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En el panorama en evolución de AI empresarial, el auge de los sistemas agénticos marca un cambio fundamental. Los agentes de AI son aplicaciones autónomas impulsadas por grandes modelos de lenguaje (LLM) capaces de razonar, memorizar y actuar. Ya no responden pasivamente a las entradas de los usuarios, sino que toman decisiones activas que influyen en los procesos empresariales en tiempo real. Pero con la autonomía viene el riesgo, y con el riesgo viene la necesidad de una supervisión estructurada. En este nuevo paradigma, la supervisión de los sistemas tecnológicos ya no es opcional, sino fundamental.

A medida que las búsquedas se desplazan progresivamente hacia motores conversacionales como ChatGPT, Gemini, Le Chat, Claude o Perplexity, las marcas deben replantearse fundamentalmente su existencia en línea. La visibilidad pasa a ser fundamental: ya no se trata de complacer a los algoritmos de Google, sino de aparecer en respuestas generadas, sintetizadas y contextualizadas.

La AI generativa ha comprimido los plazos de entrega: lo que tardaba ocho horas ahora tarda tres. Pero, ¿dónde van a parar las cinco horas restantes?

Algo sutil pero sísmico está sucediendo en el software empresarial. Durante años, el SaaS ha prosperado gracias a la UX: interfaces bien diseñadas para guiar a los humanos a través de flujos de trabajo cada vez más complejos.

Durante décadas, la consultoría ha prosperado ofreciendo pulidas presentaciones de diapositivas repletas de marcos y puntos de referencia.

Las marcas han envidiado durante mucho tiempo la gran cantidad de data de origen que se almacenan en los sistemas de los minoristas. El comprador medio se inscribe en unos 13 programas de fidelización, pero apenas permanece activo en la mitad de ellos, por lo que la "relación" suele detenerse en la caja registradora.

El proceso de Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP) pretende alinear los departamentos de ventas, operaciones y finanzas en torno a un plan integrado y viable. Más que una agenda mensual, S&OP es un ciclo continuo que busca anticipar el futuro y preparar a la organización para afrontarlo de forma eficiente. Hoy en día, Inteligencia Artificial AI) ya es una realidad en partes de este proceso - especialmente en la planificación de la demanda. Pero su potencial va más allá: a medida que evolucionamos en madurez analítica y en la integración entre equipos y data, AI puede convertirse en un engranaje central para la toma de decisiones más rápidas, precisas y alineadas con la realidad del negocio.

A medida que el futuro de la publicidad evoluciona rápidamente, también lo hace la forma en que entendemos y llegamos a los consumidores. Google está marcando el comienzo de una nueva era de métricas de búsqueda que ofrecen información más detallada y práctica a los profesionales del marketing. Dos nuevas métricas, Búsquedas de usuarios y Oportunidades publicitarias, están a la vanguardia de esta transformación, impulsadas por los avances en AI y las capacidades de búsqueda multimodal.

El rápido ascenso de AI Generativa (GenAI), impulsada por sofisticados Modelos de Lenguaje Amplio (LLM), ha captado la atención mundial, demostrando notables capacidades de creación de contenidos, resumen e interacción. Las empresas están explorando e integrando activamente estas herramientas para mejorar la productividad y abrir nuevas vías de comunicación. Sin embargo, centrarse únicamente en la GenAI pasa por alto el siguiente cambio sísmico en Inteligencia Artificial: La AI Agéntica.

En el panorama empresarial actual, implacablemente competitivo, la agilidad y la toma de decisiones informadas son primordiales. La capacidad de acceder rápidamente a la inteligencia colectiva de una organización y aprovecharla puede ser el factor diferenciador crítico entre prosperar y simplemente sobrevivir. Sin embargo, bajo la superficie de muchas empresas se esconde un importante lastre, a menudo subestimado, para la productividad y la innovación: el omnipresente reto del conocimiento fragmentado e inaccesible.

