexte, pour prioriser nos cas d’utilisation, nous utilisons une matrice qui prend en compte l’impact sur le commerce (apports, coûts, revenus), la viabilité technique et les données, la complexité de la réglementation et le temps de production.
Quels principes ou mécanismes sont appliqués par Babel pour garantir une utilisation responsable et transparente de l’IA ?
Le premier principe est d’incorporer l’ensemble du design. El hyperconformité il ne s’ajoute pas à la finale, mais il est intégré depuis le début à la place des modèles explicables, vérifiables et avec une traçabilité complète.
Le deuxième pilier est un gouvernement solide des données et de l’IA, avec des rôles clairs, des processus définis, des évaluations d’impact, un catalogue de cas d’utilisation et de révisions périodiques.
C’est là un troisième élément clé basé sur l’éthique, la formation et la culture vivante de Human-in-the-Loop. La responsabilité ne peut être engagée uniquement auprès du bureau du gouvernement. Chaque professionnel est un agent actif dans l’utilisation responsable de l’IA, et la sensibilisation continue est essentielle pour éviter les risques détectés ou les utilisations incorrectes.
Qu’est-ce qui barrera la route à Babel lors de l’adoption de l’IA et comment pourra-t-on la superviser ?
Il existe trois barres qui apparaissent de manière récurrente. La première est la fragmentation du cycle de vie des données et la rupture du gouvernement, qui est ce qui empêche d’escalader l’IA de manière fiable. La solution passe par les architectes de données robustes, catalogues, qualité et bon état.
La seconde barrera est le milieu du changement et la faute de formation. Il faut toujours tenir compte du remplacement des personnes ou de l’utilisation correcte de la technologie, qui aboutissent à une formation pratique et à une adoption progressive basée sur les agents.
La troisième est la complexité réglementaire, qui peut ralentir l’adoption si elle ne se lance pas dans des projets structurés capables de convertir le cumul en une palette de confiance et d’efficacité.
Comment est-ce que l’IA a un impact sur la forme dans laquelle Babel conçoit, entrega et maintient vos services technologiques ?
Lo IA lo ha cambiado todo. Son impact est transversal sur tout le cycle. Lors de la phase de conception, nous avons adopté une vision IA-first qui identifie depuis le début les processus ou décisions qui peuvent être puissants, en intégrant également l’automatisation et la cybersécurité.
Entre-temps, l’IA accélère le développement, les essais, la documentation et le déroulement, et facilite la gestion de la connaissance générée et le intégration.
Lors de la maintenance et de l’évolution, des modèles d’assistance aux agents et aux hubs de connaissance ont été avancés, toujours intégrés à une enquête de cybersécurité à 360º.
Quelle est la différence entre la stratégie de l’IA de Babel et celle des autres entreprises technologiques ?
La différence n’est pas en soi IA, mais en ce sens qu’elle est intégrée et qu’elle est occupée à l’intérieur de la propriété. À Babel, l’IA n’est pas implantée comme quelque chose d’exceptionnel, ni comme un type de projet concret, mais comme une capacité présente dans toutes les solutions. Il n’existe aucune initiative « avec l’IA » et d’autres « sans l’IA », puisque l’IA est incorporée de forme naturelle dans tout ce qu’elle conçoit et se construit.
À partir d’ici, l’information est clairement intégrale. Il combine données, automatisation, cybersécurité et intelligence artificielle pour créer des solutions complètes, pensées pour fonctionner dans les entreprises réelles et soutenir le temps. Cette vision se révèle être une forme très concrète d’entendre la réglementation. El hyperconformité il n’est pas vivant comme un frein, mais comme une opportunité de générer de la confiance, de l’efficacité et de la réputation, en intégrant l’ensemble du design et pas comme une capacité postérieure.
Pour la dernière fois, notre culture « Créateurs ». Tout cela n’a qu’une sensation si elle est traduite en impact. Par conséquent, notre culture corporative est clairement orientée vers l’exécution. L’IA n’est pas une étude de concept ni un discours stratégique, mais elle amène la production, l’escalade et la focalisation sur les résultats réels. Cette combinaison entre vision, rigueur et capacité de faire est ce qui marque la différence.
Comment imaginer que le papier de l’intelligence artificielle puisse évoluer à l’intérieur de Babel d’ici 2029 ?
Demain en 2029, nous visualiserons les processus internes qui seront engagés par des agents autonomes qui collaboreront avec les personnes, coordonneront les tâches, connecteront les systèmes et anticiperont les problèmes. En même temps, les services au client seront conçus depuis leur origine avec une IA responsable, durable et alignée avec les meilleures pratiques réglementaires.
De plus, l’intelligence artificielle fera partie intégrante de notre identité, imprégnant la manière de concevoir nos solutions, nos organisateurs et d’accompagner nos clients. Avant 2029, l’IA sera celle qui aujourd’hui est la technologie : quelque chose de si naturel et imprescindable qu’il faudra l’appeler, mais il sera présent en tout ce que nous faisons.
