Aprovechar el agentic AI para la transformación empresarial

Philip Tikhanovich

18 de junio de 2025 15 minutos de lectura

Hace un tiempo, trabajaba con un cliente de logística durante la fase de despliegue de un módulo de operaciones basado en el AI. Acababa de ponerse en marcha cuando detectó un problema en la cadena de suministro, trazó una solución y redirigió las operaciones antes de que nadie en el equipo viera el problema. Nadie le había dicho que lo hiciera. Simplemente lo hizo.

Fue entonces cuando me di cuenta. Ya no estamos limitados al tradicional AI. Podemos construir sistemas que tomen la iniciativa.

Y eso cambia el juego.

Los sistemas Agentic AI van más allá de la automatización. Desbloquean cosas que antes no se podían hacer. Detectan puntos ciegos. Pasar a la acción. Tomar decisiones más rápido que sus competidores y, lo que es más importante, actuar en consecuencia mientras los demás siguen elaborando informes.

Si diriges una empresa, es como ganar un nuevo tipo de compañero pensante: uno que no necesita descansar, no tiene visión de túnel y no espera instrucciones.

Si eso suena a salto de mata, lo es. ¿Pero las empresas que lo consigan ahora? Serán las que otros intenten alcanzar dentro de dos años.

Hablemos de cómo conseguirlo.

Principales conclusiones

Donde los sistemas tradicionales AI reaccionan, los agentes AI toman la iniciativa. Permiten tomar decisiones de forma autónoma. Los agentes AI fijan objetivos, actúan de forma independiente y se adaptan sobre la marcha.
Es el más adecuado para entornos con muchas decisiones y mucha presión. (finanzas, comercio minorista, sanidad) donde los retrasos o la indecisión cuestan dinero real.
No esperes magia desde el principio. Estos sistemas necesitan contexto, datos y tiempo para aprender. Pero una vez puestos a punto, reducen el ruido al que se enfrentan sus equipos a diario.
No, no se trata de recortar plantilla. Se trata de desplazar la atención: dejar que los humanos se ocupen de los matices mientras el AI se encarga de lo repetitivo o predecible.
No necesita reconstruir su negocio para empezar. Empieza con un bucle de decisión desordenado y crea un prototipo a su alrededor. Ahí es donde el valor se hace visible.
Es más que un proyecto tecnológico. Si la dirección lo trata como una mejora secundaria, se estancará. Si la dirección se compromete pronto, se convierte en estratégica.

¿Qué es el AI agéntico y por qué debe interesar a los empresarios?

El AI agenético es un diseño de sistema que permite al software AI perseguir objetivos, tomar decisiones y adaptar acciones sin esperar a la intervención humana en cada paso. En lugar de ocuparse de tareas aisladas, como responder a preguntas o puntuar riesgos, los sistemas agénticos combinan múltiples capacidades (razonamiento, planificación, memoria y uso de herramientas) en algo que puede actuar de forma independiente para conseguir un resultado.

Este diseño ofrece a las empresas algo nuevo: AI capaces de gestionar la complejidad en movimiento. Ya se trate de ajustar precios en tiempo real, redirigir envíos en caso de interrupción del suministro o activar comprobaciones de cumplimiento antes de que aumente el riesgo, los sistemas AI agentic gestionan lo que antes requería una reunión o un gestor.

Los empresarios deben prestar mucha atención porque los beneficios son cuantificables. Reacciones más rápidas, menos cuellos de botella y menos decisiones en el aire. Los equipos recuperan tiempo para centrarse en la estrategia, no en la resolución de problemas. Y la organización gana resistencia donde más importa: en operaciones, finanzas y experiencia del cliente.

Esta es exactamente la razón por la que los agentes AI están escalando puestos en la lista de principales tendencias en desarrollo de software. No sólo porque automatizan más, sino también porque toman mejores decisiones.

