La transformación impulsada por la Data debería sentirse como un progreso, pero los petabytes de información en bruto a menudo se quedan sin utilizar, las pruebas de concepto se estancan y los equipos aislados debaten la estrategia mientras los competidores se adelantan. Artefact detiene ese estancamiento fusionando la intuición del “Arte” con el rigor de los “Hechos”.”
Artefact agiliza el escalado de la IA fusionando la excelencia técnica con la alineación empresarial.
Tra
nsforma los costosos proyectos piloto en capacidades empresariales mensurables. Como Socio principal de Google Cloud y socio del año 2025 de IA para EMEA, desmantela las barreras entre la visión empresarial y la realidad técnica, construye data foundations seguras, despliega IA a medida y mejora las competencias de los empleados para que las victorias aisladas escalen por toda la empresa y el impacto mensurable vuelva a la agenda.
Las juntas siguen dando vueltas a los mismos tres objetivos:
- Convierta los nuevos avances de la IA en claros beneficios,
- Convierta el data en algo natural para todos,
- Y construya una red troncal cloud lo suficientemente fuerte como para crecer con el negocio.
Artefact aborda cada uno.
Hace que los clientes pasen de pruebas de concepto aisladas a flotas de agentes Gemini, Imagen-3 y Veo-2 que crean contenidos, responden a los clientes y automatizan las compras. Su Escuela de Data, AI Days y los hackathons GenAI forman a miles de personas, mientras que BigQuery, Vertex AI y Looker anclan cada arquitectura.
Los clientes potenciales suelen llegar con un piloto en funcionamiento que se estanca en un departamento o con data atrapado en silos entre TI y el negocio. Artefact comienza con una evaluación de madurez, luego construye una red troncal unificada de Google Cloud y aplica un motor de entrega repetible que combina plataformas seguras, especialistas de dominio, propietarios de productos e ingenieros experimentados. Convierte las primeras victorias en capacidades repetibles en ventas, cadena de suministro y finanzas.
A través de talleres regulares, coaching cara a cara y trabajo codo con codo, sitúa a las personas al frente y en el centro de cada implantación, centrándose más en cómo trabajan los equipos. El objetivo de Artefact es que los equipos alcancen la autonomía necesaria para asumir la propiedad total.
La misión de Artefact es sencilla: acelerar la adopción de data e IA para lograr un impacto positivo. La eficacia y la ventaja son importantes, pero también lo es la experiencia humana. Sustituir las tareas repetitivas por asistentes inteligentes libera a los empleados para el juicio y la creatividad. Los clientes disfrutan de viajes personalizados y chatbots seguros que resuelven los problemas al instante, mientras que la sociedad se beneficia cuando los algoritmos de previsión de la demanda reducen el desperdicio de alimentos en el comercio minorista. Los equipos pequeños y multifuncionales incorporan a los usuarios empresariales a cada proyecto desde el primer día, asegurándose de que cada sprint resuelve un problema real.
Las dos ofertas principales de la empresa mantienen el trabajo a tierra.
Su estrategia de Data e IA traza una hoja de ruta práctica y de alto valor y un modelo de gobernanza del retorno de la inversión, mientras que Agentic AI Factory da vida a ese plan a través de una sólida plataforma, especialistas en la materia e ingenieros de primer nivel. El resultado son herramientas de producción para la automatización de RFP, la generación de contenidos dinámicos y la optimización de la cadena de suministro, todo ello respaldado por una formación continua para que los equipos de los clientes se apropien de las soluciones y las amplíen mucho después de su lanzamiento.
Fusionamos la creatividad humana con los hechos data, escalando la IA generativa en Google Cloud para que cada empleado convierte la visión en acción y cada piloto se convierte en toda la empresa, valor medible y sostenido. - Ghadi Hobeika, Director General, Norteamérica
Los resultados sobre el terreno demuestran el enfoque.
Las panaderías de Carrefour confían ahora en un modelo predictivo de Google Cloud para determinar la producción diaria, reduciendo los residuos y aumentando los beneficios. Minorista líder de bienes de consumo en EE.UU. conocida por la innovación de sus productos aprovecha las “personas sintéticas” siempre activas que convierten a los clientes dispersos data en perspectivas claras, acelerando las campañas e impulsando los beneficios. Líder mundial de la moda de lujo reduce tanto los costes como los plazos de entrega al generar imágenes y vídeos listos para la marca en Google Cloud en lugar de organizar sesiones fotográficas tradicionales.
Artefact combina la ingeniería práctica con la consultoría lúcida. Los equipos especializados en los sectores del lujo, el comercio minorista, los bienes de consumo y las finanzas crean herramientas que se integran directamente en los flujos de trabajo cotidianos, mientras que los campamentos de entrenamiento y los talleres mantienen las ideas en movimiento en toda la empresa.
Ese espíritu se muestra en el Cumbre Adopt AI: El mayor encuentro europeo sobre IA, celebrado el 25-26 de noviembre en el Grand Palais de París. Bienvenida 20.000 asistentes, 250 expositores y 500 ponentes, entre los que se encontraban dirigentes de Airbus, Carrefour, Aramco, Siemens y Bayer, el evento, centrado en los negocios, sirvió como importante secuela de Cumbre de Acción sobre la IA del Presidente Emmanuel Macron. Presidente Macron mismo concluyó la primera jornada con un discurso de apertura.