En la reciente CumbreData e AI Inteligencia Artificial de Artefact, celebrada en Dubai, Vincent Luciani, cofundador y presidente ejecutivo de Artefact, compartió sus puntos de vista sobre la evolución del panorama de la Inteligencia Artificial. Este artículo cubre los puntos principales de la sesión de Vincent, incluida la mercantilización de la AI, su impacto en la mano de obra, los retos y oportunidades asociados y las recomendaciones estratégicas para las organizaciones.

Imagine un escenario en el que todos los puntos de data operativos de una industria se capturan de forma continua, organizada, escalable y libre de amenazas cibernéticas. Este es el concepto de convergencia IT/OT (Information Technology/Operational Technology), una evolución en la que la sinergia entre data y tecnología optimiza la eficiencia, la seguridad y la innovación en la fabricación, permitiendo data alta calidad y una seguridad robusta que apoyan decisiones fiables y estratégicas.

La misión delResearch Center Artefact es fomentar un ecosistema de innovación en torno a AI y los data impulsando la colaboración entre profesores universitarios y representantes de empresas internacionales asociadas. El objetivo: investigación puntera impulsada por los data y las aplicaciones industriales de sus empresas asociadas.

Vincent Luciani, cofundador y Presidente Ejecutivo de Artefact, subraya que Inteligencia Artificial AI) debe integrarse de forma concreta en los procesos colectivos de una Compañia, si se quiere obtener un aumento real de la productividad. El empresario participará en el MKIA, evento organizado por Maddyness y dedicado a la AI, en la Salle Gaveau de París, el martes 29 de abril.

¡Ninguna estrategia es eficaz sin medición! Elegir proyectos, evaluar el rendimiento de los agentes de AI o las alucinaciones de la máquina: explicaciones detalladas de la gobernanza que debe poner en marcha para destacar entre la multitud gracias a Inteligencia Artificial.

En julio de 2024, Robin fue ascendido a CTO de Artefact France por su profunda experiencia tecnológica y sus habilidades de gestión. Ahora dirige un gran equipo de científicos de data , ingenieros de software y desarrolladores frontend, asegurándose de que su equipo esté a la vanguardia de la tecnología, con la formación y la curiosidad en el centro de su enfoque.

AI evoluciona rápidamente hacia un futuro en el que los usuarios ya no piensen en modelos, modos o herramientas. En su lugar, los sistemas se están volviendo dinámicamente adaptativos: ajustan automáticamente la profundidad del razonamiento, seleccionan las herramientas adecuadas y gestionan los recursos en tiempo real en función de la complejidad de la tarea.

A medida que los agentes de AI se hacen cargo de tareas como la redacción de correos electrónicos o la resolución de problemas de atención al cliente, nos enfrentamos a un reto fundamental: ¿cómo se comunican estos agentes de forma eficaz, no solo con los humanos, sino también con los ecosistemas de software de los que dependen?

AI generativa está cambiando profundamente nuestra forma de trabajar, introduciendo herramientas que automatizan una amplia gama de tareas, desde la codificación y el análisis de data hasta la creación de contenidos. Estas herramientas no sustituyen a la experiencia humana, sino que la redefinen. Los profesionales experimentados, ya sean ingenieros, analistas o creativos, se están volviendo indispensables, no para la ejecución, sino para supervisar, refinar e integrar los resultados obtenidos por estas tecnologías.

El paso de simples asistentes de AI a potentes agentes multisistema refleja un profundo cambio en la forma en que las empresas aprovechan AI generativa. En 2023, el auge de la GenAI incorporada prometía una integración perfecta en los flujos de trabajo diarios, permitiendo a los usuarios adoptar capacidades avanzadas sin alterar sus hábitos. Sin embargo, los elevados costes por usuario y la limitada personalización hicieron que muchos cuestionaran la propuesta de valor de estas soluciones de caja negra.