Hace poco trabajamos con una empresa minorista que se enfrentaba a constantes fricciones en su cadena de suministro: SKU erróneas enviadas a almacenes equivocados, retrasos que se acumulaban y responsables sobrecargados. Creamos agentes AI que controlaban los niveles de existencias, las señales de los proveedores e incluso los patrones meteorológicos locales. Cuando detectaban una posible perturbación, no levantaban una bandera. Actuaban. Ajustaron las rutas. Enviaban alertas cuando era necesario.

¿Cuál es el resultado? Menos simulacros de incendio. A 22% gota en los retrasos. Equipos de operaciones más felices.

"Hemos creado herramientas AI capaces de ejecutar. Ahora estamos construyendo AI que pueden pretender. Y entre los clientes con los que hemos trabajado, el impacto ya está llegando a los balances"

Dmitry Nazarevich

CTO

Este tipo de capacidad no se consigue con software estándar. Se necesita una infraestructura adecuada. Datos de dominio real. Un socio que sabe que la integración AI significa alinear la tecnología con el funcionamiento real de su empresa.

En Innowise, construimos estos sistemas con una mezcla de Desarrollo de la AI, ciencia de datos, y machine learning experiencia. Pero lo más importante es que los diseñamos para que piensen como lo hace su empresa, sólo que más rápido y sin fatiga.

En qué se diferencia la AI agéntica de la AI tradicional y generativa

AI genético frente a AI generativo frente a AI tradicional se entiende mejor como una diferencia en el comportamiento, no en la arquitectura del modelo. Los sistemas tradicionales y generativos AI responden a estímulos. Predicen, clasifican o crean. El AI agenético, en cambio, toma decisiones.

Mientras que los antiguos sistemas AI destacan en tareas aisladas, el AI agéntico orquesta acciones a través de herramientas, sistemas y pasos, adaptándose a medida que cambian las condiciones.

Ahora vamos a desglosar claramente la diferencia.

Tradicional AI

Toma de decisiones: Los sistemas tradicionales AI gestionan decisiones predefinidas. Son buenos puntuando, ordenando y clasificando, pero siempre esperan a recibir información o reglas definidas de antemano.

Estilo de caso de uso: Piense en la detección de fraudes, la predicción de bajas o la previsión de la demanda. Los sistemas AI tradicionales identifican patrones y marcan resultados, pero alguien decide qué ocurre a continuación.

Puntos fuertes:

Rápido en el reconocimiento de patrones repetitivos
Sólido para la automatización de procesos fijos
Bajo riesgo en entornos previsibles

Límites:

Carece de contexto o adaptabilidad
No puede actuar de forma independiente
Necesita supervisión constante o ajuste de las normas

Generative AI

Toma de decisiones: Los sistemas generativos AI no deciden, generan. Crean texto, imágenes o código basándose en probabilidades, pero no entienden de objetivos o resultados.

Estilo de caso de uso: Desde los chatbots de atención al cliente hasta las herramientas creativas, las herramientas generativas responden a las instrucciones. Pero no seguirán adelante a menos que alguien se lo pida.

Puntos fuertes:

Ideal para generar contenidos
Flexible con los avisos
La interfaz de lenguaje natural es intuitiva

Límites:

Sin memoria ni planificación a largo plazo
No sabe si lo que generó "funcionó"
Necesidad de personas en el bucle para la relevancia y el juicio

Inteligencia Artificial

Toma de decisiones: Los sistemas agentic AI toman decisiones de forma independiente. Está orientado a objetivos. Los agentes AI pueden establecer subtareas, utilizar herramientas y ajustar su comportamiento a lo largo del tiempo para alcanzar resultados sin necesidad de que se les diga qué hacer a continuación.

Estilo de caso de uso: Los sistemas agentic AI gestionan los flujos de trabajo de principio a fin, por ejemplo, identificando un riesgo en la cadena de suministro, planificando una solución y activando actualizaciones logísticas sin necesidad de intervención humana en cada paso.

