La semana pasada, Making Science asistió al Salesforce Agentforce Digital Summit, donde nos unimos a profesionales del sector para explorar las últimas innovaciones en engagement del cliente impulsado por la IA. Como partners profundamente comprometidos en ayudar a las empresas a transformar sus capacidades digitales, este evento reforzó nuestra pasión por la intersección de la IA, los datos y la experiencia del cliente.

La promesa de Agentforce: transformando las interacciones con el cliente

El Agentforce Digital Summit mostró la visión de Salesforce para el futuro del trabajo: agentes de IA inteligentes capaces de comprender, razonar y actuar de forma autónoma. No se trata de simples chatbots, sino de sistemas sofisticados capaces de:

• Gestionar consultas complejas de servicio al cliente sin guiones predefinidos.
• Interactuar con prospects y clientes 24/7 a través de múltiples canales.
• Integrarse a la perfección con los procesos de negocio existentes.
• Aprender y mejorar con cada interacción.

Lo que más nos sorprendió fue cómo esta tecnología no está reemplazando la conexión humana, sino que la está amplificando. Al manejar tareas rutinarias con una sofisticación sin precedentes, los agentes de IA liberan a los equipos para que se centren en lo que los humanos hacen mejor: construir relaciones, resolver problemas complejos e impulsar la innovación.

La base de datos: donde la teoría se encuentra con la realidad

Mientras participábamos en las sesiones y debates, el énfasis en la implementación práctica era claro: cómo las empresas pueden realmente desplegar estas tecnologías para obtener resultados reales. Pero surgió un tema constante: el éxito de cualquier implementación de IA depende fundamentalmente de la calidad y accesibilidad de los datos subyacentes.

La verdad es simple pero profunda: la IA solo es tan buena como los datos en los que se construye. Aquí es donde Salesforce Data Cloud se vuelve esencial. Cuando las empresas tienen información fragmentada de los clientes dispersa en diferentes sistemas, incluso los agentes de IA más avanzados tienen dificultades para ofrecer resultados significativos.

Basándonos en nuestra experiencia y los insights del summit, hemos visto que las empresas que logran los mejores resultados con IA comparten características comunes:

• Visión unificada del cliente: Han eliminado los silos de datos para crear perfiles completos de los clientes.
• Acceso a datos en tiempo real: Sus sistemas proporcionan información actualizada, no una instantánea de ayer.
• Gobernados y seguros: Mantienen la calidad de los datos al tiempo que garantizan el cumplimiento y la seguridad.
• Arquitectura escalable: Su infraestructura de datos puede crecer con sus ambiciones de IA.

Por qué Data Cloud es clave para el éxito de Agentforce

Salesforce Data Cloud se ha vuelto cada vez más crítico para las organizaciones que buscan maximizar sus inversiones en IA, ya que aborda el desafío fundamental al que se enfrentan muchas empresas: los datos fragmentados en múltiples sistemas.

Consideremos el panorama B2C, donde las interacciones con los clientes abarcan sitios web, aplicaciones móviles, redes sociales, servicio al cliente y tiendas físicas. Sin una capa de datos unificada, los agentes de IA operan con un contexto limitado, lo que reduce su eficacia. Data Cloud lo resuelve al:

• Crear una única fuente de verdad para los datos del cliente.
• Permitir la sincronización de datos en tiempo real entre sistemas.
• Proporcionar la base para interacciones personalizadas y contextuales.
• Apoyar tanto tipos de datos estructurados como no estructurados.

Esto no se trata solo de una mejor gestión de datos, se trata de permitir que los agentes de IA ofrezcan experiencias que se sientan verdaderamente inteligentes y personalizadas en cada punto de contacto.

Del insight a la acción: el enfoque de Making Science

Nuestra participación en el summit reforzó nuestra convicción de que una implementación exitosa de la IA requiere un enfoque holístico. No se trata solo de desplegar la última tecnología, se trata de asegurar que la tecnología tenga la base que necesita para ofrecer valor.

1. Evaluación de datos primero: Antes de implementar agentes de IA, evalúa tu panorama de datos actual. ¿Dónde reside la información del cliente? ¿Qué tan conectados están tus sistemas? ¿Qué deficiencias existen?
2. Unificación estratégica: Utiliza Data Cloud para crear una base de datos unificada que conecte sistemas dispares sin requerir un reemplazo total de la infraestructura existente.
3. Implementación por fases: Empieza con casos de uso de alto impacto donde los datos unificados puedan mejorar inmediatamente el rendimiento del agente de IA, luego expande basándote en el éxito probado.
4. Optimización continua: Monitoriza cómo los agentes de IA utilizan los datos, identifica deficiencias y refina continuamente tanto la calidad de los datos como las capacidades del agente.

