Akaen, consultora de IA aplicada, conecta ERP y CRM

¿Qué hace Akaen y por qué no reemplaza tus herramientas?

La mayoría de las empresas que quieren usar inteligencia artificial no tienen un problema de herramientas: tienen un problema de criterio. No saben qué proyecto merece la inversión, en qué orden abordarlo ni cómo medir el retorno. Akaen, una consultora tecnológica española especializada en automatización e IA aplicada, construyó su modelo de negocio exactamente sobre ese hueco.

Su propuesta tiene una particularidad que conviene subrayar: no pide al cliente que cambie sus sistemas. La consultora conecta los ERP, CRM y otras herramientas de gestión que la empresa ya usa con capas nuevas de automatización, de modo que la información fluya entre ellos sin depender de una persona en cada paso.

«La tecnología tiene que adaptarse a las empresas, no al revés», resume Jordi Marsal, uno de los tres fundadores. Es una frase que suena a eslogan, pero que en la práctica define una decisión de producto muy concreta: en lugar de vender una plataforma propia que sustituya el núcleo operativo del cliente, Akaen se instala encima de lo que ya existe.

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¿Quién está detrás de Akaen?

El equipo fundador combina tres perfiles que rara vez coinciden en una misma mesa:

Bruno Jiménez estudió Economía y fue consultor en Deloitte. Aporta la lectura de negocio y la capacidad de traducir un problema operativo en un caso de inversión.
Jordi Marsal trabajó en estrategia y producto digital en Hilti, donde gestionaba soluciones de software a escala internacional. Aporta la visión de cómo se despliega tecnología en organizaciones grandes y distribuidas.
Víctor Muñoz cubre la parte técnica, con experiencia en desarrollo de software, cloud e inteligencia artificial.

El origen del proyecto no fue un plan de negocio, sino un encargo. Jiménez empezó como autónomo creando soluciones de automatización para una entidad del IBEX 35. A partir de esa experiencia se sumaron Marsal y Muñoz, que incorporaron estrategia de negocio e infraestructura cloud con IA generativa respectivamente.

Ese recorrido explica por qué la consultora insiste tanto en el diagnóstico previo. Antes de escribir una línea de código, analizan procesos, sistemas y las tareas que todavía dependen de intervención manual. De ahí sale una hoja de ruta con qué proyectos abordar, en qué orden, con qué inversión y qué retorno esperar de cada uno.

¿Cómo se automatiza un pedido sin perder el control humano?

El caso que mejor ilustra el modelo es la gestión de pedidos. Hoy, en muchas empresas, alguien recibe una orden, revisa referencias, cantidades y destinatarios, y la introduce a mano en el sistema de gestión. Con las soluciones de Akaen, la IA interpreta la información y la traslada directamente al ERP «en cuestión de segundos».

Lo interesante no es la velocidad, sino el diseño del control. Si el sistema detecta una irregularidad —por ejemplo, un precio que no coincide—, el pedido pasa a revisión humana antes de continuar. Es automatización con puerta de salida, no automatización ciega.

Ese matiz importa porque define qué tipo de procesos conviene automatizar primero. Los que tienen reglas verificables y un punto claro donde una persona puede auditar el resultado son los candidatos naturales. Los que dependen de criterio difuso o de información incompleta necesitan otro tratamiento.

La seguridad y privacidad de los datos es el otro pilar del método: el equipo define con el cliente dónde se procesan los datos, quién accede y bajo qué condiciones, alineado con el RGPD. Para una empresa europea que integra IA en su núcleo operativo, esa conversación no es un trámite, es parte del diseño.

¿Por qué solo el 4,1% de las pymes españolas muestra uso de IA?

El contexto español ayuda a entender por qué un negocio como el de Akaen tiene demanda. El Barómetro IndesIA 2026, que analizó 131.554 pymes, identifica señales de uso de IA en el 4,1% de la muestra, frente al 2,9% de la edición anterior y al 2,1% de la primera, según recoge Revista Cloud Computing.

El dato se distribuye de forma muy desigual por tamaño: 6,5% en empresas medianas, 5,1% en pequeñas y 3,6% en microempresas. Por territorio, Madrid registra un 6,3%, Cataluña un 4,9% y País Vasco un 4,2%, mientras Castilla-La Mancha se queda en 1,7%.

Hay un dato del barómetro especialmente revelador para quien diseña servicios de IA: la automatización de flujos y decisiones representa el 31,4% de los usos tecnológicos clasificados, por delante de la IA generativa (28,5%) y el machine learning (26,5%). Es decir, el mercado se está moviendo justo hacia donde apunta el modelo de Akaen: meter la IA en tareas cotidianas, no solo en el análisis de datos.

El mismo informe señala que las pymes donde se identifica IA registran un crecimiento de ventas del 7,25%, frente al 4,34% de las que no muestran uso detectado. Conviene leerlo con cautela: es una asociación, no una prueba de causalidad, porque las empresas que adoptan IA suelen ser más grandes y estar mejor gestionadas de partida.

A escala europea, Eurostat sitúa a España en una posición intermedia dentro de la UE, lastrada por la baja adopción de las pymes, que representan más del 90% del tejido empresarial, según El Periódico. Las barreras que identifica ese análisis son las de siempre: acceso a financiación, falta de talento especializado e incertidumbre sobre el retorno de la inversión.

¿Hacia dónde va Akaen?

La consultora trabaja con perfiles muy distintos —desde grandes empresas industriales hasta pymes y startups— y ahora apunta a la internacionalización. Marsal adelanta que de cara al año que viene quieren arrancar un primer piloto en Suiza, un mercado donde, según su lectura, estas soluciones tienen recorrido por los altos costes de desarrollo local y la escasez de personal.

También aplican el principio en casa: automatizar sus propios procesos les permite mantener una estructura de costes ajustada, lo que se traduce en precios más competitivos y plazos de entrega más cortos para el cliente. Es una forma de financiar competitividad sin ronda de por medio.

¿Qué significa esto para tu startup?

Primero: el diagnóstico es el producto. Si vendes IA o si la estás implementando internamente, el paso que más valor genera no es el modelo, es el mapa. Antes de elegir herramienta, documenta qué procesos existen, qué sistemas los soportan y qué tareas siguen siendo manuales. Ese inventario es lo que permite priorizar por retorno y no por moda.

Segundo: automatiza con puerta de salida. Copia el patrón del pedido con precio inconsistente. Define para cada flujo automatizado qué condición dispara la revisión humana y quién responde. Es lo que hace la automatización auditable, y en Europa es también lo que te mantiene del lado correcto del Reglamento de IA.

Tercero: no cambies el ERP para probar IA. Conectarse a lo que el cliente ya tiene reduce el coste de adopción y el riesgo percibido. Si tu producto obliga a migrar sistemas, tu ciclo de venta se alarga y tu tasa de éxito baja.

Cuarto: mide en la unidad del cliente. Akaen habla de inversión y retorno por proyecto en la hoja de ruta. Traduce tus resultados a horas liberadas, errores evitados o días de ciclo, no a métricas de modelo.

Conclusión

Akaen no compite por tener el modelo más avanzado, sino por entender el negocio antes de tocar la tecnología. En un mercado donde el 4,1% de las pymes españolas muestra un uso identificable de IA, esa capa de criterio —saber qué automatizar, en qué orden y con qué control humano— puede valer más que la herramienta en sí. Para un founder, la lección es directa: la IA aplicada se vende como reducción de fricción operativa, no como innovación.