Puntos fuertes:

Actúa en pro de los objetivos empresariales
Reduce los cuellos de botella en la toma de decisiones
Coordinación automática entre sistemas

Límites:

Requiere una definición clara de los objetivos
Necesidad de limitaciones y supervisión
Aún está madurando en los casos de uso empresarial

Qué industrias se benefician más del agentic AI

Empresas de todos los sectores ya están viendo resultados reales con agentic AI. Mercedes-Benz integró su asistente virtual MBUX para ofrecer una navegación y asistencia en el coche más naturales y con mayor capacidad de respuesta. Y el proveedor mundial de energía AES aprovechó agentic AI para automatizar las auditorías de seguridad.

La mejor manera de entender la diferencia es ver cómo funciona cada una. Desglosémoslo por dominios:

Banca y finanzas

Finanzas siempre se ha apresurado a adoptar el AIDetección de fraudes: la detección de fraudes, la calificación crediticia y la modelización de riesgos ya son bastante habituales. La mayoría de los sistemas pueden detectar un problema. Pero detectar no es resolver.

Los agentes AI cambian esa dinámica. En lugar de limitarse a señalar un problema, actúan rápidamente para mitigar los riesgos y optimizar las decisiones. Por ejemplo, en negociación algorítmicaLos agentes del AI evalúan continuamente los datos del mercado, ejecutando automáticamente operaciones de bajo riesgo basadas en parámetros preestablecidos y cambios en tiempo real de las condiciones del mercado.

Este toma de decisiones autónoma reduce el desfase que suele producirse en las intervenciones manuales, lo que permite a las empresas adelantarse a las fluctuaciones del mercado.

Algunos bancos privados están utilizando agentic AI para analizar proactivamente las carteras de los clientes y sugerir ajustes, basados tanto en las preferencias del cliente como en señales económicas externas, a menudo antes de que el cliente los solicite.

Por ejemplo, JP Morgan utiliza agentes AI para agilizar las operaciones financieras. Estos sistemas supervisan de forma autónoma las transacciones, detectan el fraude y ajustan los procesos de pago en tiempo real, reduciendo la supervisión manual y mejorando los tiempos de respuesta. Al automatizar las decisiones clave, han aumentado la eficiencia y mejorado la prevención del fraude.

Venta al por menor y comercio electrónico

Los minoristas llevan años apostando por el AI. En el comercio físico, AI ya está ayudando a optimizar todo desde la planificación de las estanterías hasta la programación del personal. Y en el ámbito digital, las plataformas de comercio electrónico utilizan AI para recomendar productos, gestionar el recorrido del cliente y ajustar el marketing.

En la actualidad, algunos minoristas ya utilizan agentes AI para ver en tiempo real los datos de ventas, los precios de la competencia y los retrasos en la entrega. Cuando las cosas cambian, el AI ajusta las promociones, detiene los anuncios ineficaces o redirige los envíos, sin esperar a que alguien apruebe un plan.

Claro que es rápido. Pero lo que la hace poderosa es cómo conecta los puntos de marketing, inventario y logística. Avanza hacia un objetivo compartido sin convertir cada pequeña decisión en una reunión.

Walmart es un caso destacado de uso real de AI agentic. Como se indica en su Informe 2025 Retail RewiredLa empresa está desplegando agentes AI que se encargan de todo, desde los ajustes de inventario hasta las negociaciones con los proveedores, sin necesidad de intervención humana. Estos agentes datos en tiempo real, detectar interrupciones, reordenar existencias e incluso optimizar la disposición de las estanterías sobre la marcha. Este tipo de autonomía reduce los retrasos y permite al personal centrarse en decisiones de mayor alcance en lugar de perseguir tareas rutinarias.

Del mismo modo, Nova-Act AI de Amazon están diseñados para asumir las tareas cotidianas de forma autónoma, ocupándose de todo, desde la programación hasta el procesamiento de datos. Esto libera a los empleados para que se centren en tareas de mayor nivel y aumenta la eficiencia operativa general.

