09.05h a 10.00h AGENTIC AI: ¿HACIA UNA IA AUTÓNOMA Y COLABORATIVA?

La IA Agentiva, un nuevo paradigma en el que los sistemas de IA no sólo responden a órdenes, sino que toman decisiones autónomas, colaboran con otros agentes y actúan proactivamente, representa un punto de inflexión en la automatización. Esta sesión explorará cómo estos agentes pueden transformar diversos sectores y funciones. Es imprescindible entender cómo esta nueva generación de IA impactará en la empresa y en la sociedad en general.

• Rafael Giménez, Data & AI Lead, Quantion

• Martí Norbeto, CEO, Timbal AI

• Ray G. Butler, Director of Data Science, Butler Scientifics

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Rafael Giménez es el responsable del equipo de Data & IA en Quantion, una consultora tecnológica de Barcelona que trabaja en el desarrollo de soluciones innovadoras y robustas para las empresas. Siempre junto al estado del arte tecnológico, en Quantion Rafael es responsable de definir la estrategia en torno a la IA y de impulsar la actividad del equipo en proyectos de datos, Machine Learning y IA Generativa. Antes de trabajar en Quantion, Rafael ha liderado equipos de datos e inteligencia artificial en grandes empresas, centros de investigación e incluso en una start-up del sector Fintech.

El Agente AI es la tecnología del momento, pero su adopción a gran escala todavía debe superar varias barreras clave hasta llegar a generar impacto sostenido. El equipo de IA de Quantion desarrolla soluciones con agentes que incorporan su robustez como pilar clave desde el diseño y que permiten asegurar que las respuestas son observables, evaluables y alineadas con marcos legales y estratégicos. En la ponencia expondremos nuestra arquitectura Agentic AI multiagente, segura y escalable y presentaremos nuestros casos de éxito desplegados en producción y construidos desde un enfoque centrado en la confiabilidad, la colaboración y la autonomía.

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Desde pequeño me ha apasionado dar vida a ideas y construir proyectos con propósito. Con formación en ingeniería informática y una mentalidad de growth hacker, me inicié profesionalmente en una startup, y más tarde fundé Neway BCN y Fixed Company. Después de vender a Neway al líder del sector, invertí en nuevos proyectos siempre con la tecnología en el centro. Ahora, con Timbal AI, combino experiencia, tecnología y visión para ayudar a empresas a integrar la IA en sus procesos clave, empoderando a líderes para desbloquear su potencial a través de una inteligencia artificial útil y efectiva.

2024/25 fue del boom de la IA: muchas pruebas y grandes promesas, pero pocos proyectos reales. En 2026 marca un nuevo escenario: las empresas quieren integrar la IA como un activo estratégico, bajo control y con impacto medible. Si la IA hará gran parte del trabajo, es necesario entender cómo opera y conservar este conocimiento dentro de la empresa. En Timbal AI hemos creado un framework open-source para desarrollar sistemas autónomos bajo control empresarial. En esta sesión compartiremos cómo pasamos del hype al impacto real y cómo imaginamos el futuro de la colaboración entre humanos y tecnología.

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Ray G. Butler se licenció en Informática en la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria y es Master Executive MBA por EADA, Barcelona. Empieza su trayectoria profesional en empresas como Abengoa, Giesecke & Devrient y Panlab. En 2012 funda Butler Scientifics, donde impulsa el desarrollo de AutoDiscovery, un software de exploración de datos pensado para ayudar a equipos de investigación de centros hospitalarios, universidades y farmacéuticas a comprender mejor las enfermedades a partir de grandes volúmenes de datos clínicos. Actualmente, con el foco estratégico puesto en la automatización de la ciencia de datos, colabora con centros médicos de referencia y multinacionales farmacéuticas, y compagina esta labor con la docencia en el grado en Ciencias y Tecnologías Aplicadas al Deporte de la UPC (EUNCET).

En el marco del proyecto BioConverse, Butler Scientifics ha condensado los más de 10 años de experiencia explorando datos biomédicos para desarrollar una herramienta basada en modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) diseñada específicamente para guiar a investigadores y profesionales clínicos sin experiencia técnica en estos procesos. A diferencia de los asistentes tradicionales centrados en responder a preguntas puntuales, BioConverse actúa como un verdadero mentor digital, estructurando el flujo de trabajo analítico, sugiriendo estrategias estadísticas, alertando sobre errores conceptuales y facilitando la interpretación de los resultados. Esta ponencia mostrará resultados preliminares sobre el impacto de este enfoque en la eficiencia y autonomía de los usuarios noveles en entornos biomédicos reales.