DE LA PERSPECTIVA A LA ACCIÓN:
LA ERA DE AI AGENTE

El papel de AI el mundo empresarial está evolucionando rápidamente. Lo que comenzó como una herramienta para generar conocimientos está avanzando hacia la ejecución, con sistemas ahora capaces de actuar en función de las decisiones, y no solo de informar sobre ellas. Este cambio hacia AI agentiva AI una nueva etapa de madurez operativa.

Gartner prevé que , para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incorporarán AI agentiva, frente a menos del 1 % en 2024. Esto indica un rápido cambio de herramientas de asistencia a sistemas autónomos integrados en los flujos de trabajo cotidianos.

En esta edición, analizamos cómo se está materializando esta transformación con artículos sobre:
• AI que están transformando la interacción con los clientes y las operaciones en el sector minorista
• Data que permiten una autonomía escalable
• La cadena de suministro y las finanzas, que utilizan AI la coordinación en tiempo real
• Los agentes a largo plazo que están redefiniendo la gobernanza y la delegación

«Con el enfoque agencial, todas las funciones se ven afectadas».

¿Cómo influirán AI en los hábitos de compra?
1. Los consumidores utilizarán AI personales para buscar, comparar y comprar productos, lo que generará nuevas expectativas en cuanto a la preparación de las marcas y los sitios web.
2. Los minoristas se están integrando en AI . Edouard cita la colaboración entre OpenAI y Walmart, en la que las interfaces conversacionales se convierten en nuevos canales de comercio impulsados por un conocimiento del consumidor más profundo que data transaccionales tradicionales.
3. El comercio mediado por agentes transformará las operaciones internas del sector minorista, apoyando a los equipos de ventas, las negociaciones, las promociones y la gestión de proveedores.

¿Cuáles son los requisitos previos fundamentales para la implementación AI ?
1. Data , con conjuntos de datos regulados, estandarizados y alineados semánticamente.
2. Preparación de los procesos, con flujos de trabajo definidos en los que los agentes puedan operar de forma eficaz.
3. Preparación tecnológica, desde la elección de la plataforma hasta la decisión entre desarrollar o adquirir.

¿En qué área del sector de los juegos de cartas coleccionables (TCG) se observará primero el retorno de la inversión?
1. El servicio de atención al cliente Servicios beneficios Servicios gracias a la autogestión AI.
2. La automatización del marketing y los contenidos está acelerando la adaptación de las campañas.
3. Las operaciones de TI, desde la migración de código hasta la supervisión de anomalías, representan importantes oportunidades de ahorro de costes.

Las arquitecturas de generación de informes tradicionales tienen dificultades para satisfacer AI actuales AI , mientras que los modelos modernos —como data , data y los marcos de trabajo data permiten crear ecosistemas regulados y preparados para el uso empresarial.

Al unificar data estructurados y no estructurados, estas plataformas impulsan el análisis predictivo, las aplicaciones de IA generativa y la automatización de la toma de decisiones. Ya están transformando la elaboración de previsiones, la interacción con los clientes y la optimización operativa. Sin embargo, la tecnología por sí sola no basta. El éxito depende de superar los retos de integración heredados, reforzar la gobernanza e integrar data sólida data mediante una implementación por fases.

data agenticas marcan la siguiente etapa evolutiva, ya que permiten a AI activar decisiones y flujos de trabajo casi en tiempo real. Las organizaciones que invierten ahora están creando la capa de inteligencia necesaria para competir en una economíaAI.

Las cadenas de suministro han pasado de ser la columna vertebral operativa a convertirse en un campo de batalla competitivo. Sin embargo, a pesar de la creciente volatilidad, muchas organizaciones siguen sin aprovechar al máximo AI la planificación, la logística y la distribución. Esta guía práctica está dirigida a los líderes que desean transformar sus cadenas de suministro, pasando de ser centros de costes a generadores de valor estratégico, mediante AI selectiva AI .

La transformación comienza con la planificación: AI tanto la planificación de ventas y operaciones (S&OP) como la ejecución (S&OE), lo que permite a las empresas pasar de una previsión reactiva a una coordinación dinámica data.

En un estudio de caso sobre electrodomésticos, AI los análisis interfuncionales de la demanda, el inventario y los cuellos de botella, lo que se tradujo en un aumento del 40 % en la eficiencia operativa, una mayor visibilidad a nivel de SKU y una reducción del inventario.

Más allá de la planificación, AI optimizar toda la cadena de valor:
• Las políticas de inventario inteligentes equilibran los niveles de servicio con el control de costes.
• Las aplicaciones logísticas mejoran los flujos de entrada de materiales y el rendimiento de las entregas.
• Los gemelos digitales y los modelos de simulación mejoran aún más la planificación de escenarios y la gestión de riesgos.