La oportunidad que se avecina

El Agentforce Digital Summit dejó claro que estamos en un punto de inflexión en la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Los agentes de IA representan una enorme oportunidad para mejorar la experiencia del cliente, la eficiencia operativa e impulsar el crecimiento. La combinación de datos unificados, agentes de IA inteligentes y experiencia humana crea posibilidades que solo estamos empezando a explorar.

Sin embargo, como con cualquier tecnología transformadora, el éxito depende de una implementación adecuada. Las organizaciones que invierten en crear una base de datos sólida a través de soluciones como Data Cloud se posicionan para aprovechar al máximo el poder de Agentforce y otras innovaciones de IA.

El futuro del customer engagement no está por llegar, ya está aquí. Y después de lo que presenciamos en el summit, estamos más seguros que nunca de que las empresas que adopten este enfoque integrado de datos e IA descubrirán nuevas posibilidades de crecimiento e innovación.

En Making Science, siempre nos hemos comprometido a mantenernos a la vanguardia de la transformación tecnológica. Nos complace compartir que nuestro departamento de UX/UI está evolucionando hacia Diseño CX/AX – un cambio que representa nuestra visión para el futuro de las experiencias digitales.

Esta transición llega en un momento crucial. Después de años de notable crecimiento e innovación en Making Science, hemos sido testigos de primera mano de la rápida transformación del panorama tecnológico. Esta evolución en nuestro enfoque no es simplemente un cambio de marca – es un giro estratégico que prepara a nuestros clientes para la próxima ola de interacción digital.

¿Por qué ahora?

Durante años, Experiencia de Usuario (UX) e Interfaz de Usuario (UI) han sido los términos estándar de la industria para describir el diseño de productos digitales. Estos conceptos nos han servido bien, centrando nuestra atención en crear interfaces intuitivas y atractivas para usuarios humanos.

Sin embargo, como observó recientemente el pionero de UX Jakob Nielsen en su provocador artículo «Hello AI Agents: Goodbye UI Design, RIP Accessibility», estamos entrando en una era donde la interacción humana directa con las interfaces podría dejar de ser el modo principal de interacción digital.

En Making Science, hemos anticipado este cambio. Al expandir nuestro enfoque hacia la Experiencia del Cliente (CX) y la Experiencia del Agente (AX), nos aseguramos de que nuestro trabajo siga siendo relevante e impactante en un mundo cada vez más mediado por la IA.

El futuro dual del diseño con CX y AX

Experiencia del cliente (CX)

CX adopta una visión holística que va más allá de las interacciones con la interfaz:

• El recorrido completo del cliente a través de todos los puntos de contacto
• Respuestas emocionales y niveles de satisfacción en cada etapa
• Percepción de la marca antes, durante y después de la interacción
• Integración perfecta de experiencias online y offline
• Diseño y entrega de servicios

Mientras que UX se centra en cómo los usuarios interactúan con productos específicos, CX considera la totalidad de la relación de un cliente con una marca u organización.

Experiencia del agente (AX)

Aquí es donde estamos verdaderamente innovando. La Experiencia del Agente (AX) reconoce la realidad emergente de que los agentes de IA mediarán cada vez más entre los humanos y los servicios digitales:

• Diseño para agentes de IA que navegan por interfaces en nombre de los usuarios
• Creación de datos y contenido estructurados que tanto humanos como IA pueden procesar eficientemente
• Desarrollo de patrones de interacción optimizados tanto para la manipulación humana directa como para operaciones basadas en agentes
• Garantizar que nuestros productos digitales funcionen perfectamente en un ecosistema centrado en agentes

Transformando posibilidades para nuestros clientes

Esta evolución amplía significativamente lo que podemos ofrecer:

• Diseño integral del ecosistema: Ahora abordamos no solo cómo funciona su producto, sino cómo se integra en la vida de sus clientes e interactúa con tecnologías emergentes.
• Activos digitales preparados para el futuro: Su presencia digital estará preparada tanto para usuarios humanos tradicionales como para la próxima ola de interacción con agentes de IA.
• Ventaja estratégica: Nuestro enfoque une los fundamentos de UX con la estrategia empresarial y la innovación tecnológica, posicionando su marca por delante de los competidores.
• Excelencia en todos los puntos de contacto: Mientras ampliamos nuestro alcance, seguimos comprometidos con la creación de interfaces bellas y utilizables para la interacción humana directa.

