SOFTSWISS: "Estamos avanzando hacia un modelo en el que la IA se integre orgánicamente en cada proceso empresarial"

SOFTSWISS ha dado un paso decisivo en la formalización de sus ambiciones de inteligencia artificial con el nombramiento de Denis Romanovskiy como director de IA el mes pasado, una medida que indica que la IA ya no es una capa experimental, sino un componente central de la estrategia a largo plazo de la compañía. Al elevar el liderazgo de la IA a la categoría C, la compañía posiciona la inteligencia artificial no simplemente como una herramienta de productividad, sino como una infraestructura fundamental que da forma a las operaciones, la seguridad y la diferenciación competitiva.

En esta entrevista exclusiva con Yogonet, Romanovskiy analiza el cambio de la experimentación a la ejecución a escala empresarial, el pensamiento arquitectónico detrás de la plataforma centralizada de IA de SOFTSWISS y cómo se ve la adopción responsable de la IA en un entorno de iGaming altamente regulado.

SOFTSWISS ha creado su primer puesto de director de IA. ¿Qué dice la elevación de la IA al nivel C-suite sobre cómo la compañía ve la inteligencia artificial hoy en día?

Establecer la posición de director de IA (CAIO) es un movimiento estratégico para la transición de la IA de una tecnología prometedora a un elemento fundamental de nuestra infraestructura comercial. Lo vemos no solo como una herramienta para tareas locales, sino como un motor de transformación global.

La necesidad de un liderazgo centralizado se hizo evidente cuando la escala de la adopción de la tecnología llegó a más de 2.000 empleados: requerimos estándares unificados para la gestión y la seguridad, junto con un vector claro para el desarrollo para mantener nuestro liderazgo frente al rápido cambio.

Ha pasado años en SOFTSWISS como director técnico adjunto. ¿De qué manera el asumir la función de la CAIO cambia sus prioridades y responsabilidades en el día a día?

Mis prioridades han pasado de la gestión general de plataformas tecnológicas al diseño de estrategias de IA especializadas. Si bien anteriormente me centré en el escalado de ingeniería, mi papel ahora implica crear un "campo verde" de oportunidades de IA dentro de la empresa.

Esto requiere algo más que el simple despliegue de nuevos sistemas; implica cambiar nuestra propia metodología de trabajo. Estamos avanzando hacia un modelo en el que la IA se integre orgánicamente en cada proceso comercial.

Ha hablado del paso de la experimentación a la ejecución. ¿Cuáles fueron las lecciones clave de las primeras iniciativas de IA de SOFTSWISS que dieron forma a esta siguiente fase? ¿Qué distingue una estrategia de IA "de nivel empresarial" del tipo de adopción de IA ad hoc en la que muchas empresas todavía confían?

Esa lección es que la implementación efectiva de la IA es imposible sin una arquitectura de seguridad sistémica y la protección de los datos corporativos. Lo que distingue nuestra estrategia de un enfoque ad-hoc es la profundidad de la integración: estamos construyendo puertas de calidad multinivel que minimizan el riesgo de errores.

Ponemos un gran enfoque en la formación de equipos: las personas deben ser capaces de realizar tareas de modelos y verificar los resultados de manera efectiva, al tiempo que comprenden las limitaciones de la tecnología.

¿Cómo se mide el éxito al implementar la IA a escala? ¿Cómo se ve realmente en la práctica un aumento significativo de la productividad?

Para nosotros, el éxito se define por un ROI medible y una reducción radical de los ciclos de producción. La productividad, en nuestra opinión, es cuando la ejecución técnica de una tarea que antes requería semanas de planificación e implementación ahora toma horas o incluso minutos.

Esto nos permite liberar los recursos intelectuales de nuestros empleados: en lugar de la ejecución rutinaria, se centran en el desarrollo profundo de ideas y estrategias. La capacidad de los equipos para moverse varias veces más rápido sin perder calidad es nuestro KPI clave.

La plataforma de IA de la compañía se posiciona como una capa de infraestructura centralizada en lugar de una colección de herramientas. ¿Por qué fue tan importante esa decisión arquitectónica?

Una arquitectura centralizada nos permite implementar un principio de "construir una vez, usar en todas partes", eliminando la duplicación de herramientas entre diferentes departamentos. La transparencia de costos y la auditabilidad se integraron en la base de la plataforma, no sólo para el control financiero, sino también para la seguridad. Esto nos permite implementar algoritmos controlados donde cada decisión de IA es transparente y puede ser revisada o revertida por un experto dentro de un período de tiempo establecido.

Ha hecho hincapié en empoderar a los equipos no técnicos como RRHH, Ventas y Atención al Cliente. ¿Qué tipos de flujos de trabajo impulsados por la IA ya están ofreciendo el valor más tangible fuera de los equipos de ingeniería?

Estamos democratizando la innovación al proporcionar a los equipos plantillas de automatización seguras y probadas. El efecto más notable se encuentra actualmente en el Servicio de Atención al Cliente, donde el uso de la IA nos permite escalar el servicio sin sacrificar la calidad. Los procesos impulsados por IA para el análisis de documentos en RR.HH. y Ventas también muestran una alta eficiencia.

Además, estamos cambiando el propio papel del empleado: ahora actúa como gerente de un grupo de agentes de IA, coordinando su trabajo y garantizando el control de calidad final basado en el pensamiento sistémico.

La industria de iGaming opera en entornos altamente regulados. ¿Cómo influye esa realidad en la forma en que SOFTSWISS aborda la adopción de la IA? ¿Qué significa en la práctica "IA responsable" para un proveedor que presta servicios a operadores de múltiples jurisdicciones?

El entorno regulado nos obliga a implementar estrictas "barandillas". Para nosotros, un enfoque responsable significa que la IA siempre trabaja en conjunto con el conocimiento corporativo verificado a través de sistemas RAG. Arquitectónicamente, esto siempre implica un mecanismo de control claro: si bien la IA puede proponer soluciones y automatizar los controles de cumplimiento, lo que acelera significativamente el trabajo para los operadores, la palabra final y la responsabilidad de las decisiones críticas siempre recaen en un experto humano.