Artefact Value By Data

¿Dependerá el futuro de Agentic AI de los grafos de conocimiento?

A medida que las empresas se apresuran a poner en marcha el modelo AI, la mayoría descubre que su infraestructura data nunca se diseñó para el razonamiento autónomo. Hoy en día, hasta el 80 % del tiempo de implementación de AI se dedica a la gestión de data y a la alineación de esquemas, un síntoma de que las infraestructuras se construyeron para el almacenamiento, no para la comprensión. Sin una base que capte las relaciones y el significado, los agentes seguirán siendo potentes, pero ciegos. A medida que los agentes AI se convierten en participantes activos en los flujos de trabajo empresariales, la naturaleza y la escala de las consultas data están evolucionando.

Definición de la estrategia AI en los sectores de la energía y la industria

Durante los últimos 18 meses, la 'IA generativa' ha dominado todas las sesiones de estrategia de nivel C. Pero, ¿y si esa ya es la conversación de siempre? En los sectores de la energía y la industria, el debate está cambiando rápidamente de la IA Generativa a la IA Agéntica. No se trata de una mera actualización incremental, sino de un nuevo paradigma, que pasa de limitarse a aumentar las tareas a reinventar por completo los procesos industriales básicos.

AI: Anuncios controlados: el futuro de la publicidad

Cuando OpenAI presentó Atlas, su nuevo navegador basado en ChatGPT, no se limitó a lanzar otro producto. Abrió una puerta que conduce a la próxima era de la interacción entre humanos y ordenadores y, inevitablemente, a una nueva frontera para la publicidad.

Data: Plataformas para la era de la agencia

La mayoría de las empresas no están preparadas para sustituir una pila de data de la era de los cuadros de mando por una pila de IA. El último State of Data & Analytics de Salesforce indica que 84% de los líderes de data y analítica afirman que sus estrategias requieren una revisión completa antes de que las ambiciones de IA puedan tener éxito. Los líderes estiman que 26% de su data no es fiable, sólo 43% informan de marcos formales de data governance y alrededor de 50% no confían en su capacidad para generar y ofrecer perspectivas oportunas. Al mismo tiempo, 70% creen que los insights más valiosos están encerrados en data no estructurados. La conclusión es directa: el obstáculo no es el entusiasmo sino la base, y esa base debe cambiar antes de que los sistemas agénticos puedan ampliarse.

Enriquecer la experiencia del bricolaje: cómo ADEO utiliza AI para conectar contenidos y conocimientos

La optimización del surtido es un proceso crítico en la venta al por menor que consiste en curar la mezcla ideal de productos para satisfacer la demanda de los consumidores, teniendo en cuenta al mismo tiempo las numerosas limitaciones logísticas implicadas. Los minoristas deben asegurarse de ofrecer los productos adecuados, en las cantidades adecuadas y en el momento oportuno. Aprovechando el data y los conocimientos de los consumidores, los minoristas pueden tomar decisiones informadas sobre qué artículos almacenar, cómo gestionar el inventario y qué productos priorizar en función de las preferencias de los clientes, las tendencias estacionales y los patrones de venta.

MotherDuck al detalle: cómo encaja la solución de análisis y AI de última generación en tu entorno Data

MotherDuck amplía el rendimiento analítico de DuckDB al cloud con funciones de colaboración, ofreciendo un rendimiento 4 veces más rápido que BigQuery y un ahorro de costes con respecto a los almacenes data tradicionales gracias a una tarificación sin servidor y de pago por uso. Tras el anuncio de la nueva región europea cloud de MotherDuck, quedamos impresionados por su rendimiento y su atractivo precio. MotherDuck ya puede integrarse en sus capas de oro para acelerar el servicio de casos de uso data y ahorrar costes al mismo tiempo. Vea la comparativa de rendimiento.

Cómo está cambiando AI el mundo de las búsquedas y qué significa esto para los clientes, los profesionales del marketing y las marcas