Nuestra metodologIA única

En Making Science, hemos estado desarrollando nuestra Metodología de Usuarios Sintéticos propietaria para obtener perspectivas sin precedentes sobre cómo tanto humanos como agentes de IA interactúan con experiencias digitales.

Esta metodología se ha convertido en nuestra propia «búsqueda de vida inteligente» – descubriendo comportamientos y patrones que los métodos tradicionales simplemente no pueden detectar. Los conocimientos que hemos adquirido han sido fundamentales en nuestra evolución hacia el Diseño CX/AX, permitiéndonos crear experiencias que no solo satisfacen las necesidades actuales sino que anticipan las demandas futuras.

Honrando los fundamentos mientras abrazamos el futuro

Este cambio estratégico no abandona los principios que han guiado el diseño excepcional durante décadas. Más bien, expande nuestra perspectiva para abordar nuevas realidades. Los fundamentos de la psicología humana, el diseño visual y la usabilidad siguen siendo relevantes, pero ahora se aplican en contextos cada vez más sofisticados.

Como señala Nielsen, los agentes de IA no reemplazan a los usuarios humanos – los sirven. Nuestro objetivo sigue siendo crear experiencias excepcionales que satisfagan las necesidades humanas, ya sea directamente o a través de la mediación tecnológica.

Colabore con Making Science

Al adoptar este nuevo enfoque, invitamos a organizaciones visionarias a unirse a nosotros para explorar las posibilidades ampliadas del Diseño CX/AX. El panorama tecnológico continúa evolucionando a un ritmo vertiginoso, y juntos podemos crear soluciones que funcionen brillantemente hoy mientras anticipamos las necesidades del mañana.

¿Listo para transformar su experiencia digital?

Nuestro equipo de Diseño CX/AX está preparado para ayudar a elevar su presencia digital. Ya sea que busque mejorar el recorrido de sus clientes, prepararse para un futuro centrado en la IA, o simplemente crear experiencias digitales más atractivas, tenemos la experiencia y la visión para ayudarle a tener éxito.

En el panorama empresarial de la IA, en constante evolución, la diferencia entre una buena implementación y una excepcional reside en la arquitectura subyacente. Aquí tienes la perspectiva privilegiada sobre lo que realmente impulsa las implementaciones de Agentes de IA más exitosas en la actualidad.

La nueva realidad de la IA Empresarial

Imagina entrar en una empresa moderna donde los Agentes de IA orquestan operaciones complejas con aparente facilidad: programando reuniones entre diferentes zonas horarias, analizando tendencias de mercado en tiempo real y gestionando miles de interacciones con clientes simultáneamente. Esta excelencia visible representa apenas la punta del iceberg. ¿La verdadera innovación? Está en la sofisticada ingeniería que se esconde debajo.

El viaje hasta este punto ha sido extraordinario. Desde los chatbots básicos de 2023 hasta los asistentes de IA con compresión de lenguaje natural en 2024, ahora hemos entrado en una era de Agentes de IA verdaderamente autónomos. Pero esta evolución no se trata solo de mejores modelos de lenguaje, sino de la intrincada arquitectura que hace posible la IA a nivel empresarial.

Bajo la superficie: Deconstruyendo la infraestructura de Agentes de IA

1. La capa visible: Donde el humano se encuentra con la máquina

Las elegantes interfaces de las plataformas representan la cara visible de los agentes de IA. Pero este exterior pulido se apoya en una sofisticada ingeniería frontend. Las implementaciones modernas aprovechan tecnologías no solo por estética, sino para crear interacciones intuitivas que se adaptan a las necesidades de los usuarios. Cuando un comercial solicita un análisis de mercado o un desarrollador necesita revisar código, esta capa traduce operaciones complejas en conversaciones naturales, llevando a una redefinición del concepto «Interfaz de Usuario/Experiencia de Usuario» a «Diseño CX/Experiencia de Usuario».

2. La capa de inteligencia: Más allá del procesamiento simple

En el corazón de la IA empresarial se encuentra una red intrincada de sistemas informáticos complejos. Las plataformas de gestión de memoria garantizan que las conversaciones mantengan el contexto entre todos los participantes, durante semanas o meses. Los sistemas dinámicos de enrutamiento de modelos determinan instantáneamente si un análisis financiero requiere un procesamiento diferente al de una tarea creativa. Esta orquestación ocurre en milisegundos, invisible para el usuario final pero crucial para el rendimiento a nivel empresarial.

