Los agentes de IA están revolucionando las operaciones comerciales mediante la automatización de tareas, la mejora de las relaciones con los clientes y el suministro de información procesable. Desde impulsar la eficiencia de la fuerza de ventas hasta optimizar las estrategias de fijación de precios, estos sistemas inteligentes ayudan a las empresas a lograr un crecimiento mensurable y una ventaja competitiva.
Artefact, en colaboración con Societe Generale y la Universidad de la Sorbona, presenta un nuevo enfoque de IA para identificar perfiles de clientes atípicos. Probado en bancos reales data, este algoritmo de código abierto mejora la precisión de la puntuación al tiempo que garantiza la interpretabilidad y la aplicabilidad práctica.
En el panorama en evolución de la IA empresarial, el auge de los sistemas agénticos marca un cambio fundamental. Los agentes de IA son aplicaciones autónomas impulsadas por grandes modelos de lenguaje (LLM) capaces de razonar, memorizar y actuar. Ya no son respondedores pasivos a las entradas de los usuarios; son tomadores de decisiones activos que influyen en los procesos empresariales en tiempo real. Pero con la autonomía viene el riesgo, y con el riesgo viene la necesidad de una supervisión estructurada. En este nuevo paradigma, la supervisión de los sistemas tecnológicos ya no es opcional, es fundacional.
A medida que la búsqueda se desplaza progresivamente hacia motores conversacionales como ChatGPT, Gemini, Le Chat, Claude o Perplexity, las marcas deben replantearse fundamentalmente su existencia en línea. La visibilidad pasa a ser central: ya no se trata de complacer a los algoritmos de Google, sino de aparecer dentro de respuestas generadas, sintetizadas y contextualizadas.
Sidney Zeder es Directora de Data y Consultoría de IA en Artefact. Trabaja en la práctica dedicada al sector de los viajes, el turismo y el transporte en Europa, apoyando a los principales actores de la industria en toda la cadena de valor data, desde la estrategia hasta la activación operativa.
En las empresas data-driven de hoy en día, se espera que la analítica y la elaboración de informes -a través de cuadros de mando- proporcionen información rápida y procesable que respalde las decisiones empresariales críticas. Sin embargo, según un estudio de Forrester de 2022, el 60% de las iniciativas analíticas no cumplen las expectativas porque a menudo el data que alimenta esos cuadros de mando no es fiable, está incompleto o desajustado (Forrester, 2022).
El mercado de la artificial intelligence se encuentra en una trayectoria de crecimiento explosivo: GlobalData prevé que alcanzará los $909.000 millones en 2030, frente a los aproximadamente $100.000 millones de 2022, impulsado principalmente por el auge de la IA generativa. Esta categoría de IA, ejemplificada por herramientas populares como ChatGPT, DeepSeek, Google Gemini, etc., ha desencadenado una innovación generalizada al permitir a las empresas generar contenidos originales y automatizar tareas complejas. Las empresas de la región MENA están adoptando rápidamente la IA generativa, con el objetivo de aprovechar su potencial para obtener importantes ganancias de productividad, una personalización más profunda y experiencias innovadoras para los clientes, al tiempo que afrontan la necesidad crítica de un despliegue responsable y ético.
La IA generativa ha comprimido los plazos de entrega: lo que tardaba ocho horas ahora tarda tres. Pero, ¿dónde van a parar las cinco horas restantes?
Algo sutil pero sísmico está sucediendo en el software empresarial. Durante años, el SaaS prosperó gracias a la UX: interfaces bien elaboradas diseñadas para guiar a los humanos a través de flujos de trabajo cada vez más complejos.
