Segunda parte de un episodio del podcast « À la French » grabado en DevSummit; esta entrevista reúne a Mathieu Grymonprez, Global CDO del grupo Adeo (Leroy Merlin, Obramat, Weldom), y a los presentadores Jean-Baptiste Kempf (creador de VLC), Steeve Morin y Mehdi Medjaoui. Mathieu, con 26 años en la empresa y 8 años como CDO, traza una trayectoria profesional desde ingeniero de seguridad de redes (su primer firewall Check Point) hasta liderar "Digital Tech and Data": tras resolver con urgencia una caída de una base de datos Oracle en Brasil (2012) y luego reformar el sistema de TI local durante seis años de expatriación, racionalizó los 24 sistemas de TI / sitios / PIM del grupo en plataformas digitales (cliente y comercio, cadena de suministro, retail, corporativo) respaldadas por un radar tecnológico, APIs documentadas y microservicios (que se convirtieron en "grandes productos").
Su tesis: toda transformación se gana en dos frentes simultáneamente, cultura y estructura, y el manual de la transformación digital (modelo en V → ágil, producto, más hacer que comprar) se repite ahora con la IA. En el plano cultural: reconfigurarse para adoptar la tecnología, mantener el juicio crítico y, sobre todo, la responsabilidad — la responsabilidad sigue siendo humana, "no es culpa del agente". En el plano estructural: cerrar la deuda de documentación, gestionar los derechos y permisos de los agentes. Atento al fracaso del "Retail Apocalypse" (Amazon, el comercio electrónico negociado demasiado tarde), la consigna es "no nos pillarán desprevenidos otra vez": escuchar seriamente a la IA, pero con los mismos valores (pragmatismo, servicio al cliente, marca líder). Si ChatGPT monta una cesta de la compra mejor que la app propia, "ese es mi problema".
À la French
Ante el consejo de administración, Mathieu nunca habla de tecnología sino de experiencia de cliente y de ROI; ni siquiera pide un presupuesto de IA, financiando lo nuevo con las ganancias (comprimiendo los tickets de JIRA), en una lógica de reutilización al servicio del vendedor en tienda. No anticipa el fin de los desarrolladores sino una avalancha de solicitudes (los proyectos P10 se convierten en P2). En cuanto a costes, se muestra confiado: el FinOps de tokens seguirá al FinOps de la nube, impulsado por los chips de inferencia (TPU) y por los modelos open source que van cerrando la brecha (Gemma 4 en un portátil). Pero la variación de modelos es un problema real de producción (nuevas pruebas, recuantización, degradaciones silenciosas), y Google tiene una "conciencia de producción" que OpenAI o Anthropic aún no tienen. Su mayor preocupación: el lock-in de la inteligencia corporativa (el arnés agéntico, "adeo.md"), de ahí la atención a Kubernetes estándar, la portabilidad de las APIs y la memoria. Señala el componente open source que falta — la orquestación de agentes (registro, ciclo de vida, permisos, skills) — y la memoria corporativa ("cuando no es lógico, es histórico"). Consejo final: la transformación es a medida; entender la tecnología sirve sobre todo para no "dejarse engañar" por los vendedores de picos y palas.