Artefact cómo la convergencia entre AI generativa y AI agentiva AI transformando las operaciones y la creación de valor en bancos, aseguradoras y empresas de tecnología financiera.

Entre los casos de uso con un alto retorno de la inversión se incluyen la optimización de operaciones bursátiles y carteras, la fidelización de clientes, el procesamiento de documentos y la generación automatizada de informes. Los primeros usuarios informan de beneficios tangibles: desde reducciones del 25 % en los tiempos de los ciclos de I+D hasta aumentos del 40 % en la productividad del departamento de TI, así como importantes ahorros de costes en el servicio de atención al cliente AI
.

El verdadero cambio llega con AI autónoma, capaces de supervisar las transacciones en tiempo real, detectar el fraude de forma proactiva, optimizar la gestión de riesgos y automatizar los flujos de trabajo con una intervención humana mínima, lo que lleva AI apoyo a la toma de decisiones al de la ejecución.

Estas nuevas capacidades están impulsando la innovación y la capacidad de respuesta, pero su implantación a gran escala requiere sólidos marcos de gobernanza, data y cumplimiento normativo.

Víctor Coimbra, socio y responsable Data y TI de Artefact , ha sido incluido en la lista «Forbes Under 30 Brasil» por sus destacadas contribuciones a AI . Aporta una amplia experiencia en la ampliación AI y en la creación de equipos tecnológicos de alto rendimiento en mercados internacionales.

¿Cuánto tiempo puede AI un trabajo significativo antes de fallar? Las investigaciones indican que la duración de las tareas se duplica cada siete meses. Sin embargo, la realidad de la producción va por detrás de los parámetros de referencia. En las pruebas realizadas en empresas, ningún AI era utilizable sin una revisión humana. Las lagunas en la documentación, los problemas de verificación y las deficiencias de calidad eran sistemáticos. El tiempo dedicado a la revisión supuso, de media, un tercio de la duración de la tarea.

Esto genera una paradoja de productividad. En estudios controlados, AI AI fueron un 19 % más lentos debido a la depuración, los cambios de contexto y la corrección de la calidad.
La causa fundamental es de carácter arquitectónico. A medida que las tareas se alargan, la memoria AI se satura, lo que provoca pérdida de contexto, contradicciones y errores que se acumulan. La capacidad también varía mucho según el ámbito. A largo plazo, AI mejorando rápidamente, pero la autonomía sostenida sigue siendo limitada.

Aunque AI en flujos de trabajo prolongados, el funcionamiento a largo plazo de los agentes puede ampliarse mediante tres enfoques arquitectónicos:
1. Ciclos de reinicio: reinicia la AI el rendimiento disminuye. El trabajo se guarda externamente, las sesiones se reinician desde cero y el progreso continúa de forma incremental.
2. Memoria selectiva: conserva solo el contexto esencial entre sesiones. 2. 2. Los rastreadores de progreso, los resúmenes y los historiales de cambios mantienen la continuidad al tiempo que reducen la sobrecarga de información.
3. Coordinación de equipos: distribuye el trabajo entre múltiples agentes especializados gestionados por un coordinador central. Al descomponer las tareas y enviar solo la información relevante, los sistemas multiagente superan significativamente a los agentes individuales en trabajos complejos.

Cada enfoque externaliza la información que la AI conservar de forma fiable internamente. El ciclo favorece la simplicidad, los sistemas de memoria favorecen la continuidad y los equipos favorecen la escala y la especialización. La mayoría de las implementaciones en producción combinan estos tres elementos.

A medida que AI a largo plazo AI implantando, AI se convertirán en AI . Surgirán flujos de trabajo de hasta ocho horas con resultados e implementaciones completos.

• Las interfaces pasarán de ser herramientas conversacionales a convertirse en sistemas de delegación, en los que los paneles de control, los puntos de verificación, los registros de auditoría y los mecanismos de recuperación sustituirán a las indicaciones en tiempo real.
• Data y la gobernanza Data cobrarán una importancia fundamental, ya que el uso prolongado AI agravar los errores, sobrepasar los permisos o basarse en supuestos erróneos.
• Se impondrá el uso de marcos de autonomía limitada, que incluyan controles de acceso, mecanismos de escalado y registro de decisiones.

A largo plazo, AI aún no AI su plena madurez, pero hoy en día ya es viable desde el punto de vista operativo para casos de uso específicos. Las oportunidades realistas se encuentran en tareas estructuradas que requieren mucha atención y ofrecen resultados cuantificables. Las organizaciones que experimenten de forma deliberada, con unos controles de seguridad sólidos, obtendrán una ventaja inicial.