3. El marco de control: Seguridad y gobernanza a nivel empresarial

En el entorno regulatorio actual, los sistemas de control no son opcionales: son capas críticas. Los agentes de IA empresariales operan dentro de un marco sofisticado que garantiza:

• Autenticación multifactor avanzada que protege operaciones sensibles
• Monitoreo en tiempo real que proporciona visibilidad operativa sin precedentes
• Orquestación avanzada que permite flujos de trabajo complejos de múltiples agentes

4. Los cimientos: Escala, velocidad y fiabilidad

El verdadero diferenciador en la IA empresarial no son los modelos, sino la infraestructura. Las arquitecturas nativas en la nube, impulsadas por la contenerización avanzada, garantizan la escalabilidad global. Las bases de datos de próxima generación permiten la recuperación instantánea de información a través de petabytes de datos. Esta base convierte las capacidades teóricas de la IA en ventajas empresariales prácticas.

La realidad de la ingeniería: ¿Por qué la regla 90/10 importa?

El verdadero valor de los agentes de IA empresariales no reside en los modelos individuales de IA, sino en la ingeniería que permite su aplicación práctica. Este reparto de 90% ingeniería y 10% LLM refleja una verdad crucial: la implementación exitosa de IA requiere una infraestructura más robusta que algoritmos de vanguardia.

Considera una empresa global que despliega un agente de IA para atención al cliente. Mientras el LLM gestiona la comprensión del lenguaje natural, la infraestructura de ingeniería:

• Gestiona millones de conversaciones concurrentes
• Garantiza tiempos de respuesta inferiores a un segundo
• Mantiene el cumplimiento de seguridad en todas las jurisdicciones
• Se integra perfectamente con los sistemas empresariales existentes
• Escala recursos según la demanda

El damino por delante: IA Empresarial de próxima generación

A medida que avanzamos, la arquitectura de la IA empresarial continúa evolucionando. El futuro de la IA empresarial no está en modelos de lenguaje incrementalmente mejores, sino en infraestructuras más sofisticadas:

• Sistemas de orquestación avanzados que permiten una verdadera colaboración entre múltiples agentes
• Sistemas de escalado predictivo que anticipan las demandas empresariales
• Arquitecturas híbridas que combinan computación en la nube y en el borde
• Marcos de seguridad mejorados para la toma de decisiones autónoma
• Herramientas avanzadas de observabilidad para la gobernanza de la IA

El imperativo estratégico

La «magia» visible de los agentes de IA se asienta sobre una base de ingeniería sofisticada. Al considerar la implementación de Agentes de IA en tu empresa, recuerda que el éxito no radica solo en elegir los modelos de IA adecuados, sino en construir y mantener la infraestructura robusta que los impulsa.

¿Listo para explorar cómo los agentes de IA pueden transformar tus operaciones empresariales? Contacta con nuestro equipo para discutir tu estrategia de IA y conocer cómo podemos ayudarte a construir la infraestructura para tu éxito.

•    Más de 800 usuarios de Making Science, companía pionera en la aplicación de IA empresarial, ya están participando en la adopción progresiva de la tecnología
• Making Science valida casos de uso reales, desarrolla metodologías de adopción y construye aceleradores técnicos para trasladar la experiencia a sus clienteS
•   Esta implementación refuerza la posición de Making Science como Premier Partner de Google Cloud con seis especializaciones, incluida la de IA Generativa

Madrid, 9 de abril de 2025 – Making Science, consultora de tecnología y marketing especializada en aceleración digital de empresas y pionera en inteligencia artificial aplicada al negocio, ha implementado Google Agentspace, la innovadora plataforma de Google Cloud basada en inteligencia artificial generativa y agentes inteligentes.

Más de 800 usuarios de Making Science ya están participando en la adopción progresiva de Agentspace, una solución que permite interactuar de forma conversacional y desde una sola interfaz con aplicaciones corporativas como Salesforce, SAP, Jira, BigQuery o Atlassian, entre muchas otras, facilitando la toma de decisiones, el acceso a datos y la ejecución de tareas complejas. Entre los próximos hitos se encuentra la automatización de procesos clave, como el envío de facturas SAP directamente desde la plataforma.

Making Science ha desplegado este sistema como parte de un enfoque más amplio para la adopción de IA que incluye diversas soluciones de inteligencia artificial generativa, con un modelo estructurado de formación por departamentos, un programa interno de “AI Champions” para acompañar su adopción y la integración de métricas de impacto y retorno.

«La elección de Google Agentspace reafirma nuestro compromiso con la innovación tecnológica y nuestra capacidad para liderar una transformación digital real desde dentro. Esta iniciativa nos permite no solo ganar eficiencia, sino aprender desde la experiencia para acompañar mejor a nuestros clientes en sus propios procesos de adopción de inteligencia artificial generativa», explica José Antonio Martínez Aguilar, Fundador y CEO de Making Science.

