Diez años antes de que la inteligencia artificial se convirtiera en prioridad estratégica para los consejos de administración, Foqum ya había apostado todo su modelo de negocio por este ámbito. 100% española, nacida cuando hablar de IA y machine learning aún generaba reticencias y suponía un desafío para captar capital y talento, la compañía ha logrado consolidarse y, además, hacerlo siendo rentable.
Fundada por el ingeniero Jacobo Pablos, Foqum se ha convertido hoy en una scaleup con un EBITDA superior al millón de euros, un equipo de 40 profesionales y varias empresas del Ibex 35 entre su nómina de clientes.
Todo ello le ha valido ser reconocida como una de las 25 compañías que conforman el prestigioso ranking Deloitte Technology Fast 50 Programme, que distingue a las 50 startups tecnológicas más escalables del ecosistema emprendedor en España. Su propuesta diferencial: inteligencia artificial aplicada a procesos críticos, con tecnología propia, resultados medibles en semanas y foco absoluto en impacto real en la cuenta de resultados.
En exclusiva para Canal CEO, Jacobo Pablos, fundador y CEO, comparte su visión sobre liderazgo, competitividad e IA aplicada al negocio.
1. Para un CEO que aún no conozca la compañía, ¿qué hace exactamente Foqum y cuál es su propuesta de valor diferencial?
Foqum desarrolla inteligencia artificial aplicada a procesos críticos de negocio. Nuestra tecnología permite procesar documentos, imágenes, audio y datos estructurados para automatizar tareas, anticipar riesgos y optimizar decisiones. Trabajamos para sectores muy amplios y diversos, pero tenemos un amplio expertise en Energía, Legal, Financiero, Seguros, Defensa y Administraciones Públicas.
Nuestra propuesta de valor se basa en cuatro pilares: enfoque en el problema real del cliente, despliegues rápidos -con resultados operativos en < 4 semanas-, modelos explicables y medibles, y total flexibilidad tecnológica. No obligamos a las compañías a adaptarse a nuestra herramienta, sino que adaptamos la solución a su infraestructura y a su realidad operativa.
El objetivo no es implantar IA, sino generar impacto tangible en eficiencia, rentabilidad y control.
2. Foqum nació hace diez años, cuando la inteligencia artificial aún no se había popularizado. ¿Qué supieron anticipar?
Más que anticipar una moda tecnológica, identificamos un problema estructural: las organizaciones acumulaban grandes volúmenes de datos sin capacidad real para convertirlos en decisiones estratégicas. La IA no era el fin, sino el instrumento. Entendimos que los CEO terminarían enfrentándose a una cuestión clave: cómo transformar información dispersa en ventaja competitiva medible. Foqum nace precisamente para resolver ese reto desde una lógica de negocio.
3. Hoy en día, muchas compañías sienten presión por trabajar con IA. ¿Dónde están fallando?
El error más común es abordarla como un proyecto experimental desconectado de la estrategia. La IA no puede ser un laboratorio permanente. Debe estar vinculada a indicadores de negocio claros: reducción de costes, mejora de productividad, mitigación de riesgos o aceleración de ingresos ya sea, mejorando productos y servicios existentes o desarrollando nuevos, que es algo que no se explora lo suficiente y que consideramos puede potenciar enormemente la cuenta de resultados. Cuando se implanta sin estrategia y sin métricas, se pierde tracción interna.
Creo que este cambio trasciende lo tecnológico y se sitúa en el terreno cultural. Adoptar decisiones basadas en datos supone abandonar ciertas inercias y aceptar algo incómodo: que la evidencia puede cuestionar la intuición y que, en ocasiones, el algoritmo puede acertar más que la experiencia. No todas las organizaciones, ni todos sus líderes, están realmente dispuestos a asumir ese ejercicio de apertura y humildad.
4. Trabajan en sectores regulados y de alta criticidad. ¿Qué exige la IA cuando el margen de error es mínimo?
Exige explicabilidad, control tanto desde el inicio como en su evolución y en esencia grandes dosis de gobernanza. No basta con que un modelo funcione, hay que poder auditarlo, entender sus decisiones y garantizar su cumplimiento normativo. En sectores estratégicos, la confianza tecnológica es tan importante como la precisión. Por eso insistimos en que nuestros modelos no son cajas negras y que cada proyecto nace y evoluciona con métricas claras de rendimiento y retorno basados en la necesidad concreta del problema y su mutación en el tiempo.
5. Uno de sus diferenciales es la entrega de resultados en menos de cuatro semanas. ¿Por qué es tan relevante el “time to value” para la alta dirección?
Porque el mercado no espera y la transformación tampoco. Suelo resaltar que “después” siempre es tarde y hoy si cabe mucho más. Si una iniciativa tecnológica tarda un año en demostrar impacto, pierde credibilidad. Nuestra metodología se basa en fases acotadas como si fueran una secuencia de pilotos, con una definición temprana de KPIs y una validación continua. La velocidad no compromete la calidad, es el resultado de una arquitectura modular desarrollada durante años.
6. Recientemente han iniciado operaciones en Arabia Saudí, uno de los mercados más ambiciosos en inteligencia artificial. ¿Qué supone este paso a nivel estratégico?
Supone validación institucional y posicionamiento internacional en un entorno altamente exigente. Arabia Saudí está impulsando una agenda muy ambiciosa dentro de su Visión 2030 para convertirse en hub global de IA. Operar allí nos permite participar en proyectos de alto impacto, donde la seguridad; el despliegue flexible, incluyendo entornos on-premise y Edge; y la interpretabilidad son imprescindibles. Es un salto estratégico en nuestra expansión.
7. ¿Cómo está transformando la IA el rol del CEO?
La inteligencia artificial está transformando el rol del CEO desde la raíz. La intuición, aunque valiosa, no escala ni es trazable o auditable. Cuando una organización crece o se globaliza, las decisiones basadas exclusivamente en la experiencia individual dejan de ser replicables. El CEO ya no puede apoyarse únicamente en su criterio personal; necesita sistemas que estructuren, contrasten y amplifiquen ese criterio con evidencia.
Además, la IA introduce una nueva forma de democratizar la excelencia. Decisiones que antes dependían exclusivamente de perfiles muy senior pueden apoyarse ahora en sistemas que aprenden de manera continua y mejoran con el uso. Esto no reduce el valor del talento; lo potencia y lo redistribuye, liberando a los profesionales de tareas operativas para que se concentren en lo que realmente genera impacto: interpretar, innovar y liderar.
El CEO actual ya no se limita a analizar datos históricos; gestiona escenarios predictivos y adopta herramientas que fortalecen la gobernanza del negocio y la cuenta de resultados. Pero este desafío va más allá de la tecnología. La verdadera transformación es cultural: la tecnología optimiza procesos, pero son los líderes quienes transforman organizaciones.
8. Mirando a 2026, ¿dónde estará la verdadera ventaja competitiva?
Curiosamente, muchas organizaciones hoy producen más datos de los que realmente saben interpretar. Han multiplicado dashboards, métricas y cuadros de mando que, en la práctica, que no influyen de manera operativa en las decisiones clave. El verdadero avance no consiste en acumular información, sino en transformarla en criterio accionable: decisiones que permitan aprender, anticipar escenarios y recomendar pasos concretos para avanzar hacia objetivos estratégicos que, como la propia tecnología, evolucionan ante cada contexto inesperado.
La ventaja competitiva no residirá en utilizar una IA genérica, sino en aplicar inteligencia sobre el conocimiento propio de la organización, de manera segura, contextualizada y alineada con su estrategia.