Descubrimiento de fármacos

En el descubrimiento de fármacos, la velocidad no sólo ahorra dinero, sino que puede salvar vidas. Los investigadores trabajan con millones de combinaciones de compuestos, cada una con sus propias variables, dependencias e incógnitas. Es un trabajo desordenado que lleva mucho tiempo.

AI ya ha ayudado a acelerar las cosas detectando patrones y acotando objetivos. Pero agentic AI va un paso más allá. En lugar de limitarse a generar ideas, trabaja para alcanzar un objetivo. Puede priorizar hipótesis, realizar simulaciones y sugerir los siguientes pasos sin necesidad de que se le dé un empujón cada vez.

En las primeras fases de los ensayos, algunos equipos ya han observado 30 a 40% identificación de objetivos más rápida. No porque hayan tomado atajos, sino porque han eliminado el ruido. El sistema gestiona los interminables bucles de "y si..." para que los investigadores puedan centrarse en las ideas que realmente hacen avanzar la ciencia.

Por ejemplo, Novartis ha aplicado con éxito sistemas impulsados por AI en su proceso de descubrimiento de fármacos. Los agentes AI aceleran la identificación de fármacos candidatos viables mediante el análisis de grandes conjuntos de datos y una predicción más rápida de los resultados.

Sanidad y diagnóstico

AI desempeña un papel fundamental en el diagnósticotriaje y operaciones hospitalarias.

La mayoría de los sistemas sanitarios se enfrentan a datos fragmentados, escasez de personal y un flujo incesante de decisiones urgentes. Agentic AI está diseñado para tomar la iniciativa y llevar a cabo tareas de principio a fin.
En algunos hospitales, los agentes ya escanean los historiales de los pacientes en sistemas desconectados, detectan los primeros signos de deterioro y adelantan automáticamente los casos críticos en las colas de escaneado, a menudo horas antes de que hubiera intervenido un clínico.

También está creciendo su uso en el back office. Los sistemas de agentes gestionan las preaprobaciones de seguros, reorganizan las citas en función de la disponibilidad del personal y mantienen en marcha las operaciones diarias cuando el personal simplemente no tiene ancho de banda.

Esto no es teórico. Estas herramientas se están probando ahora mismo, en entornos reales, bajo presión real.

Por ejemplo, Bayer ha aprovechado el AI para predecir los brotes de gripe y resfriado analizando las tendencias de los datos, incluidos los datos de búsqueda y la información meteorológica. Esto les permite optimizar su alcance y dirigirse a los clientes de forma más eficaz con productos oportunos.

Pruebas de software y control de calidad

Esta es menos llamativa pero increíblemente impactante. AI ya está cambiando la forma en que los equipos de control de calidad abordan las pruebasautomatización y análisis de riesgos.

Con agentic AI, el sistema aprende qué hace el producto, qué importa a los usuarios y qué cambios requieren pruebas. En configuraciones avanzadas, señala las áreas de riesgo, ajusta las prioridades de las pruebas e incluso puede revertir las compilaciones si se detectan anomalías.

Esto reduce el esfuerzo manual de las pruebas y garantiza que los problemas importantes se detecten antes en el proceso de desarrollo. Como resultado, los agentes AI ayudan a mejorar la calidad general del software y reducen el tiempo de comercialización.

Por ejemplo, Cognizant está implantando agentic AI en sus procesos de pruebas. En este caso, los agentes AI no se limitan a ejecutar pruebas o generar resultados. Analizan los resultados de las pruebas, priorizan de forma autónoma qué pruebas deben ejecutarse en función de los cambios en tiempo real e incluso deciden cuándo detener las pruebas debido a anomalías. Este ajuste dinámico durante las pruebas garantiza que la garantía de calidad se mantenga alineada con un software en constante evolución.

