DE LA INTUICIÓN A LA ACCIÓN:
LA ERA DE LA AI AGÉNTICA
El papel de la IA en los negocios está evolucionando rápidamente. Lo que comenzó como una herramienta para generar ideas está avanzando hacia la ejecución, con sistemas ahora capaces de actuar sobre las decisiones, no sólo de informarlas. Este cambio hacia la IA agéntica marca una nueva etapa de madurez operativa.
Gartner predice que para 2028, 33% de aplicaciones de software empresarial incorporarán IA agéntica, frente a menos de 1% en 2024. Esto señala un rápido cambio de las herramientas de asistencia a los sistemas autónomos integrados en los flujos de trabajo cotidianos.
En esta edición, exploramos cómo está tomando forma esta transformación con artículos sobre:
• Agentes de IA remodelar el compromiso y las operaciones minoristas
• Plataformas Data permitiendo una autonomía escalable
• Cadena de suministro y finanzas desplegar la IA para la orquestación en tiempo real
• Agentes a largo plazo redefinir la gobernanza y la delegación
La IA agéntica y el futuro del comercio minorista:
Una entrevista con Edouard de Mézerac, Director General del Grupo Artefact.
“Con agentic, todas las funciones se ven afectadas”.”
¿Cómo influirán los agentes de IA en los comportamientos de compra?
1. Los consumidores utilizarán agentes personales de IA para buscar, comparar y comprar productos, lo que crea nuevas expectativas en cuanto a la preparación de la marca y del sitio web.
2. Los minoristas se están integrando en los ecosistemas de IA. Edouard cita la asociación entre OpenAI y Walmart, en la que las interfaces conversacionales se convierten en nuevos canales de comercio impulsados por una visión del consumidor más rica que la que proporciona el data transaccional tradicional.
3. El comercio agentico transformará las operaciones internas del comercio minorista, apoyo a los equipos de ventas, negociaciones, promociones y gestión de proveedores.
¿Cuáles son los requisitos previos clave para el despliegue de agentes de IA?
1. Preparación Data, con conjuntos data gobernados, estandarizados y alineados semánticamente.
2. Preparación del proceso, con flujos de trabajo definidos en los que los agentes puedan operar con eficacia.
3. Preparación tecnológica, Desde la elección de la plataforma hasta la decisión de construir o comprar.
¿Dónde surgirá primero el ROI en el sector de los TCG?
1. Atención al cliente ofrece rendimientos inmediatos a través del autocuidado impulsado por la IA.
2. Marketing y automatización de contenidos están acelerando la adaptación de las campañas.
3. Operaciones informáticas, desde la migración de código hasta la supervisión de anomalías, representan importantes oportunidades de ahorro de costes.
Data y plataformas agénticas:
Los facilitadores de la innovación en IA.
Las arquitecturas tradicionales de elaboración de informes tienen dificultades para soportar las exigencias actuales de la IA, mientras que los modelos modernos como Armazones de lago data, de malla data y de bóveda data permitir ecosistemas gobernados y preparados para los negocios.
Al unificar lo estructurado y lo no estructurado data, estas plataformas potencian análisis predictivo, Aplicaciones GenAI, y automatización de decisiones. Ya están transformando la previsión, el compromiso con el cliente y la optimización operativa. Sin embargo, la tecnología por sí sola no es suficiente. El éxito depende de superar retos de integración del legado, reforzar la gobernanza, y incrustar una sólida administración del data mediante una aplicación por fases.
Agentic data platforms marcan la próxima evolución, permitiendo a los sistemas de IA desencadenar decisiones y flujos de trabajo casi en tiempo real. Las organizaciones que invierten ahora están construyendo la capa de inteligencia necesaria para competir en un Economía impulsada por la IA.
Del coste al valor:
La revolución de la cadena de suministro con la IA.
Las cadenas de suministro han pasado de ser una columna vertebral operativa a una campo de batalla competitivo. Sin embargo, a pesar de la creciente volatilidad, muchas organizaciones siguen infrautilizando la IA en la planificación, la logística y la distribución. Esta guía práctica está dirigida a los líderes que buscan transformar sus cadenas de suministro de centros de costes en impulsores del valor estratégico mediante la adopción selectiva de la IA.
La transformación comienza con la planificación: La IA mejora tanto Planificación y ejecución de ventas y operaciones (S&OP), permitiendo a las empresas pasar de una previsión reactiva a orquestación dinámica, data-driven.
En un estudio de caso de electrodomésticos, la IA automatizó los análisis interfuncionales de la demanda, el inventario y los cuellos de botella, lo que dio lugar a un 40% aumento de la eficacia operativa, mejora de la visibilidad a nivel de SKU y reducción del inventario.
Más allá de la planificación, La IA desbloquea la optimización en toda la cadena de valor:
• Políticas de inventario inteligentes equilibrar los niveles de servicio con el control de costes.
• Aplicaciones logísticas Mejorar los flujos de entrada de material y el rendimiento de las entregas de salida.
• Gemelos digitales y modelos de simulación mejorar aún más la planificación de escenarios y la gestión de riesgos.
GenAI e IA agéntica en la transformación del sector de los servicios financieros.
Artefact muestra cómo la convergencia de la IA generativa y agéntica es remodelar las operaciones y la creación de valor para bancos, aseguradoras y fintechs.
Entre los casos de uso de alto rendimiento de la inversión se incluyen la optimización del comercio y de la cartera, el compromiso de los clientes, el procesamiento de documentos y la elaboración automatizada de informes. Los primeros en adoptarlos informan de ganancias tangibles: de 25% reducciones en los tiempos de ciclo de I+D a 40% aumento de la productividad en TI, así como un importante ahorro de costes en los
servicio al cliente.
