En la edición de este mes de nuestro boletín informativo:
- Comercio agencial Desde los casos de uso de la IA hasta la reinvención integral: ¿Está preparado?
- Libro blanco – El auge del comercio agentivo: Implicaciones estratégicas para las empresas
- La transformación de China en el ámbito de la inteligencia artificial: Un partido diferente
- IA generativa frente a IA agentiva: Por qué 2026 es el año del marketing autónomo
- Libro blanco – Ampliación de la colaboración Data: Acceda a data desde cualquier lugar para utilizarlo en cualquier sitio
- Caso de cliente de TF1 – La colaboración Data como eje central de la estrategia de medios: un caso concreto con Graph:ID
El comercio basado en agentes: desde los casos de uso de la IA hasta la reinvención integral. ¿Está preparado?
El comercio basado en agentes: desde los casos de uso de la IA hasta la reinvención integral. ¿Está preparado?
La época de los experimentos aislados con IA ha llegado a su fin. La IA agentiva está transformando las organizaciones gracias a un software capaz de percibir, razonar y actuar de forma autónoma en múltiples sistemas. Como Edouard de Mézerac, director general del grupo Artefact y responsable global de los sectores de comercio minorista, artículos de lujo y belleza, subraya que “no hay nada de mágico” en la IA agentiva. El verdadero valor pasa por una reinvención rigurosa de los procesos de principio a fin, en lugar de limitarse a automatizar las ineficiencias existentes.
Reflexiones para una transformación agencial satisfactoria:
- Fíjese una meta ambiciosa: Aspire a lograr cambios radicales, como reducciones de costes de 30% y procesos más rápidos de 50%.
- Dirija desde arriba: La IA agéntica es una transformación interfuncional, a nivel de director general, que debe unificarse en lugar de fragmentarse por departamentos.
- No automatice procesos que no funcionan correctamente: Rediseñe completamente los flujos de trabajo en lugar de superponer agentes a los cuellos de botella existentes.
- Diríjase a los casos de uso adecuados: Dé prioridad a las tareas con complejidad multisistémica, coordinación repetida y patrones predecibles.
- Solidifique los cimientos: La IA agéntica sube el listón, exigiendo como estrictos requisitos previos una data limpia, definiciones claras y sistemas alineados.
La IA agéntica avanza rápidamente, desde los asistentes personales de compras hasta los flujos de trabajo empresariales totalmente integrados. ¿Están su data, sus procesos y su tecnología preparados para el cambio?
La transformación de China en materia de inteligencia artificial: un juego diferente.
La transformación de China en materia de inteligencia artificial: un juego diferente.
La adopción de la inteligencia artificial en China sigue una trayectoria fundamentalmente diferente a la de los mercados occidentales. En lugar de centrarse únicamente en la rentabilidad, las empresas chinas integran la inteligencia artificial directamente en sus motores de crecimiento para impulsar los ingresos brutos. Las principales conclusiones de Kenn Liu, codirector para China y socio de Artefact, revelan cómo deben adaptarse las organizaciones:
- Adopte un enfoque basado en el principio de “lo local primero”: Las restricciones arquitectónicas y normativas obligan a las marcas multinacionales a pasar de los estándares globales a ecosistemas de inteligencia artificial totalmente localizados (por ejemplo, Alibaba Cloud) para garantizar el cumplimiento normativo y una rápida capacidad de respuesta al mercado.
- Priorice los casos de uso que generan ingresos: La inteligencia artificial está transformando las ventas y el marketing, utilizando la IA generativa para obtener un análisis semántico en profundidad del consumidor y potenciar la experiencia de los comerciales mediante un programa de formación basado en la IA.
- Aproveche la profunda integración del ecosistema: La conexión fluida entre las plataformas sociales, de comercio electrónico y de pago de China permite que la inteligencia artificial se expanda al instante por todos los puntos de contacto, desde el descubrimiento del producto hasta la transacción.
- Domine la hiperpersonalización: A medida que los agentes de IA se convierten en los nuevos “guardianes de la toma de decisiones”, las marcas deben optimizar su data para facilitar su detección por parte de la IA. La elevada densidad de señales de los usuarios procedentes de las interacciones con la IA abre nuevas oportunidades para la hiperpersonalización en tiempo real y la memoria a largo plazo de los consumidores.
IA generativa frente a IA agentiva: por qué 2026 es el año del marketing autónomo.
IA generativa frente a IA agentiva: por qué 2026 es el año del marketing autónomo.
