{"id":17181,"date":"2026-10-05T09:00:00","date_gmt":"2026-10-05T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/wata.es\/?p=17181"},"modified":"2026-08-20T13:17:31","modified_gmt":"2026-08-20T11:17:31","slug":"aprender-ia-trabajando-como-integramos-la-inteligencia-artificial-en-wata-factory","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wata.es\/es\/aprender-ia-trabajando-como-integramos-la-inteligencia-artificial-en-wata-factory\/","title":{"rendered":"Aprender IA trabajando: c\u00f3mo integramos la inteligencia artificial en WATA Factory"},"content":{"rendered":"\n

La inteligencia artificial est\u00e1 abriendo nuevas posibilidades constantemente. Aparecen modelos, herramientas y formas de trabajar que nos permiten abordar tareas de otra manera y plantearnos soluciones que hace poco no estaban a nuestro alcance.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Para una empresa tecnol\u00f3gica como WATA Factory, vivir esta evoluci\u00f3n desde dentro es una oportunidad para seguir aprendiendo, ampliar nuestros conocimientos y encontrar nuevas formas de hacer mejor nuestro trabajo.<\/p>\n\n\n\n

Por eso, la investigaci\u00f3n est\u00e1 ocupando cada vez m\u00e1s espacio en nuestro d\u00eda a d\u00eda. Dedicamos tiempo a explorar nuevas herramientas de IA, automatizaciones y workflows, hacemos pruebas y compartimos lo que vamos descubriendo. Nos interesa conocer de primera mano qu\u00e9 posibilidades ofrecen y, sobre todo, comprobar c\u00f3mo pueden ayudarnos en proyectos y procesos reales.<\/p>\n\n\n\n

Llevamos tiempo haciendo pruebas internas con distintas herramientas y analizando c\u00f3mo la IA puede influir no solo en tareas concretas, sino tambi\u00e9n en la forma en la que definimos, desarrollamos y validamos un producto. Ya hablamos de esta evoluci\u00f3n cuando compartimos nuestro enfoque sobre inteligencia artificial en WATA Factory para los pr\u00f3ximos a\u00f1os<\/a>. Ahora queremos detenernos en otra parte de ese proceso: todo lo que estamos aprendiendo mientras avanzamos.<\/p>\n\n\n\n

Investigar para descubrir nuevas posibilidades<\/h2>\n\n\n\n

Dedicar tiempo a research nos permite salir del contexto de un proyecto concreto y explorar qu\u00e9 m\u00e1s podemos hacer. Investigamos herramientas de inteligencia artificial, modelos, automatizaciones y nuevos workflows, los ponemos a prueba y buscamos aplicaciones que puedan tener sentido dentro de nuestro trabajo.<\/p>\n\n\n\n

La parte m\u00e1s interesante llega cuando empezamos a utilizarlos. Es entonces cuando entendemos mejor qu\u00e9 puede aportar una herramienta, qu\u00e9 contexto necesita, c\u00f3mo podemos sacarle m\u00e1s partido o qu\u00e9 otros usos pueden surgir a partir de una primera idea. Una prueba que empieza con un objetivo concreto puede llevarnos a descubrir aplicaciones que no hab\u00edamos contemplado al principio.<\/p>\n\n\n\n

Ese research tampoco se limita a herramientas creadas espec\u00edficamente alrededor de la IA. Tambi\u00e9n seguimos de cerca c\u00f3mo evolucionan las tecnolog\u00edas con las que ya trabajamos. Un ejemplo reciente es WordPress 7.0 y su integraci\u00f3n de IA<\/a>, que incorpora nuevas posibilidades para conectar WordPress con modelos y agentes de IA. Seguir estos cambios nos ayuda a entender c\u00f3mo pueden afectar a nuestro trabajo y qu\u00e9 oportunidades pueden abrir en futuros proyectos.<\/p>\n\n\n\n