¿Tiene curiosidad por saber en qué aspectos los agentes AI podrían mover la aguja en su empresa?

Cómo aprovechar el agentic AI para obtener ventajas competitivas

Reacciones más rápidas a los cambios del mercado, menos cuellos de botella y la capacidad de adelantarse a la competencia, todo ello sin esperar la aprobación en cada paso: ésa es la verdadera victoria que aportan los agentes AI.

No necesitas más tecnología. Necesita menos retrasos, menos momentos de "vamos a ver qué pasa mañana" y un sistema que le ayude a dejar de apagar fuegos artificiales y adelantarse a los acontecimientos. Ese es el tipo de lío para el que están hechos los agentes.

Entonces, ¿cómo ponerlo en práctica sin poner patas arriba toda la empresa?

Utilice agentes AI para desatascar los cuellos de botella que ralentizan su equipo

Todo el mundo las tiene: cadenas de aprobación, escaladas menores, cosas que se escapan de las manos. Un sistema agentico AI no se detiene a comprobarlo. Mantiene la máquina en marcha sin necesidad de pararse a preguntar cada cinco minutos.

Si un sistema se rompe, cambia de ruta. Si se vence un plazo, ajusta automáticamente las prioridades. Este tipo de autonomía no sólo mejora los flujos de trabajo. Hace que toda la operación parezca más ligera.

Deje que los agentes AI se ocupen de los datos que usted no tiene tiempo de gestionar

La mayoría de los equipos guardan montones de datos valiosos que nunca utilizan porque nadie tiene tiempo de rebuscar en ellos. Los agentes de AI no se limitan a leer los datos. Conectan puntos, encuentran patrones y actúan en función de lo que ven.

Imagine un sistema que detecta la pérdida de clientes antes de que se produzca y pone en marcha un plan de retención mientras usted aún está en su reunión matutina. Así es como se ve esto en acción.

Mejora tus bots: dales cerebro, no sólo scripts

La automatización estándar es útil... hasta que pasa algo raro. Entonces se rompe.

Los sistemas Agentic AI se ocupan de los casos límite. Entienden el objetivo y se adaptan cuando cambia la situación. Si un paso falla o las condiciones cambian, los agentes AI deciden cuál es el siguiente mejor movimiento en lugar de lanzar un error.

Así que sí, sigue siendo automatización pero con pulso.

Despeje la carga mental de su equipo para que pueda pensar en grande

A nadie se le ocurren ideas rompedoras mientras está enterrado en el trabajo. Cuando los agentes AI se encargan de las decisiones repetitivas (las actualizaciones de estado, los codazos, las llamadas de bajo riesgo), su equipo recupera ancho de banda. Es entonces cuando florece la creatividad.

Algunas de las mejores ideas de productos nacen del silencio que sigue a la tormenta. Agentic AI ayuda a crear ese silencio.

Cuánta libertad debe dar a su AI (y cuándo intervenir)

Esta es la cuestión: que AI pueda decidir no significa que siempre debe.

Los sistemas agenéticos son inteligentes. Aprenden, se adaptan y toman la iniciativa. Pero no son inmunes a los puntos ciegos. Sobre todo si los datos que los alimentan son confusos o sesgados. Ahí es donde la supervisión humana resulta esencial.

Piénselo así: no está cediendo el volante. Le está dando al sistema AI un permiso de conducir con un supervisor en el asiento del copiloto que interviene cuando es necesario.

Algunas empresas se equivocan. O bien tratan al AI como a un frágil becario, anulando todas sus decisiones, o bien le ceden demasiado control demasiado pronto. Ninguna de las dos cosas funciona. El punto óptimo es un marco claro:

¿Qué puede hacer el sistema AI en solitario?
¿Qué necesita un humano en el bucle?
¿Y cuándo debe detenerse y preguntar?

No se trata de microgestionar. Se trata de confianza con guardarraíles.

