En la reciente Cumbre Minorista de TCG, Edouard de Mézerac se propuso aclarar las ideas sobre AI. Su mensaje: la era de los casos de uso aislados ha llegado a su fin. Lo que viene ahora es algo mucho más estructural y mucho más exigente.
Durante años, las empresas han experimentado con AI ámbitos aislados, descritos como «puntos de color» repartidos por toda la organización. ¿Útiles, tal vez? ¿Transformadores? No del todo. Ahora, el panorama está cambiando. AI agentiva AI en añadir otra capa de tecnología, sino en replantearse cómo se realiza el trabajo, de principio a fin.
¿En qué se AI agentiva?
Antes de adentrarse en la transformación, Edouard presentó Audiencia la Audiencia una idea sencilla: AI con capacidad de acción AI más que software… pero software con capacidad de acción. AI tradicional AI y clasifica. AI generativa AI . AI con capacidad de acción AI más allá. Es capaz de:
- Recibir información (leer correos electrónicos, documentos, data)
- Reflexionar sobre el contexto
- Actúa activando flujos de trabajo entre sistemas
Esa combinación lo cambia todo. También cambia lo que necesitan las empresas. Con AI predictiva, el éxito dependía de grandes volúmenes de data históricos. Con AI agentiva, el verdadero reto es la claridad semántica: una comprensión común de lo que significan las cosas en toda la organización.
Si una Compañia definir con claridad qué es un «producto», una «función» o una «promoción», un agente no podrá trabajar con eficacia. Como dijo Edouard, sin ese lenguaje común, «el agente simplemente no puede orientarse».
De la teoría a la práctica: el caso de Carrefour
Para demostrar que esto no es solo teoría, Edouard llevó a cabo una transformación concreta en Carrefour. El punto de partida fue deliberadamente modesto: un equipo de investigación de mercado de 20 personas encargado de evaluar la apertura de nuevas tiendas. Cada solicitud ponía en marcha un proceso habitual que se repetía unas 400 veces al año:
- Un resumen del equipo inmobiliario
- Entre uno y dos meses de análisis
- Un informe de entre 20 y 30 páginas
En lugar de automatizar partes del flujo de trabajo, el equipo lo desglosó por completo, identificando unos 150 pasos individuales antes de rediseñar el proceso desde cero. La clave fue adelantar la intervención del agente. En lugar de situarlo junto al equipo de investigación, el agente pasó a estar directamente a disposición de las personas que iniciaban la solicitud. El impacto fue inmediato:
- Aproximadamente la mitad de los proyectos fueron descartados desde el principio
- Los casos viables se analizaron en cuestión de minutos, en lugar de meses
- El proceso permitió aumentar la productividad entre un 50 % y un 70 %.
Pero el verdadero cambio no se limitó a la velocidad. Fue estructural. El papel del equipo cambió, al igual que el flujo de trabajo en toda la organización.
Ampliar más allá de un único caso de uso
Tras este éxito, Carrefour no implantó más agentes aislados. En su lugar, llevó a cabo un análisis sistemático de la organización y evaluó todos los procesos en áreas como el merchandising, las finanzas y los recursos humanos, basándose en tres criterios:
- ¿Abarca varios sistemas?
- ¿Implica esto traspasos repetidos entre equipos?
- ¿Se basa en un pensamiento repetitivo y basado en patrones?
Esto dio lugar a nuevas aplicaciones, entre las que se incluyen:
- Automatización de las anomalías en el cierre financiero
- Revisar catálogos promocionales
- Validar los datos de los proveedores antes de que se introduzcan en el sistema
En todos los casos, el principio era el mismo: no automatizar la parte intermedia, sinorediseñar el flujo de trabajo.
Lecciones desde la primera línea: un manual para la transformación proactiva
A partir de estas implementaciones, se están perfilando varias tendencias para los líderes.
- Fíjate un objetivo ambicioso: las pequeñas mejoras en la eficiencia no justificarán la inversión. Las empresas que están obteniendo resultados se marcan objetivos revolucionarios, como una reducción de costes del 30 % y una aceleración de los procesos del 50 %, en lugar de pequeños ajustes.
- Se trata de una transformación a nivel directivo: AI agentiva AI las funciones. Si se deja en manos de los departamentos individuales, genera fragmentación. Si se impulsa desde arriba, se convierte en una fuerza unificadora.
- No automatices procesos defectuosos: limitarse a incorporar agentes a los flujos de trabajo existentes conlleva el riesgo de reforzar las ineficiencias. El verdadero valor reside en rediseñar el flujo de trabajo antes, durante y después de la tarea.
- Céntrate en los casos de uso adecuados: los mejores candidatos comparten una serie de características comunes: complejidad multisistema, coordinación repetida y patrones de decisión predecibles.
- Hay que sentar unas bases sólidas: AI agentiva AI elimina la necesidad de una estructura, sino que eleva el listón. data limpios, unas definiciones claras y unos sistemas coordinados son requisitos previos, no elementos secundarios.
Un cambio de mentalidad, no solo de tecnología
Quizás lo más llamativo es lo poco que todo esto tiene que ver únicamente con la tecnología. Edouard calcula que una implementación exitosa de la automatización solo depende en un 20 % de la tecnología. El resto se divide en un 30 % de gestión del cambio y un 50 % de reinvención integral de los procesos.
«No hay nada mágico» en AI agentiva, asegura Edouard.
Los directivos deben comprender cómo se verán drásticamente alteradas las funciones y estar preparados para asumir la ardua tarea de reformar los procesos subyacentes. La tecnología por sí sola no salvará a la empresa. Sin embargo, para una organización dispuesta a replantearse de forma radical cómo se lleva a cabo el trabajo, la revolución de los agentes Servicios oportunidad sin precedentes para impulsar la productividad y el crecimiento.
Las empresas que tengan éxito no serán aquellas que experimenten con más herramientas, sino las que estén dispuestas a replantearse cómo funcionan realmente sus organizaciones.
En resumen
AI agentiva AI solo otra fase más de la transformación digital. Se trata de un cambio en la forma de tomar decisiones, de estructurar el trabajo y de dónde se centra el esfuerzo humano. Para minoristas como Carrefour, el objetivo es claro: dedicar menos tiempo a las tareas administrativas y más tiempo a los clientes.
La cuestión ya no es si AI generar valor, sino si las organizaciones están preparadas para rediseñarse en torno a ella.