Esta implementación refuerza el liderazgo de Making Science como compañía pionera en la adopción de tecnologías disruptivas, y se enmarca en su plan estratégico “AI Transformation Quarter”, un programa global que impulsa la integración de herramientas de IA generativa, la automatización de procesos y la capacitación continua de los equipos de la compañía.

Preparados para liderar la implementación en clientes

Además de hacer más eficientes sus propios procesos, la adopción de Agentspace en toda su estructura, desde equipos técnicos hasta áreas de negocio, sitúa a Making Science como aliado estratégico para aquellas empresas que estén interesadas en integrar esta tecnología en su actividad. Gracias a esta experiencia real, la compañía está validando casos de uso, desarrollando metodologías de adopción, creando aceleradores técnicos y plantillas de integración. Al mismo tiempo, se genera conocimiento y expertise para conectar Agentspace con entornos empresariales complejos y mide su impacto con métricas claras de retorno y valor de negocio.

«Con Agentspace avanzamos en nuestra colaboración con Google Cloud para potenciar la inteligencia artificial en entornos empresariales. Esta tecnología representa el futuro de la interacción con datos y aplicaciones corporativas, y al implementarla primero en Making Science, podemos trasladar aprendizajes reales a nuestros clientes, acelerando su adopción y maximizando su impacto.», comenta Álvaro Verdeja, COO – Cloud, IA, Cyber y Software en Making Science.

Como Google Cloud Premier Partner, Making Science refuerza su capacidad para acompañar a las organizaciones en la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial generativa, con un enfoque que combina conocimiento técnico, experiencia operativa y visión de negocio. Esta implementación se alinea con la estrategia de Google Cloud para impulsar la adopción de la tecnología de IA a través de su red de socios certificados.

Sobre Making Science

Making Science es una compañía global especializada en aceleración digital que cuenta en la actualidad con más de 1200 empleados y con presencia y desarrollo tecnológico en 15 mercados: España, Portugal, México, Colombia, Francia, Italia, Reino Unido, Irlanda, Suecia, Dinamarca, Noruega, Finlandia, Alemania, Georgia y EEUU. Como socia consultora de Local Planet, la mayor red mundial de agencias de medios independientes, Making Science desarrolla soluciones tecnológicas y ofrece servicios de marketing digital, Adtech y Martech, tecnologías cloud y software, y ciberseguridad a nivel global, a través de delivery hubs que impulsan la creación de empleo y la disponibilidad de talento tecnológico altamente cualificado. 

Making Science está compuesto por 4 líneas de negocio: la Agencia Digital Global con Tecnología, con servicios de publicidad digital 360 que integran planificación estratégica, creatividad, datos y tecnología; RAISING, la División de Tecnología, que combina la experiencia empresarial con la ciencia de los datos para ofrecer soluciones avanzadas basadas en IA aplicada al marketing; la División de Cloud, Software y Ciberseguridad, con un equipo de más de 400 ingenieros y científicos de datos para el desarrollo de soluciones basadas en la nube y un equipo especializado en ciberseguridad; y el Área de Inversión de Making Science, con Ventis y TMQ, como línea de diversificación de negocio e implementación de las capacidades de todas las áreas de Making Science.  

Con RAISING, la división de tecnología, la compañía se posiciona como referente global en transformación digital y, gracias a sus soluciones tecnológicas ad-machina, Trust Generative AI y Gauss AI, las marcas maximizan sus resultados empresariales con Inteligencia Artificial.

Además, la compañía participa en diversas iniciativas de ESG, entre las que destacan, el Climate Pledge, el Pacto Mundial de las Naciones Unidas y la iniciativa Pledge1%, apoyando a organizaciones sin ánimo de lucro de su comunidad con un fuerte compromiso para obtener impacto positivo en la sociedad.

Making Science

Mónica González, Directora de Marketing y Comunicación – monica.gonzalez@makingscience.com T. 91 309 02 09

Gabinete de comunicación de Making Science

Victoria Blanc | vblanc@kreab.com | T. 635 590 319

Raúl de Pablos| rdepablos@kreab.com | T. 635 586 496

José Luis González | jlgonzalez@kreab.com | T. 661 850 384

A medida que la inteligencia artificial continúa remodelando los panoramas empresariales, Making Science y Google Cloud reunieron recientemente a líderes del sector en la sede madrileña de Google para explorar el impacto transformador de los Agentes de IA en el ámbito empresarial. El encuentro puso de manifiesto cómo las empresas están superando la automatización básica para adoptar sistemas inteligentes y autónomos que están redefiniendo tanto la relación con los clientes como la eficiencia operativa.