Del experimento a una aplicaci\u00f3n real<\/h2>\n\n\n\n

Investigar es el punto de partida. Cuando encontramos una idea con potencial, buscamos un escenario concreto donde pueda ayudarnos y empezamos a probar. A partir de ah\u00ed ajustamos, comparamos resultados y valoramos c\u00f3mo podemos llevarla un paso m\u00e1s all\u00e1.<\/p>\n\n\n\n

Es un proceso que nos permite explorar aplicaciones de IA en distintas \u00e1reas. En desarrollo de software puede ayudarnos con determinadas tareas relacionadas con c\u00f3digo, testing o documentaci\u00f3n. En QA puede apoyar la generaci\u00f3n de casos de prueba y agilizar parte del proceso de validaci\u00f3n. Tambi\u00e9n trabajamos con posibilidades relacionadas con soporte, an\u00e1lisis, automatizaci\u00f3n y gesti\u00f3n del conocimiento.<\/p>\n\n\n\n

En la pr\u00e1ctica, seguimos las dos v\u00edas. A veces partimos de una herramienta nueva y la probamos para entender qu\u00e9 puede hacer y en qu\u00e9 situaciones podr\u00eda ser \u00fatil. Otras veces el punto de partida es una necesidad concreta y buscamos qu\u00e9 tecnolog\u00eda o enfoque puede ayudarnos a resolverla mejor. Combinar ambas formas de experimentar nos permite descubrir posibilidades que quiz\u00e1 no habr\u00edamos buscado de otra manera y, al mismo tiempo, aplicar lo aprendido cuando aparece un problema real.<\/p>\n\n\n\n

Esta forma de experimentar, validar y aplicar est\u00e1 tambi\u00e9n detr\u00e1s de nuestro AI Lab. Queremos tener un espacio donde investigar nuevas posibilidades y comprobar su utilidad antes de llevarlas m\u00e1s lejos. Una idea puede empezar como una peque\u00f1a prueba y, si los resultados son buenos, acabar encontrando una aplicaci\u00f3n en un proyecto, un proceso interno o la forma de trabajar de un equipo.<\/p>\n\n\n\n

Lo que aprendemos crece cuando lo compartimos<\/h2>\n\n\n\n

Todo este tiempo dedicado a investigar tiene mucho m\u00e1s valor cuando el aprendizaje no se queda en la persona que ha realizado la prueba.<\/p>\n\n\n\n

Cuando alguien encuentra una herramienta interesante, consigue buenos resultados con una determinada forma de trabajar o descubre algo que puede ser \u00fatil para otros, intentamos ponerlo en com\u00fan. Compartimos herramientas, prompts, documentaci\u00f3n y conclusiones para que otra persona pueda partir de lo que ya hemos aprendido en lugar de empezar desde cero.<\/p>\n\n\n\n

Nuestros All Hands e Ib\u00e9rica Labs forman parte de esta din\u00e1mica. Son espacios donde ense\u00f1amos lo que estamos investigando y compartimos experiencias entre equipos. Una soluci\u00f3n que nace en desarrollo puede resultar interesante para QA, una prueba realizada en un proyecto puede servir como punto de partida para otro y una herramienta que alguien empez\u00f3 a investigar puede terminar resolviendo una necesidad diferente meses despu\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n queremos que ese conocimiento quede documentado y pueda reutilizarse. As\u00ed, la experiencia que adquirimos en un proyecto puede servir para el siguiente y lo que aprende una persona acaba aumentando lo que sabemos entre todos.<\/p>\n\n\n\n

La IA tambi\u00e9n est\u00e1 haciendo crecer a nuestro equipo<\/h2>\n\n\n\n

Hay otra consecuencia de este enfoque que nos parece especialmente valiosa: las personas pueden aprender y ganar experiencia con IA dentro de su propio trabajo.<\/p>\n\n\n\n