La IA está transformando la búsqueda, desplazándola desde la clasificación y la recuperación hacia el razonamiento y la síntesis. Este libro blanco traza esta evolución, explica la mecánica de los grandes modelos lingüísticos (LLM) y expone las implicaciones para los profesionales del marketing y las marcas. En el centro del nuevo panorama de la medición se encuentra el triángulo de oro del MROI: El modelado de la mezcla de marketing (MMM) proporciona la visión estratégica, cuantificando el impacto del marketing en las ventas y ofreciendo optimizadores y simuladores para guiar la asignación presupuestaria.La prueba de incrementalidad valida si las campañas impulsan realmente resultados adicionales, utilizando experimentos de prueba contra control para establecer la causalidad. También calibra los modelos MMM y de atribución.La atribución informa la optimización en vuelo asignando crédito a través de los viajes de los clientes. En 2025, los modelos avanzados utilizan el aprendizaje profundo y mecanismos de atención para captar las interacciones de los canales con mayor eficacia.Estas metodologías son más potentes cuando se utilizan conjuntamente: MMM para la planificación a largo plazo, incrementalidad para la verdad sobre el terreno y atribución para la agilidad en tiempo real. Las empresas también se enfrentan a la decisión de soluciones in-housing frente a SaaS. In-housing aporta personalización y control pero requiere talento e inversión, mientras que SaaS ofrece velocidad y experiencia. La elección correcta depende de los recursos y de la madurez data. Los ejemplos del mundo real ponen de relieve las mejores prácticas: Meridian de Google presenta un conjunto de herramientas MMM de código abierto para mejorar la calibración, la medición del embudo superior y la corrección de sesgos.Accor utiliza las pruebas de incrementalidad para cuestionar los supuestos y optimizar la asignación presupuestaria.Nike demuestra el poder de la persistencia y el cambio cultural, integrando la medición en los procesos y democratizando los conocimientos.Artefact hace hincapié en la regla 95-5, mostrando cómo la medición del valor de marca vincula el crecimiento a largo plazo con la eficacia del rendimiento a corto plazo.De cara al futuro, cinco tendencias darán forma a la medición: la mejora de la calidad data, los nuevos marcos para los medios minoristas y la televisión conectada, la MMM interna con pruebas, los enfoques que dan prioridad a la privacidad y las métricas basadas en la atención. La conclusión es clara: la medición del marketing es ahora un facilitador estratégico. Al integrar las metodologías, incrustarlas en la cultura y centrarse tanto en el rendimiento como en la marca, los directores de marketing pueden defender sus presupuestos y desbloquear un crecimiento sostenible.

Guía para la Alta Dirección sobre Medición de Marketing en 2025

En 2025, la medición del marketing se ha convertido en una prioridad absoluta para la C-suite. Aunque la IA generativa está transformando la ejecución de las campañas, la medición es lo que demuestra el valor y asegura los presupuestos. Sin embargo, la madurez sigue siendo escasa: la mayoría de los directores de marketing aún tienen dificultades para ajustar dinámicamente el gasto en función de los resultados. El reto consiste en equilibrar el marketing de marca y el de resultados, hacer frente a un data fragmentado y alinear las decisiones en los niveles estratégico y operativo. En el centro del nuevo panorama de la medición se encuentra el triángulo de oro del MROI: El modelado de la mezcla de marketing (MMM) proporciona la visión estratégica, cuantificando el impacto del marketing en las ventas y ofreciendo optimizadores y simuladores para guiar la asignación del presupuesto.La prueba de incrementalidad valida si las campañas impulsan realmente resultados adicionales, utilizando experimentos de prueba contra control para establecer la causalidad. También calibra los modelos MMM y de atribución.La atribución informa la optimización en vuelo asignando crédito a través de los viajes de los clientes. En 2025, los modelos avanzados utilizan el aprendizaje profundo y mecanismos de atención para captar las interacciones de los canales con mayor eficacia.Estas metodologías son más potentes cuando se utilizan conjuntamente: MMM para la planificación a largo plazo, incrementalidad para la verdad sobre el terreno y atribución para la agilidad en tiempo real. Las empresas también se enfrentan a la decisión de soluciones in-housing frente a SaaS. In-housing aporta personalización y control pero requiere talento e inversión, mientras que SaaS ofrece velocidad y experiencia. La elección correcta depende de los recursos y de la madurez data. Los ejemplos del mundo real ponen de relieve las mejores prácticas: Meridian de Google presenta un conjunto de herramientas MMM de código abierto para mejorar la calibración, la medición del embudo superior y la corrección de sesgos.Accor utiliza las pruebas de incrementalidad para cuestionar los supuestos y optimizar la asignación presupuestaria.Nike demuestra el poder de la persistencia y el cambio cultural, integrando la medición en los procesos y democratizando los conocimientos.Artefact hace hincapié en la regla 95-5, mostrando cómo la medición del valor de marca vincula el crecimiento a largo plazo con la eficacia del rendimiento a corto plazo.De cara al futuro, cinco tendencias darán forma a la medición: la mejora de la calidad data, los nuevos marcos para los medios minoristas y la televisión conectada, la MMM interna con pruebas, los enfoques que dan prioridad a la privacidad y las métricas basadas en la atención. La conclusión es clara: la medición del marketing es ahora un facilitador estratégico. Al integrar las metodologías, incrustarlas en la cultura y centrarse tanto en el rendimiento como en la marca, los directores de marketing pueden defender sus presupuestos y desbloquear un crecimiento sostenible.

El problema de la ejecución: Por qué incluso las estrategias de precios impecables fallan entre la alta dirección y el punto de venta

La fuga de márgenes se esconde a menudo en estrategias complejas de precios, promociones y multicanales, en las que los precios de catálogo rara vez coinciden con el precio final de bolsillo. Las promociones pueden canibalizar las ventas, y los descuentos incoherentes en los canales crean riesgos de arbitraje, erosionando silenciosamente los márgenes. Las empresas que definen arquitecturas de precios claras, analizan la demanda en profundidad y gobiernan la ejecución con una supervisión en tiempo real convierten la fijación de precios en una palanca estratégica. El resultado: mayor rentabilidad, decisiones comerciales más inteligentes y una captura de valor sostenible.

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