La evolución estratégica de la IA Empresarial: de herramientas a entidades autónomas

La evolución de la IA en el entorno empresarial ha sido extraordinariamente rápida. Las empresas han pasado de la experimentación en 2023 a implementaciones reales en 2024. Ahora, en 2025, los agentes de IA están impulsando la siguiente fase de transformación. Estos sistemas inteligentes ya no son meras herramientas, sino que actúan como decisores autónomos capaces de optimizar operaciones, automatizar procesos complejos y acelerar el crecimiento empresarial.

Temas Clave e Insights:

De IA de Caja Blanca a Caja Negra: Adoptando la agilidad sobre el detalle algorítmico

Las empresas se están alejando del “white box” (necesidad de comprender cada detalle algorítmico – IA de caja blanca) para enfocarse en probar los resultados impulsados por IA como “black box” (IA de caja negra). A medida que los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se vuelven más avanzados, el enfoque está cambiando hacia «confiar» en el LLM mientras se aplica el prompting, grounding y testing necesarios; aprovechando la agilidad de la IA, en lugar de diseccionar cada aspecto de cada red neuronal que soporta cada LLM en un Agente de IA.  Este enfoque permite a las organizaciones priorizar la adaptabilidad, el rendimiento y la experiencia del usuario por encima de la transparencia técnica.

Asistentes de IA vs. Agentes de IA: Entendiendo la diferencia

Los Asistentes de IA apoyan las interacciones con los clientes y los procesos internos, pero aún requieren supervisión humana. Los Agentes de IA tienen la capacidad de funcionar de forma independiente, tomando decisiones y actuando sin intervención humana directa. No obstante, una gobernanza eficaz resulta fundamental para garantizar la fiabilidad de estos sistemas autónomos.

Adopción de la IA: Conectando innovación e implementación práctica

Pese a los rápidos avances en IA generativa, su adopción empresarial masiva sigue en fases iniciales. Las organizaciones que buscan maximizar su potencial deben centrarse en:

• Integrar la IA perfectamente en los procesos y APIs de negocio
• Utilizar datos estructurados de alta calidad para mejorar los resultados
• Conectar plataformas para potenciar la automatización y la toma de decisiones

Un caso práctico presentado en el evento mostró cómo la IA conversacional está transformando las búsquedas inmobiliarias. Con más de 30.000 interacciones exitosas y mejores tasas de conversión, esta solución ha potenciado significativamente la experiencia del cliente mientras reduce costes operativos. Los chatbots inmobiliarios ahora mantienen el contexto de la conversación, entienden las necesidades de los usuarios y ofrecen recomendaciones personalizadas. Una propuesta destacada fue la incorporación constante de nuevas propiedades y el enriquecimiento con puntos de interés como colegios, hospitales o paradas de metro desde Google Maps.

Otras potenciales aplicaciones de IA en diversas industrias

• Análisis predictivo: Detección de fraudes y prevención de abusos en redes mediante el análisis de patrones sospechosos.
• Migración de sistemas antiguos: Evaluación de riesgos, costes y plazos para actualizar sistemas informáticos obsoletos.
• Integración de datos: Mejora de la coherencia entre plataformas, potenciando la analítica y la inteligencia de negocio.

Seguridad y Cumplimiento en IA: Garantizando un Despliegue Responsable

A medida que la adopción de IA se escala, la seguridad de los datos, la privacidad y el cumplimiento siguen siendo prioridades críticas. Las discusiones en el evento subrayaron la importancia de:

• Adaptarse a las normativas de privacidad en constante evolución
• Establecer una gobernanza ética para garantizar decisiones responsables
• Implementar medidas de seguridad robustas para proteger la información sensible

Un enfoque estructurado de gobernanza será esencial para mantener la confianza y aprovechar todo el potencial de la IA.

Innovaciones de Google Cloud para Agentes de IA Empresariales

Google Cloud sigue liderando la innovación en IA empresarial, proporcionando herramientas potentes para integrar eficazmente los Agentes de IA en las operaciones empresariales.

Customer Engagement Suite (CES): Gemini 2.0 y el futuro de la IA multimodal

Uno de los anuncios clave en el evento fue la introducción de la integración de Gemini 2.0 en la Customer Engagement Suite (CES), una solución de IA multimodal. Este avance permite a las empresas facilitar interacciones fluidas a través de entradas de voz, texto e imágenes, asegurando una experiencia de cliente fluida y personalizada.

