La transformación Data debería percibirse como un avance, pero a menudo hay petabytes de información sin procesar que no se utilizan, las pruebas de concepto se estancan y los equipos aislados debaten sobre la estrategia mientras la competencia avanza a pasos agigantados. Artefact ese estancamiento fusionando la intuición del «arte» con el rigor de los «hechos».
Artefact AI fusionando la excelencia técnica con la alineación empresarial.
Es tra
Transforma costosos proyectos piloto en capacidades empresariales cuantificables. Como Cloud principal de Google Cloud y AI del Año 2025 AI para EMEA. Elimina las barreras entre la visión empresarial y la realidad técnica, crea data seguras, implementa AI personalizada y mejora las habilidades de los empleados, de modo que los logros aislados se extiendan por toda la empresa y el impacto medible vuelva a ser una prioridad.
Las juntas directivas siguen dando vueltas alrededor de los mismos tres objetivos:
- Convierta AI nuevos AI en beneficios claros.
- Hacer que data natural para todos.
- Y construya una cloud lo suficientemente sólida como para crecer al ritmo del negocio.
Artefact cada uno de ellos.
Lleva a los clientes desde pruebas de concepto aisladas hasta flotas de agentes Gemini, Imagen-3 y Veo-2 que crean contenido, responden a los clientes y automatizan las compras. Su Escuela de Data, AI y hackatones GenAI forman a miles de personas, mientras que BigQuery, Vertex AI y Looker son la base de todas las arquitecturas.
Los clientes potenciales suelen llegar con un prototipo funcional que se estanca en un departamento o con data en silos entre TI y el negocio. Artefact con una evaluación de madurez, luego construye una Cloud unificada Cloud Google Cloud y aplica un motor de entrega repetible que combina plataformas seguras, especialistas en el dominio, propietarios de productos e ingenieros experimentados. Convierte los primeros éxitos 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 lanzamiento, centrándose más en cómo trabajan los equipos. Artefact como Artefact permitir que los equipos alcancen la autonomía para asumir la responsabilidad total.
La misiónArtefactes sencilla: acelerar AI data AI para lograr un impacto positivo. La eficiencia y las ventajas son importantes, pero también lo es la experiencia humana. Sustituir las tareas repetitivas por asistentes inteligentes libera a los empleados para que puedan dedicarse al juicio y la creatividad. Los clientes disfrutan de experiencias personalizadas 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. Pequeños equipos multifuncionales incorporan a los usuarios empresariales a cada proyecto desde el primer día, asegurándose de que cada sprint resuelva un problema real.
Las dos ofertas principales de la Compañia el trabajo con los pies en la tierra.
Su AI Data AI traza una hoja de ruta práctica y de gran valor, así como un modelo de gobernanza del retorno de la inversión, mientras que Agentic AI da vida a ese plan a través de 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 habilidades, de modo 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 AI generativa AI Google Cloud cada empleado convierta sus conocimientos en acciones y cada proyecto piloto se convierta enun valor medible y sosteniblepara toda la empresa.— Ghadi Hobeika, director ejecutivo, Norteamérica
Los resultados sobre el terreno demuestran la eficacia de este enfoque.
Las panaderías de Carrefour ahora utilizan un modelo Cloud de Google Cloud para determinar la producción diaria, lo que reduce el desperdicio y aumenta las ganancias. Un minorista líder en productos de consumo envasados de EE. UU., conocido por la innovación de sus productos, utiliza «personajes sintéticos» siempre activos que recopilan data dispersos de los clientes y data información clara, lo que agiliza las campañas y aumenta los beneficios. Un líder mundial en moda de lujo reduce tanto los costos como los plazos de entrega al generar imágenes y vídeos listos para la marca en Google Cloud de realizar sesiones fotográficas tradicionales.
Artefact la ingeniería práctica con una consultoría lúcida. 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 boot camps y los talleres mantienen las ideas en movimiento en toda la empresa.
Ese espíritu se refleja en laAdopt AI : AI mayor AI de Europa, celebrada 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 los negocios, fue la gran continuación de la Cumbre AI del presidente Emmanuel Macron.El propio presidente Macronconcluyó la primera jornada con un discurso de apertura.
Fundada en 2015 tras fusionarse con NetBooster, pionera en marketing digital, Artefact siempre Artefact compaginado dos mundos: la consultoría rigurosa y el pensamiento creativo de marca. Esa combinación sigue marcando 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 crean y gestionan teniendo en cuenta la equidad, la transparencia y la privacidad. La diversidad y la inclusión ocupan un lugar destacado junto a data en la lista de verificación de cada proyecto, ya que los algoritmos sin sesgos comienzan con equipos conscientes de los sesgos.
Para hacer realidad esos valores se necesita algo más que personas inteligentes; también se necesita una ingeniería repetible. 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 vivos los proyectos mucho después de que se desvanezca el entusiasmo inicial, ya sea que el objetivo sea el mantenimiento predictivo para una aerolínea o promociones hiperpersonalizadas para una tienda de comestibles.
El crecimiento también se mantiene estable en el ámbito de las adquisiciones.
La reciente adquisición de Explorate AI , con sede en Berlín, AI 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 control para la detección de fraudes hasta optimizadores logísticos con bajas emisiones de carbono. Cada paso amplía el conjunto de herramientas sin perder las raíces de la empresa, donde «el arte se une a la realidad».
La Artefact of Data ya Data formado a más de 4000 profesionales y registra una tasa de empleabilidad del 86 % entre sus graduados, mientras que la academia interna de la empresa organiza más de 1500 cursos y sesiones de intercambio de conocimientos cada año. Los consultores rotan por campamentos de entrenamiento sobre cloud , AI y entrega ágil, lo que garantiza que las ideas nuevas fluyan 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, lo que demuestra que los mismos algoritmos que guían las previsiones 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 con fines benéficos, completan la imagen de una Compañia combina el pragmatismo cotidiano con una visión a largo plazo de cómo data servir tanto a las empresas como a la sociedad.
La reciente inversión de Cinvenproporciona Artefact capacidad necesaria para triplicar su tamaño para 2030, realizar 20 adquisiciones estratégicas y destinar más recursos al talento y 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 ven ese impulso en soluciones que pasan rápidamente de ser una idea novedosa a convertirse en beneficios duraderos para toda la empresa.
Normas para la interoperabilidad y supervisión de agentes
En cuanto a protocolos como Agent to Agent (A2A) o MCP, aún se encuentran en una fase inicial y el mercado carece claramente de madurez. El experto señala que un actor del CAC40 que utilice varios modelos (Mistral, OpenAI, Google, Azure) no puede supervisar actualmente todos sus sistemas. Según él, se espera 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 forma fiable y robusta» y permitan una«gobernanza fiable»de estos agentes.
Ante la ausencia de protocolos y plataformas de supervisión unificados, las empresas se ven obligadas actualmente a realizar una «gran apuesta» (apostarlo todo 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 soluciones de gestión maduras para la interoperabilidad y la supervisión de agentes de múltiples proveedores.
El panorama está destinado a evolucionar rápidamente en los próximos 12 a 24 meses: la aparición de plataformas low-code dedicadas a los 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 cotidianas.
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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