Paula Bataller es Senior Business Analyst en Bella Aurora Labs, donde participa en la transformación comercial, la gobernanza del dato y la agenda de inteligencia artificial tras una trayectoria de más de doce años en el análisis de riesgos financieros. Fiel a la premisa de que la tecnología debe servir al proceso y no al revés, centra su trabajo en convertir la complejidad del dato en decisiones que los equipos comerciales adopten de verdad.
En esta entrevista, hablamos con ella sobre los retos de adopción en el despliegue de su nuevo CRM, la importancia crítica de la capa semántica para evitar que los agentes de IA alucinen y la evolución de los dashboards hacia un Business Intelligence conversacional.
Antón Suárez: Estoy con Paula Bataller, Business Data Analytics en Bella Aurora Labs. Para empezar por algo más personal: ¿quién es Paula cuando no está rodeada de dashboards y agentes de IA? ¿Qué haces para desconectar?
Paula Bataller: Me apasiona cambiar de escenario. Me gusta muchísimo caminar por la montaña y hacer grandes rutas de trekking de varias horas. Tengo la suerte de vivir muy cerca de Collserola, que es una reserva protegida al lado de Barcelona, así que me resulta muy fácil salir a caminar por allí para desconectar del trabajo.
Antón Suárez: Vienes del mundo del análisis financiero y de riesgo y hoy estás en un laboratorio de dermocosmética. ¿Qué fue lo que más te sorprendió al cambiar de sector y qué te llevaste de un mundo al otro?
Paula Bataller: En el mundo financiero todo era muy abstracto porque hablábamos de tipos negativos o de consumo de capital. En la cosmética es más tangible e intuitivo, y para mí eso era muy atractivo.
Además, en Bella Aurora Labs tenemos fábrica propia y un equipo de I+D desarrollando moléculas y productos. Al principio me llevaban a la fábrica, veía las instalaciones y el almacén, y todo era nuevo e interesante. Ahora que llevo ya cinco años en la compañía, he ido aprendiendo y adquiriendo una visión mucho más transversal de la organización.
Antón Suárez: Dentro de la compañía llevas proyectos transversales de datos e Inteligencia Artificial. ¿En qué iniciativas estás enfocada exactamente ahora mismo?
Paula Bataller: Llevo proyectos estratégicos como la implantación y rollout del nuevo CRM sobre Microsoft Dynamics 365. Es un proyecto muy ambicioso porque abarca cuatro áreas comerciales: farmacia, peluquería, perfumería e hiper/supermercados. Ahora mismo estamos arrancando la fase de rollout con farmacia y peluquería, que son clientes más atomizados. Tenemos a 40 comerciales en el terreno y ya hay 20 dentro de la plataforma. Es un proyecto de gran envergadura porque no va solo de instalar una herramienta, sino de mejorar procesos para conseguir eficiencia comercial.
Antón Suárez: En un proyecto de transformación digital de este calibre, ¿qué resulta más difícil: elegir e implantar la tecnología o lograr que el equipo comercial adopte el CRM?
Paula Bataller: Fundamentalmente la adopción. Los comerciales tienen una curva de aprendizaje importante, su foco natural es estar con el cliente y vendiendo. Mi trabajo es allanarles esa curva y que vean que la herramienta realmente les ayuda. No quiero imponerles nada, sino estar a su lado. Cuando consigamos eso, habremos tenido éxito.
Si las respuestas se desvían, a los usuarios les chirría el sistema, dejan de confiar en el bot y lo abandonan silenciosamente.
Antón Suárez: ¿De qué manera puede ayudar la inteligencia artificial a reducir esa fricción en el día a día de los vendedores?
Paula Bataller: En fases más maduras la IA nos va a ayudar a reducir muchas fricciones. Por ejemplo, si logro que mediante voz se transcriba la reunión y el reporte quede integrado automáticamente en el CRM, le ahorro trabajo al comercial. O si la IA actúa como un asistente que le indica sus visitas del día, todo se vuelve más sencillo y guiado. Pero primero necesitamos que utilicen la herramienta y la integren en su rutina.