Por ejemplo, un sistema de atención al cliente potenciado por Gemini 2.0 puede interpretar una combinación de consultas basadas en texto, comandos de voz y cargas de imágenes, todo mientras mantiene la comprensión contextual. Este nivel de interacción mejora la satisfacción del cliente y agiliza la eficiencia del servicio.

La adopción de IA multimodal representa un gran salto adelante en la IA empresarial, proporcionando a las organizaciones una plataforma de participación intuitiva y adaptable.

AgentSpace: Eficiencia en el entorno laboral

La introducción de la plataforma AgentSpace de Google aborda un desafío crítico en las empresas modernas: la fragmentación de la información y las herramientas. Al integrar capacidades avanzadas de búsqueda con asistencia impulsada por IA, AgentSpace transforma la forma en que los empleados interactúan con los sistemas empresariales. Esta integración reduce el tiempo dedicado a cambiar entre aplicaciones mientras mejora la toma de decisiones a través de un mejor acceso al conocimiento organizacional.

Los empleados ya no están limitados por datos aislados o la necesidad de navegar por múltiples interfaces. AgentSpace conecta inteligentemente la información relevante, permitiendo decisiones más rápidas y mejor informadas y un entorno de trabajo más productivo.

NotebookLM: Potenciando la inteligencia empresarial

NotebookLM Enterprise demuestra el poder de la IA en investigación y síntesis de información. La capacidad de procesar diversos tipos de contenido —desde documentos hasta vídeos— manteniendo el contexto y generando conclusiones útiles representa un nuevo paradigma en gestión de información.

Imagina analizar un estudio complejo, una presentación en vídeo y varios informes internos en una única interfaz. NotebookLM no solo procesa estos formatos, sino que identifica temas clave, sintetiza información y genera insights prácticos, convirtiendo datos en conocimiento estratégico.

El Futuro de la IA Empresarial

La IA empresarial avanza a un ritmo sin precedentes. La integración de agentes inteligentes no es solo una evolución tecnológica, sino un cambio fundamental en cómo las empresas operan, se relacionan con clientes e impulsan la innovación.

Como socio estratégico de Google Cloud, Making Science continúa guiando a las organizaciones en la adopción, implementación y optimización de la IA. Para empresas que buscan aprovechar esta transformación, nuestro equipo de expertos está listo para acompañarlas hacia una mayor eficiencia, agilidad e inteligencia.

El futuro de la IA empresarial ya está aquí, y las organizaciones que la adopten hoy serán los líderes del mañana.

Hoy en día, la investigación de usuarios es una parte fundamental del diseño de experiencias digitales. Nos ayuda a comprender mejor las necesidades, comportamientos y expectativas de los usuarios para crear productos más intuitivos y funcionales. Sin embargo, los métodos tradicionales de investigación, como entrevistas y pruebas de usabilidad, suelen ser costosos, lentos y difíciles de escalar. Aquí es donde entra en juego la investigación con usuarios sintéticos, una innovación que utiliza inteligencia artificial y agentes autónomos para crear perfiles de usuarios virtuales y simular sus interacciones.

En este artículo, exploramos cómo los usuarios sintéticos están cambiando la forma en que realizamos la investigación UX/UI, sus limitaciones actuales y cómo Making Science está abordando estos desafíos con su propio modelo avanzado de usuarios sintéticos.

¿Qué son los usuarios sintéticos?

Los usuarios sintéticos son perfiles generados por IA que simulan las características, necesidades y comportamientos de usuarios reales. Estos perfiles pueden crearse automáticamente, utilizando datos y algoritmos de IA que imitan la diversidad y complejidad de una audiencia real. Herramientas como Delve AI y Synthetic Users permiten a cualquier persona generar personas detalladas con información sobre su contexto, frustraciones, objetivos y características psicológicas. A través de estas plataformas, los equipos de diseño pueden crear rápidamente perfiles que representan una muestra diversa de usuarios sin necesidad de reclutar a individuos reales.

Ventajas de la investigación con usuarios sintéticos

Escalabilidad y eficiencia

La principal ventaja de los usuarios sintéticos es su capacidad para simular múltiples perfiles en un corto período. Al eliminar la necesidad de gestionar y coordinar grupos de usuarios reales, los equipos de diseño pueden obtener rápidamente datos relevantes de una amplia variedad de personas. Esto hace que la investigación sea mucho más escalable y eficiente, especialmente cuando se necesitan resultados rápidos.