Las organizaciones de marketing se ven abrumadas por el peso de la “deuda de transformación”, ya que la IA generativa se ha topado con un techo de cristal que genera una deuda de contenido inmanejable y una complejidad excesiva en la pila tecnológica. Para obtener el retorno de la inversión definitivo de la IA, las marcas deben pasar de la experimentación generativa a la ejecución autónoma. Entre las ideas clave para esta transición se incluyen:
- Reestructurar los flujos de trabajo: Dejen de integrar la inteligencia artificial en procesos heredados obsoletos. Rediseñen los modelos operativos para permitir una ejecución con una latencia prácticamente nula.
- Valore el trabajo en profundidad: Delegue el “trabajo superficial” repetitivo a agentes autónomos, de modo que los equipos humanos puedan centrarse en el “trabajo profundo”: la estrategia, la empatía y el ADN de la marca.
- Coordine la transformación: La verdadera transformación es, tanto a nivel humano como organizativo. Las marcas deben lograr que sus equipos de marketing pasen de ser meros “ejecutores” a convertirse en coordinadores de alto nivel.
Ampliar la colaboración con Data: acceda a data desde cualquier lugar para utilizarlo en todas partes.
Ampliar la colaboración con Data: acceda a data desde cualquier lugar para utilizarlo en todas partes.
Para pasar de los proyectos piloto de IA a operaciones escalables y autónomas, la colaboración segura data es un imperativo estratégico. Las conclusiones clave revelan cómo deben adaptarse las organizaciones:
- Pasar a la inteligencia de ecosistemas: Conecte conjuntos de data dispares a lo largo de la cadena de valor. Las salas blancas seguras de Data permiten realizar mediciones en bucle cerrado y subsanar los puntos ciegos en el recorrido del cliente.
- Convierta la privacidad en una ventaja competitiva: Utilice una solución de resolución de identidades sólida, como RampID. Los distintos sectores pueden realizar comparaciones seguras de datos de alta fidelidad data —desde ventas minoristas hasta cohortes del sector sanitario— sin exponer información personal identificable (PII) sensible.
- Desarrolle productos data preparados para la IA: Los centros de cálculo regulados deben proporcionar una señal externa data de alta intensidad para entrenar modelos predictivos y alimentar los canales de activación de la IA, como las interfaces de CRM y LLM.
- Transición hacia las operaciones agentivas: Elimine las tareas técnicas manuales. Gracias a la tecnología data, que garantiza la privacidad, los agentes de IA pueden planificar campañas de forma autónoma, mapear esquemas y ejecutar activaciones entre socios.
- Establecer la preparación de la organización: Cree un centro de excelencia multifuncional que reúna a los departamentos jurídico, de marketing e ingeniería para garantizar el buen funcionamiento de data, su interoperabilidad y unos casos de uso con un retorno de la inversión (ROI) claro.
La colaboración Data como eje central de la estrategia de comunicación: un caso concreto con Graph:ID. .
La colaboración Data como eje central de la estrategia de comunicación:
El Grupo TF1 es un holding francés líder en el sector de los medios de comunicación. El lanzamiento de su plataforma de streaming exigió un cambio estructural, pasando de operaciones aisladas a una colaboración unificada en materia de data. Mediante la implementación del proyecto Graph:ID, TF1 situó el conocimiento integral del cliente en el centro de su estrategia mediática. Tal y como explica François-Xavier Pierrel, director de Data del grupo y responsable de tecnología publicitaria en TF1: “El objetivo del proyecto era reestructurar todos nuestros conjuntos data en torno al usuario, de modo que este se convirtiera en el centro de nuestro pensamiento y nuestra comprensión”.” Las principales conclusiones de esta transformación revelan cómo pueden adaptarse los grupos de medios de comunicación:
- Eliminar los silos de información mediante la integración de los datos de streaming y publicidad en una visión de 360 grados, lo que ha permitido crear, en última instancia, 25 millones de perfiles de usuarios cualificados basados en más de un centenar de criterios.
- Aprovechar una infraestructura interoperable utilizando plataformas y entornos controlados para intercambiar de forma segura datos data con los anunciantes sin poner en riesgo la información confidencial first-party data ni el estricto cumplimiento del RGPD.
- Impulsar el doble valor ofreciendo una segmentación audience de gran precisión para los anunciantes y experiencias en la plataforma personalizadas de forma única que maximizan la retención y la participación de los usuarios.
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