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Cuando una empresa inmobiliaria necesita un director de inteligencia artificial

En muchas empresas inmobiliarias, la adopción de la IA ha comenzado con un proyecto piloto, unas pocas licencias y la promesa de presentar un plan al consejo de administración. Sin embargo, está resultando más difícil convertir esa iniciativa en un cambio duradero en la forma de trabajar de las personas. La dificultad va más allá del sector inmobiliario: el estudio global de JLL «El futuro del trabajo en 2026» reveló que el 42% de las empresas había superado la fase inicial de proyectos piloto, pero solo el 15% había avanzado en un cambio organizativo impulsado por la IA. Para cerrar esa brecha se necesita a alguien que cuente con el tiempo, la autoridad y el presupuesto necesarios para cambiar la forma de trabajar de la empresa. Para algunas empresas inmobiliarias del Reino Unido, esa figura debería ser un director de IA (CAIO). En mi opinión, la mayoría puede delegar esa responsabilidad en otra persona.

Rentabilidad de la inversión en IA: cómo los directores financieros pueden aprobar proyectos con rigor, desde la fase piloto hasta su implantación a gran escala

Todas las empresas que aprueban un presupuesto para artificial intelligence corren el mismo riesgo: celebrar una prueba piloto técnicamente impecable que no influye en absoluto en la cuenta de resultados. El problema no es aprobar un presupuesto excesivo, sino medir lo que no se debe: el uso, la precisión y la adopción, en lugar de los resultados financieros.

Cuando la IA le recomienda su banco: la revolución GEO

La visibilidad de las marcas en Internet está pasando de basarse en los clics a basarse en las recomendaciones de la IA en ChatGPT, Gemini y Google AI Overviews. En este estudio realizado en colaboración con VizibAI, Artefact presenta la «Optimización de Motores Generativos» (GEO) para el sector bancario, ofreciendo un marco concreto para medir, analizar e influir en la forma en que la IA representa a su marca.

Modelos base: cuando se conviertan en un producto básico, ¿de dónde procederá la ventaja competitiva de las empresas?

Si todas las empresas pueden acceder a una IA con capacidades comparables, ¿qué diferenciará a los líderes del mercado del futuro? La respuesta no reside en el modelo en sí mismo, sino en el contexto organizativo que se construye a partir de él. El contexto organizativo abarca los conocimientos empresariales, los procesos operativos, las normas de toma de decisiones, la experiencia en el sector y las mejores prácticas acumuladas a lo largo de años de gestión empresarial. Es este contexto el que determina si la IA puede comprender verdaderamente cómo funciona una empresa, apoyar los objetivos empresariales y aprender continuamente de cada interacción para desarrollar capacidades propias de dicha organización.

Superar el cuello de botella de la transformación hacia la IA: la reconstrucción de las capacidades organizativas

La inversión empresarial en IA está alcanzando niveles sin precedentes; sin embargo, solo una minoría de organizaciones está logrando traducir con éxito esa inversión en valor a gran escala. La brecha no radica principalmente en la tecnología, sino en si una organización cuenta con las capacidades necesarias para aprovechar la IA, rediseñar su negocio y crear valor de forma continua. La transformación hacia la IA es, en esencia, una transformación de las capacidades organizativas: capacitar a los empleados para que utilicen la IA de forma eficaz, dotar a los equipos de los medios necesarios para diseñar y gestionar sistemas de IA, y crear los mecanismos que permitan a la organización asimilar y evolucionar de forma continua con las capacidades de la IA.

Por qué GEO en China es diferente a como es en Occidente

La optimización de motores generativos (GEO) se está convirtiendo en una nueva prioridad para las marcas que buscan visibilidad en las búsquedas basadas en la inteligencia artificial. Sin embargo, en China, limitarse a importar un modelo de GEO occidental podría no ser suficiente. El panorama de las búsquedas en China ha evolucionado desde un sistema dominado por Baidu hasta un ecosistema fragmentado de «superapps», descubrimiento nativo en las plataformas y asistentes de inteligencia artificial. Como resultado, las marcas se enfrentan a un entorno fundamentalmente diferente a la hora de ser descubiertas, mostradas y consideradas fiables por la inteligencia artificial.

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