Y, por cierto, los mejores sistemas agénticos mejoran con buena supervisión. Cada momento de "oye, espera un momento" se convierte en una nueva lección. Se vuelven más nítidas, más alineadas con tus objetivos empresariales y con un comportamiento más predecible a lo largo del tiempo.

Si se ha quemado antes con la automatización (robots que se rompían, modelos que se disparaban), suele ser porque no se construyeron teniendo en cuenta la retroalimentación. Los agentes AI cambian eso. Pero siguen necesitando contexto. Y ahí es donde entra en juego su equipo.

El papel del agente AI: lo que deben saber los líderes empresariales

Cuando se trata de adoptar agentic AI, los líderes empresariales deben entender una cosa: no se trata sólo de tener una tecnología más inteligente. Se trata de lo que esa tecnología hace por su cuenta de resultados. El potencial ROI es real, y el impacto en su negocio puede ser inmediato.

Esto es lo que puede esperar:

Reducción de costes: Gartner predice que para 2029, el agente AI resolverá autónomamente 80% de problemas comunes de atención al cliente sin intervención humana, lo que lleva a un 30% reducción de los costes operativos. Al automatizar decisiones que normalmente requerirían aprobación o supervisión humana, agentic AI ayuda a las empresas a reducir considerablemente los costes operativos.
Mejor captación y fidelización de clientes: Al permitir a las empresas responder de forma más rápida y proactiva a las necesidades de los clientes, agentic AI mejora la satisfacción del cliente. Por ejemplo, los primeros en adoptar ya informan de un mayor compromiso de los clientes identificando los problemas antes de que se agraven.
Ahorro de tiempo: Al encargarse de tareas repetitivas y de poco valor, AI libera a su equipo para que pueda centrarse en las cosas que importan. Para uno de nuestros clientes, las soluciones basadas en AI ahorraron hasta 20 horas semanales para equipos agobiados por tareas administrativas rutinarias.

Dicho esto, implantar el AI agéntico no es tan sencillo como pulsar un interruptor. Requiere invertir en calidad de datos y contexto: su AI necesita acceder a la información adecuada para tomar decisiones inteligentes. Además, requiere un equilibrio de autonomía y supervisión. No quiere que los agentes AI se desboquen, pero también quiere que estén facultados para tomar decisiones sin intervención humana constante.

Al final, los sistemas agentic AI harán que su empresa sea más ágil y competitiva. Es una inversión que merece la pena porque elimina cuellos de botella, ahorra tiempo y le da la flexibilidad necesaria para tomar decisiones con mayor rapidez.

¿Listo para crear sus primeros agentes AI y ver resultados reales rápidamente?

Pasos para integrar con éxito agentic AI en su organización

El despliegue de un sistema agentic AI no tiene por qué significar una transformación a gran escala desde el primer día. De hecho no debería. Las empresas más inteligentes no se precipitan, sino que construyen por capas. A continuación se muestra una hoja de ruta que funciona en el mundo real, no solo en las presentaciones.

1. Identificar los puntos de decisión de alta fricción

Empiece por determinar dónde se estancan sistemáticamente las decisiones. Busque áreas en las que:

El personal espera las aprobaciones
Las tareas pasan de un equipo a otro
Los resultados varían mucho en función de quién los gestione

Éstos son los mejores candidatos para la intervención de un agente. ¿Si un proceso es lento, repetitivo y sigue requiriendo juicio? Ese es un buen momento.

Qué hacer:

Entrevistar a los responsables operativos, no sólo a los ejecutivos
Siga los flujos de trabajo (sí, observación de la vieja escuela)
Documentar 3-5 decisiones en las que un sistema inteligente podría hacerse cargo

2. Defina el objetivo de los agentes como si se tratara de un puesto de trabajo.

No empiece por los datos. Empiece por la intención. ¿De qué son realmente responsables los agentes? ¿En qué resultados deben influir?

