La transformación Data debería percibirse como un avance, pero a menudo hay petabytes de información sin procesar que quedan sin utilizar, las pruebas de concepto se estancan y los equipos aislados debaten sobre la estrategia mientras los competidores se adelantan. Artefact ese estancamiento al fusionar la intuición del «arte» con el rigor de los «hechos».
Artefact AI al combinar la excelencia técnica con la alineación empresarial.
Se trata de
convierte costosos proyectos piloto en capacidades empresariales cuantificables. Como Cloud Premier de Google Cloud y AI del Año AI 2025 para la región EMEA, Elimina las barreras entre la visión empresarial y la realidad técnica, establece data seguras, implementa AI a medida y mejora las competencias de los empleados, de modo que los logros puntuales se extiendan a toda la empresa y el impacto medible vuelva a ser una prioridad.
Las juntas directivas siguen girando en torno a los mismos tres objetivos:
- Convierte AI nuevos AI en beneficios tangibles,
- Haz que data natural para todos,
- Y crear una cloud lo suficientemente sólida como para crecer al ritmo del negocio.
Artefact cada uno de ellos.
Permite a los clientes pasar de pruebas de concepto aisladas a flotas de agentes Gemini, Imagen-3 y Veo-2 que crean contenido, responden a los clientes y automatizan las compras. Su School of Data, AI y los hackatones de GenAI forman a miles de personas, mientras que BigQuery, Vertex AI y Looker constituyen la base de todas las arquitecturas.
Los clientes potenciales suelen llegar con un proyecto piloto en marcha que se queda estancado en un departamento, o con data en silos entre el departamento de TI y el de negocio. Artefact con una evaluación de madurez, para luego crear una Cloud unificada Cloud Google Cloud y aplicar un motor de entrega repetible que combina plataformas seguras, especialistas en la materia, propietarios de producto e ingenieros con amplia experiencia. Convierte los primeros logros en capacidades repetibles en ventas, cadena de suministro y finanzas.
A través de talleres periódicos, coaching presencial y trabajo codo con codo, sitúa a las personas en el centro de cada implementación, centrándose más en cómo trabajan los equipos. Artefact como Artefact capacitar a los equipos para que alcancen la autonomía necesaria para asumir la responsabilidad total.
La misiónArtefactes sencilla: acelerar AI data AI para generar un impacto positivo. La eficiencia y la ventaja competitiva son importantes, pero también lo es la experiencia humana. La sustitución de tareas repetitivas por asistentes inteligentes libera a los empleados para que puedan dedicarse a la toma de decisiones y a la creatividad. Los clientes disfrutan de experiencias personalizadas y de 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 sector minorista. Pequeños equipos multifuncionales involucran a los usuarios empresariales en cada proyecto desde el primer día, asegurándose de que cada sprint resuelva un problema real.
Las dos ofertas principales de la Compañia la solidez del trabajo.
Su AI Data AI traza una hoja de ruta práctica y de gran valor, así como un modelo de gestión del retorno de la inversión, mientras que Agentic AI da vida a ese plan mediante una plataforma robusta, especialistas en la materia e ingenieros de primer nivel. El resultado son herramientas de producción para la automatización de solicitudes de propuestas, la generación dinámica de contenidos y la optimización de la cadena de suministro, todo ello respaldado por una mejora continua de las competencias para que los equipos de los clientes se apropien de las soluciones y las amplíen mucho después de su lanzamiento.
Combinamos la creatividad humana con data , ampliando el uso de AI generativa AI Google Cloud cada empleado pueda convertir los conocimientos en acciones y cada proyecto piloto se traduzca enun valor medible y duraderopara toda la empresa.— Ghadi Hobeika, director ejecutivo para Norteamérica
Los resultados sobre el terreno avalan este enfoque.
Las panaderías de Carrefour utilizan ahora un modelo Cloud de Google Cloud para determinar la producción diaria, lo que les permite reducir el desperdicio y aumentar los beneficios. Una importante cadena minorista estadounidense de productos de consumo, conocida por su innovación en productos, recurre a «personajes sintéticos» siempre activos que recopilan data dispersos de los clientes data información clara, lo que agiliza las campañas y aumenta la rentabilidad. Una marca líder mundial en moda de lujo reduce tanto los costes como los plazos de entrega al generar imágenes y vídeos listos para su uso en la marca a través de Google Cloud de organizar sesiones fotográficas tradicionales.
Artefact la ingeniería práctica con una consultoría con visión clara. 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 bootcamps y los talleres mantienen el flujo de ideas en toda la empresa.
Ese espíritu se refleja en laAdopt AI : AI mayor AI de Europa, celebrado los días 25 y 26 de noviembre en el Grand Palais de París. Con más de20 000 asistentes, 250 expositores y 500 ponentes, entre los que se encontraban líderes de Airbus, Carrefour, Aramco, Siemens y Bayer, este evento centrado en las empresas sirvió como una importante continuación de la Cumbre AI del presidente Emmanuel Macron.El propio presidente Macronclausuró la primera jornada con un discurso de apertura.