El verdadero cambio llega con los sistemas de IA agéntica que pueden controlar las transacciones en tiempo real, detectar el fraude de forma proactiva, optimizar la gestión del riesgo, y automatizar los flujos de trabajo con una intervención humana mínima, haciendo que la IA pase del apoyo a la toma de decisiones a la ejecución.
Estas nuevas capacidades están acelerando la innovación y la capacidad de respuesta, pero su ampliación requiere sólidos marcos de gobernanza, seguridad data y cumplimiento normativo.
Agentes de IA a largo plazo, desde breves indicaciones hasta una autonomía sostenida
Perspectivas tecnológicas: Una serie de tres partes.
Agentes de IA a largo plazo, Parte 1: El problema del que nadie habla.
¿Cuánto tiempo puede la IA mantener un trabajo significativo antes de venirse abajo? La investigación muestra la duración de las tareas se duplica cada siete meses. Pero la realidad de la producción va por detrás de los puntos de referencia. En las pruebas empresariales, ninguna salida de la IA era utilizable sin limpieza humana. Las lagunas en la documentación, los problemas de verificación y las deficiencias de calidad fueron sistemáticas. El tiempo de limpieza supuso una media de un tercio de la duración de la tarea.
Esto crea una paradoja de productividad. En estudios controlados, Los usuarios de IA fueron 19% más lentos debido a la depuración, el cambio de contexto y la corrección de la calidad.
La causa principal es arquitectónica. A medida que las tareas se alargan, la memoria de trabajo de la IA se satura, lo que provoca la pérdida de contexto, contradicciones y la acumulación de errores. La capacidad también varía mucho según el dominio. La IA a largo plazo está mejorando rápidamente, pero la autonomía sostenida sigue siendo limitada.
Agentes de IA a largo plazo, Parte 2: Tres enfoques que realmente funcionan.
Aunque la IA se degrada con flujos de trabajo largos, el funcionamiento de los agentes a largo plazo puede ampliarse mediante tres enfoques arquitectónicos:
1. Ciclismo de arranque: Reinicia la IA cuando disminuye el rendimiento. El trabajo se guarda externamente, las sesiones se reinician limpias y el progreso continúa de forma incremental.
2. Memoria selectiva: Conserva sólo el contexto esencial entre sesiones. 2. 2. Los rastreadores de progreso, los resúmenes y los historiales de cambios mantienen la continuidad a la vez que reducen la sobrecarga de información.
3. Coordinación del equipo: Distribuye el trabajo entre múltiples agentes especializados gestionados por un coordinador central. Al descomponer las tareas y enrutar sólo la información relevante, los sistemas multiagente superan significativamente a los agentes únicos en trabajos complejos.
Cada enfoque externaliza la información que la IA no puede retener internamente de forma fiable. El ciclismo favorece la simplicidad, los sistemas de memoria favorecen la continuidad y los equipos favorecen la escala y la especialización. La mayoría de las implantaciones de producción combinan las tres.
Agentes de IA a largo plazo, Parte 3: Lo que esto significa realmente para las organizaciones.
A medida que la IA a largo plazo se hace operativa, Los asistentes de IA pasarán a ser trabajadores de IA. Surgirán flujos de trabajo de hasta ocho horas con entregas e implementaciones completas.
- Las interfaces evolucionarán de herramientas conversacionales a sistemas de delegación, con cuadros de mando, puntos de control, pistas de auditoría y mecanismos de recuperación que sustituirán a los avisos en tiempo real.
- Data la calidad y la gobernanza se convertirán en aspectos críticos, ya que la IA de larga duración puede agravar los errores, sobrepasar los permisos u operar sobre supuestos erróneos.
- Los marcos de autonomía limitada, incluidos los controles de acceso, los activadores de escalada y el registro de decisiones, se convertirán en obligatorios.
La IA a largo plazo aún no está totalmente madura, pero hoy en día es viable desde el punto de vista operativo para casos de uso específicos. Las oportunidades realistas residen en trabajo estructurado y de atención intensiva con resultados mensurables. Las organizaciones que experimentan deliberadamente, con sólidos guardarraíles en su lugar, conseguirán obtener una ventaja temprana.
Caso de cliente de Nexans:
Construir una estrategia global de data e IA para 2028.
Líder mundial en electrificación, Nexans opera en 40 países para apoyar la transición energética y la electrificación sostenible. Basándose en su exitoso programa de rendimiento SHIFT, Nexans lanzó SHIFT AI para hacer de la data y la IA los motores principales del rendimiento empresarial. Definieron un 2028 AI visión, estableció un unificado data platform, y desplegado fuerte data governance.
Desafío: Estructura data e IA para apoyar la transformación empresarial a escala.
Con SHIFT AI, el objetivo de Nexans era impulsar el uso de data en la empresa de 20% a 90%. Para ello, necesitaban:
- Evaluar la madurez del data y la IA
- Definir una estrategia alineada con las prioridades empresariales
- Identificar y priorizar los casos de uso de IA de alto valor
- Aumentar la flexibilidad en toda la cadena de valor
- Equilibrar el crecimiento, la sostenibilidad y los resultados económicos
Solución: Nexans desplegó un data platform centralizado y gobernado.
- Identificados más de 70 casos de uso de data, BI e IA en todas las funciones empresariales
- Priorizados 25 casos de uso estratégicos para el horizonte 2028
- Desplegados cinco casos de uso en 2025
Resultados: Un modelo operativo data y de IA escalable que ya aporta valor empresarial, y una estrategia de IA industrial alineada con el rendimiento empresarial a largo plazo.
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