Piensa en términos de:

Qué deben decidir los agentes
Qué datos utilizarán (datos, normas, contexto)
Qué acciones están permitidas (notificaciones, activadores, cambios)

Consejo profesional: escriba una descripción del trabajo de sus agentes AI. Si suena vaga, no estás listo para construir.

3. Construir un piloto con límites claros

Trátalo como un cajón de arena. El objetivo es el aprendizaje, no la perfección.

Empieza con un bucle de microdecisión. Algo como: "Cuando el inventario descienda por debajo de X y el retraso del proveedor sea superior a Y, redistribuya las existencias desde Z."

Construya esa lógica, integre las fuentes de datos y déjela funcionar. A continuación, mide:

¿Con qué frecuencia actúan los agentes?
¿Es lógica su toma de decisiones?
¿Cómo responden los seres humanos?

4. Implique a su personal desde el principio

Un sistema agentic AI necesita un desarrollo técnico, pero la adopción organizativa es igual de crítica.

No descargue una caja negra en su equipo de operaciones y espere lo mejor. Inclúyalos desde el principio. Muéstreles lo que ven los agentes. Deje que influyan en los parámetros.

Las mejores implantaciones que hemos visto se parecen más a la formación de un nuevo empleado que a la instalación de un software.

5. Establezca su modelo de supervisión AI

Establezca un ciclo de revisión (semanal o mensual) para analizar las decisiones de los agentes:

¿Actuaron cuando debían?
¿Se han excedido?
¿Van los resultados en la dirección correcta?

Decide qué necesita escalada, qué no, y cuándo deben intervenir los humanos. Este es tu sistema de barandillas, y es crucial para la estabilidad a largo plazo.

Consejo profesional: documéntelo todo. Auditable AI es responsable AI.

6. Escala intencionadamente. No clonar, adaptar

Cuando el primer piloto muestre resultados coherentes y fiables, no se limite a copiarlo y pegarlo en todos los departamentos. Cada función tiene variables, objetivos y tolerancia al riesgo diferentes.

En su lugar:

Adaptar la lógica a cada caso de uso
Entrenar a los agentes con nuevas entradas contextuales
Ampliar gradualmente sus responsabilidades

En este punto, estás evolucionando tu estructura orgánica para trabajar con AI.

Conclusiones: El futuro del AI agéntico en la toma de decisiones empresariales

Dejémonos de futurismo. Agentic AI no es un salto de ciencia ficción a la espera de un hardware o una normativa mejores. Ya está en manos de empresas que decidieron dejar de esperar a una claridad perfecta y empezar a experimentar.

Y está cambiando la forma en que se toman las decisiones, de forma silenciosa pero fundamental.

Si desempeñas un papel de liderazgo, no necesitas dominar la tecnología. Pero sí necesitas entender lo que significa que un sistema empiece a establecer prioridades por sí solo. Tienes que decidir a quién corresponde la iniciativa y qué ocurre cuando no procede de un ser humano.

Ese es el verdadero cambio.

No cuadros de mando. No chatbots. Agencias.
¿Las empresas que salen adelante? Son las que crean agentes que comprenden los objetivos, actúan y aprenden de los resultados. Y no lo añaden a flujos de trabajo que no funcionan, sino que lo rediseñan.

Sin exageraciones, sólo apalancamiento.

Si hay una parte de la empresa que siempre va con retraso o un bucle de decisión que nunca acaba de funcionar, empiece por ahí. Crea un sistema que no se limite a responder, sino que responda con determinación.

¿Y si no sabe por dónde empezar? Te ayudaremos a averiguarlo.

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Philip Tikhanovich

Jefe de Big Data

Philip aporta un enfoque nítido a todo lo relacionado con los datos y la IA. Él es quien hace las preguntas correctas desde el principio, establece una sólida visión técnica y se asegura de que no solo construyamos sistemas inteligentes, sino los correctos, para obtener un valor empresarial real.

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