Fundada en 2015 tras fusionarse con NetBooster, pionera en marketing digital, Artefact siempre Artefact combinado dos mundos: la consultoría rigurosa y el pensamiento creativo en materia de marcas. Esa combinación sigue definiendo su cultura. La empresa colabora con la cátedra académica Good in Tech para cerrar la brecha entre la investigación y la práctica, y recientemente ha obtenido la AI «Responsible and Trusted AI de Labelia Labs, lo que constituye una prueba independiente de que sus modelos se construyen y gestionan teniendo en cuenta la equidad, la transparencia y la privacidad. La diversidad y la inclusión ocupan un lugar tan importante como data en todas las listas de verificación de los proyectos, ya que los algoritmos libres de sesgos comienzan con equipos conscientes de los sesgos.
Para hacer realidad esos valores no basta con contar con personas inteligentes; también se necesita una ingeniería reproducible. Artefact una estricta disciplina de MLOps a cada compilación, de modo que los modelos se actualizan sin problemas, data se detectan a tiempo y el código de prueba de concepto pasa a producción sin necesidad de reescribirlo. Este enfoque mantiene los proyectos vivos mucho después de que el entusiasmo inicial se haya desvanecido, ya sea que el objetivo sea el mantenimiento predictivo para una aerolínea o promociones hiperpersonalizadas para una cadena de supermercados.
El crecimiento también se mantiene constante en lo que respecta a las adquisiciones.
La reciente adquisición de Explorate AI , con sede en Berlín, AI nuestra experiencia en la región DACH, y los espacios de demostración que mantenemos durante todo el año en eventos como VivaTech ofrecen a los clientes la oportunidad de conocer de primera mano los nuevos prototipos, desde paneles de control para la detección de fraudes hasta optimizadores de logística con bajas emisiones de carbono. Cada paso amplía nuestro conjunto de herramientas sin perder de vista las raíces de la empresa, donde «el arte se une a la realidad».
La Artefact of Data ya Data formado a más de 4.000 profesionales y cuenta con una tasa de inserción laboral del 86 % entre sus graduados, mientras que la academia interna de la empresa organiza más de 1.500 cursos y sesiones de intercambio de conocimientos cada año. Los consultores participan de forma rotativa en cursos intensivos sobre cloud , AI y metodologías ágiles, lo que garantiza que las ideas innovadoras se apliquen directamente al trabajo con los clientes.
El impacto va más allá de los proyectos comerciales. A través de Artefact Good», los voluntarios combinan data con objetivos humanitarios, como ayudar al Instituto Carnot CALYM a descubrir nuevos conocimientos en la investigación del linfoma, demostrando que los mismos algoritmos que guían las previsiones de ventas minoristas o la planificación de medios también pueden acelerar los avances médicos. Estas dimensiones adicionales, como la entrega sin fronteras, el aprendizaje constante y la tecnología al servicio del bien común, completan la imagen de una Compañia combina el pragmatismo cotidiano con una visión a largo plazo sobre cómo data servir tanto a las empresas como a la sociedad.
La reciente inversión de Cinvenproporciona Artefact impulso necesario para triplicar su tamaño de aquí a 2030, realizar 20 adquisiciones estratégicas y destinar más recursos al talento y a la investigación. El resultado será una tecnología más avanzada, una presencia global más amplia y una posición aún más sólida como AI independiente líder data AI , además de convertirse en un socio de Google a tener en cuenta.
Los clientes perciben ese impulso en soluciones que pasan rápidamente de una nueva perspectiva a beneficios duraderos para toda la empresa.
Normas para la interoperabilidad y la supervisión de los agentes
En cuanto a protocolos como Agent to Agent (A2A) o MCP, aún se encuentran en una fase inicial y es evidente que el mercado aún no ha alcanzado la madurez necesaria. El experto señala que una empresa del CAC40 que utilice diversos modelos (Mistral, OpenAI, Google, Azure) no puede supervisar actualmente todos sus sistemas. Según él, se espera con gran interés que los proveedores resuelvan este problema de interoperabilidad y gestión a gran escala. Deben ser capaces de ofrecer soluciones que «escalen la construcción de agentes de manera fiable y robusta» y permitan una«gobernanza fiable»de dichos agentes.
A falta de protocolos unificados y plataformas de supervisión, las empresas se ven obligadas actualmente a «apostarlo todo» (apostar por un único modelo) o a gestionar «interfaces», lo que limita enormemente su capacidad de escalabilidad. El principal reto tecnológico radica en la falta de estándares y de soluciones de gestión consolidadas para la interoperabilidad y la supervisión de agentes de distintos proveedores.
El panorama está llamado a evolucionar rápidamente en los próximos 12 a 24 meses: la aparición de plataformas «low-code» destinadas a usuarios empresariales, la estandarización de los conectores transaccionales, el refuerzo de las capacidades de observabilidad y la aparición de agentes especializados integrados directamenteen las herramientas de uso diario.
La pregunta ya no será «¿es factible?», sino «¿qué secuencia de procesos debe transformarse y cómo podemos supervisarla de manera eficaz?».
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