Ese aprendizaje tampoco sigue un \u00fanico camino para todo el equipo. Cada persona se acerca a la IA desde su propia experiencia, pero las pruebas y el conocimiento compartido hacen que poco a poco tambi\u00e9n pueda explorar terrenos cercanos a su especialidad. Esto abre la puerta a colaborar de otra manera, entender mejor el trabajo de otros perfiles y ampliar lo que cada uno puede aportar dentro de un proyecto.<\/p>\n\n\n\n

La experiencia de cada persona sigue siendo fundamental. Conocer bien una disciplina permite hacer mejores preguntas, detectar cu\u00e1ndo un resultado necesita revisi\u00f3n y encontrar usos que realmente aporten algo. La IA ampl\u00eda las herramientas que tenemos a nuestra disposici\u00f3n, pero es el conocimiento de quien trabaja con ellas lo que permite aprovecharlas bien.<\/p>\n\n\n\n

Para quienes forman parte de WATA Factory, esto supone poder seguir creciendo en su especialidad mientras adquieren experiencia pr\u00e1ctica con tecnolog\u00edas que est\u00e1n teniendo cada vez m\u00e1s peso en nuestro sector. Y ese aprendizaje no ocurre \u00fanicamente en una formaci\u00f3n o leyendo documentaci\u00f3n. Ocurre resolviendo problemas, hablando con otros compa\u00f1eros, haciendo pruebas y viendo qu\u00e9 sucede cuando llevamos una idea a un caso real.<\/p>\n\n\n\n

Todo ese conocimiento llega a nuestros clientes<\/h2>\n\n\n\n

Lo que aprendemos internamente acaba teniendo un impacto directo en nuestros proyectos. Cuando un cliente nos plantea una necesidad, podemos apoyarnos en experiencias anteriores, herramientas que ya hemos probado y conocimiento que otros compa\u00f1eros han compartido.<\/p>\n\n\n\n

Eso nos permite empezar con m\u00e1s contexto y hacer mejores preguntas. Antes de decidir qu\u00e9 tecnolog\u00eda utilizar, entendemos c\u00f3mo funciona el proceso, d\u00f3nde existe una oportunidad de mejora y qu\u00e9 resultado queremos conseguir. A partir de ah\u00ed podemos valorar si la inteligencia artificial, la automatizaci\u00f3n u otra soluci\u00f3n puede ayudarnos.<\/p>\n\n\n\n

Para nuestros clientes, la ventaja no est\u00e1 simplemente en trabajar con un equipo que conoce herramientas de IA. Est\u00e1 en contar con personas que han dedicado tiempo a trabajar con ellas y que pueden valorar desde la experiencia cu\u00e1ndo tienen sentido, c\u00f3mo pueden integrarse y qu\u00e9 pueden aportar a un proyecto concreto.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, ese conocimiento se va acumulando. Lo aprendido durante una investigaci\u00f3n puede servir en un proyecto posterior y lo que descubrimos durante ese proyecto vuelve despu\u00e9s al equipo. As\u00ed conseguimos que cada experiencia nos d\u00e9 un punto de partida mejor para la siguiente.<\/p>\n\n\n\n

Aprender forma parte de nuestro trabajo<\/h2>\n\n\n\n

La inteligencia artificial nos est\u00e1 dando una oportunidad para aprender, ampliar nuestros conocimientos y revisar muchas de las formas en las que trabajamos. Queremos aprovechar este momento dando espacio a la investigaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n consiguiendo que lo que aprendemos tenga recorrido dentro de WATA Factory.<\/p>\n\n\n\n

Una prueba puede empezar con una persona, compartirse con otro equipo y terminar encontrando una aplicaci\u00f3n en un proyecto completamente diferente. Para nuestro equipo, significa tener espacio para aprender y experimentar mientras sigue creciendo dentro de su especialidad. Para nuestros clientes, contar con profesionales que llevan todo ese aprendizaje a cada nuevo proyecto.<\/p>\n\n\n\n

Y esa es la idea que queremos seguir construyendo en WATA Factory: que aprender forme parte del trabajo y que lo que aprende una persona pueda terminar ayud\u00e1ndonos a todos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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