Antón Suárez: Participas en la transformación comercial de la empresa e impulsas la adopción de la IA en la compañía. ¿Cómo decidís qué casos de uso merecen la pena y cuáles son humo? ¿Habéis probado proyectos que no hayan llegado a puerto?
Paula Bataller: Tenemos un radar activado y probamos constantemente. Como analista conozco los procesos de la compañía y tengo el criterio para evaluar dónde encaja una plataforma antes de proponerla a un departamento.
Hemos evaluado herramientas de IA muy potentes que, finalmente, no hemos implantado. No porque la tecnología no funcionara, sino porque no era el momento o no encajaba con la forma de trabajar del equipo que iba a utilizarla. Eso también forma parte del proceso: no basta con que una herramienta sea buena, tiene que aportar valor real en el día a día de quien la usa..
Antón Suárez: En el ámbito de la analítica, ¿estáis introduciendo IA para acelerar los procesos de consulta de datos?
Paula Bataller: Sí, desarrollamos un bot para ayudarnos con datos logísticos, pensado para que los usuarios pudiesen consultar el estado de un pedido o las compras a un proveedor. Pero nos dimos cuenta de que necesitábamos trabajar mucho más la capa semántica. Para que un bot sea eficiente necesita entender muy bien tu negocio, y el nuestro es complejo. Si no embebes todas esas peculiaridades, el modelo intentará responder y acabará generando errores o alucinaciones.
Antón Suárez: Hay empresas que conectan LLMs directamente a sus bases de datos y pierden tiempo corrigiendo respuestas. ¿Qué papel jugáis los analistas de negocio en la solución de este problema?
Paula Bataller: Los business analysts tenemos muchísimo que aportar aquí. Nuestro rol tiene mucho peso porque podemos anticipar la respuesta esperada del modelo, detectar desvíos e implementar la gobernanza, a la que muchas veces no se le da la relevancia que tiene. Si no monitorizas de forma continua, si las respuestas se desvían, lo que consigues es que a los usuarios les chirríe el sistema, dejen de confiar en el bot y lo abandonen silenciosamente.
Antón Suárez: En tus publicaciones hablas con frecuencia de gobernanza y de los riesgos de la IA agéntica. ¿Hasta dónde dejarías actuar solo a un agente dentro de la empresa y qué límites no sobrepasarías?
Paula Bataller: Los accesos a la información deben estar perfectamente delimitados según el rol dentro de la empresa; alguien de comercial, por ejemplo, no debería acceder a datos de nóminas. Con la IA es lo mismo, hay que delimitar a qué tiene acceso y por qué.
Parece que la IA agéntica es magia y la estamos usando como un martillo para todo. Hay que diferenciar muy bien cuándo aplicar un sistema determinista —como un cálculo de margen o de venta facturada mediante un workflow tradicional— y cuándo usar un agente que requiere autonomía para analizar, por ejemplo, por qué se han desviado las ventas de un cliente principal. No debemos mezclar una cosa con la otra y debemos entender muy bien cuando aplicar cada una.
Antón Suárez: ¿Cómo imaginas tu trabajo dentro de dos o tres años con la evolución de estas tecnologías?
Paula Bataller: Imagino que en Bella Aurora Labs y en las demás empresas los dashboards evolucionarán hacia un Business Intelligence conversacional, en el que los usuarios interactúen con la información de forma mucho más sencilla. Cualquier persona, aunque no conozca las tablas de datos, sabrá preguntar por qué las ventas de un cliente van mal y obtendrá una respuesta clara.
Antón Suárez: Se suele decir que el 80% del éxito en proyectos de IA es preparar bien los datos, la capa semántica y el contexto de negocio. ¿Estás de acuerdo con esta fórmula?
Paula Bataller: Totalmente de acuerdo, es fundamental. Sin preparar bien los datos y la capa semántica estás fuera de juego. Y junto a eso, resulta crucial monitorizar el funcionamiento del sistema agéntico: no dejarlo solo ni darle plena autonomía, sino supervisar de forma continua su performance.