Fundada en 2015 tras una fusión con la empresa pionera en marketing digital NetBooster, Artefact siempre ha estado a caballo entre dos mundos: la consultoría rigurosa y el pensamiento creativo de marca. Esa mezcla sigue conformando su cultura. La empresa se asocia con la Bien en la cátedra Tech para cerrar la brecha entre la investigación y la práctica, y recientemente obtuvo el Etiqueta AI responsable y de confianza de Labelia Labs, que es una prueba independiente de que sus modelos se construyen y gobiernan teniendo en cuenta la imparcialidad, la transparencia y la privacidad. La diversidad y la inclusión se sitúan justo al lado de la calidad data en todas las listas de comprobación de los proyectos, porque los algoritmos libres de prejuicios empiezan con equipos conscientes de los prejuicios.
Cumplir estos valores requiere algo más que personas inteligentes; también requiere una ingeniería repetible. Artefact aplica una estricta disciplina MLOps a cada construcción, de modo que los modelos se actualizan sin problemas, la deriva data se detecta pronto y el código de prueba de concepto pasa a producción sin necesidad de reescribirlo. Este enfoque mantiene vivos los proyectos mucho después de que se desvanezca el brillo del piloto, tanto si el objetivo es el mantenimiento predictivo para una aerolínea como las promociones hiperpersonalizadas para una tienda de comestibles.
El crecimiento también se mantiene estable en el frente de las adquisiciones.
La reciente compra de Explorate AI, con sede en Berlín, profundizó la experiencia en la región DACH, y los rincones de demostración durante todo el año en eventos como VivaTech ofrecen a los clientes una visión práctica de los nuevos prototipos, desde paneles de detección de fraudes hasta optimizadores de logística con bajas emisiones de carbono. Cada movimiento amplía el conjunto de herramientas sin perder las raíces “art meets fact” de la empresa.
La Escuela de Artefact de Data ya ha formado a más de 4.000 profesionales y registra una tasa de empleabilidad de los graduados de 86%, mientras que la academia interna de la empresa organiza más de 1.500 cursos y sesiones de intercambio de conocimientos cada año. Los consultores rotan por campamentos de entrenamiento sobre ingeniería cloud, ética de la IA y entrega ágil, garantizando que el pensamiento fresco fluya directamente al trabajo del cliente.
El impacto va más allá de los proyectos comerciales. A través de “Artefact 4 Bueno,” voluntarios emparejan la ciencia data con objetivos humanitarios, como ayudar a los Instituto Carnot CALYM descubren nuevos conocimientos en la investigación del linfoma, demostrando que los mismos algoritmos que guían las previsiones del comercio minorista o la planificación de los medios de comunicación también pueden acelerar los avances médicos. Estas dimensiones adicionales, como la entrega sin fronteras, el aprendizaje constante y la tecnología con fines benéficos, completan la imagen de una empresa que combina el pragmatismo cotidiano con una visión a largo plazo de cómo la data debe servir tanto a las empresas como a la sociedad.
Cinven’La reciente inversión de Google proporciona a Artefact la fuerza necesaria para triplicar su tamaño de aquí a 2030, realizar 20 adquisiciones estratégicas y dedicar más recursos al talento y la investigación. El resultado será una tecnología más profunda, una huella global más amplia y un reclamo aún más fuerte como la principal consultora independiente de data e IA, y un socio de Google a tener en cuenta.
Los clientes ven ese impulso en soluciones que pasan rápidamente de una visión fresca a ganancias duraderas en toda la empresa.
Normas de interoperabilidad y supervisión de agentes
En cuanto a protocolos como el de agente a agente (A2A) o el MCP, aún se encuentran en sus primeras fases y el mercado carece claramente de madurez. El experto señala que un agente CAC40 que utilice varios modelos (Mistral, OpenAI, Google, Azure) no puede supervisar actualmente todos sus sistemas. Según él, se espera mucho de los proveedores para resolver este problema de interoperabilidad y la gestión a gran escala. Deben ser capaces de ofrecer soluciones que “escalen la construcción de agentes de forma fiable y robusta” y permitan la “gobernanza fiable” de estos agentes.
A falta de protocolos y plataformas de supervisión unificados, las empresas se ven obligadas actualmente a hacer una “gran apuesta” (apostarlo todo a un único modelo) o a gestionar “interfaces”, lo que limita mucho su capacidad de ampliación. El principal reto tecnológico reside en la falta de normas y de soluciones de gestión maduras para la interoperabilidad y la supervisión de agentes de múltiples proveedores.
El panorama va a evolucionar rápidamente en los próximos 12 a 24 meses: la aparición de plataformas de bajo código dedicada a los usuarios empresariales, la normalización de los conectores transaccionales, el refuerzo de las capacidades de observabilidad y la aparición de agentes especializados integrados directualmente en herramientas cotidianas.
La pregunta ya no será “¿es factible?” sino “¿qué secuencia de procesos debe transformarse y cómo podemos supervisarla eficazmente?”.
Lea el artículo completo en el sitio web de CIO Coverage