Reducción de costes

Reclutar usuarios reales, realizar entrevistas y llevar a cabo pruebas de usabilidad puede ser costoso y logísticamente desafiante. Con usuarios sintéticos, estos costes se reducen significativamente, ya que no hay necesidad de compensar a los participantes ni gestionar los aspectos logísticos de las sesiones de investigación.

Simulación de escenarios controlados

Con usuarios sintéticos, los equipos pueden simular escenarios muy específicos y observar cómo los usuarios virtuales interactúan con un producto o servicio. Esta flexibilidad permite realizar pruebas de usabilidad con diferentes tipos de usuarios en contextos controlados, facilitando la identificación de problemas antes de lanzar un producto al mercado.

Limitaciones de los usuarios sintéticos

Aunque los usuarios sintéticos ofrecen grandes ventajas, no son una solución completa. Hay algunas limitaciones importantes a considerar:

Falta de empatía real

Aunque los perfiles sintéticos pueden ser increíblemente detallados, no pueden reemplazar la interacción genuina con usuarios reales. Las entrevistas y pruebas de usabilidad proporcionan una conexión emocional que ayuda a los diseñadores a comprender profundamente las motivaciones, puntos de fricción y emociones detrás del comportamiento del usuario. Los usuarios sintéticos, por muy sofisticados que sean, carecen de la complejidad humana necesaria para simular experiencias emocionales auténticas.

Simulaciones superficialmente precisas

Los usuarios sintéticos pueden proporcionar comentarios valiosos, pero a menudo carecen de la complejidad que pueden proporcionar los usuarios reales. Los insights generados por la IA pueden ser demasiado optimistas o simplistas, lo que hace necesario complementarlos con investigación del mundo real para obtener una visión más completa.

Dependencia de datos previos

Los usuarios sintéticos dependen de datos previos para crear perfiles, lo que significa que su precisión depende de la calidad de esos datos. Si esta información es limitada o está desactualizada, los perfiles e insights resultantes pueden no reflejar el comportamiento real del usuario.

Cómo Making Science está redefiniendo los usuarios sintéticos

Entendiendo estas limitaciones, en Making Science hemos desarrollado nuestro propio modelo avanzado de usuarios sintéticos diseñado para superar muchos de estos desafíos. A diferencia de las soluciones convencionales que se centran principalmente en datos demográficos, nuestro modelo integra múltiples capas de información, incluyendo:

• Comportamiento del mercado
• Contexto tecnológico
• Aspectos socioeconómicos
• Tendencias de comportamiento
• Insights del journey del cliente

Además, enriquecemos nuestro modelo con insights sectoriales y de marca—incorporando información sobre el sector, panorama competitivo y elementos específicos de la marca como ofertas de productos, estrategias de precios y posicionamiento. Este enfoque nos permite simular experiencias de usuario más realistas que tienen en cuenta las dinámicas específicas de la industria y la percepción de la marca.

Pero lo que verdaderamente distingue a nuestro modelo es su capacidad para incorporar datos reales de diversas fuentes, como entrevistas con usuarios, grupos focales e informes de clientes. Incluso puede enriquecerse con datos de call center, asegurando una comprensión más profunda y auténtica del comportamiento del usuario.

Además, nuestro modelo sobresale en la validación en etapas tempranas. Puede probar propuestas de rediseño en la etapa de boceto o wireframe, proporcionando insights accionables para determinar si el nuevo enfoque mejora la experiencia del usuario. Esta capacidad acelera la toma de decisiones y mejora los resultados del diseño, ayudando a los equipos a iterar con mayor confianza.

Casos de uso en Investigación UX/UI

Aunque los usuarios sintéticos no deberían reemplazar completamente la investigación con usuarios reales, tienen un papel importante en el ciclo de vida de la investigación UX/UI. Algunos de los casos de uso más relevantes incluyen:

Investigación exploratoria

Los usuarios sintéticos son ideales para las primeras etapas de investigación, donde el objetivo es explorar problemas potenciales y generar hipótesis. Al crear personas sintéticas basadas en datos demográficos y de comportamiento, los diseñadores pueden obtener una comprensión inicial de su audiencia antes de sumergirse en estudios más costosos y complejos.

Pruebas de conceptos y prototipos

Antes de realizar pruebas con usuarios reales, los equipos de diseño pueden utilizar usuarios sintéticos para evaluar ideas de diseño, prototipos y características. Esto permite una validación rápida de conceptos y ajustes antes de lanzar prototipos a usuarios reales.

Validación de funcionalidades

Los usuarios sintéticos pueden utilizarse para validar nuevas características o cambios en un producto. A través de simulaciones, los diseñadores pueden observar cómo diferentes segmentos de usuarios interactúan con el producto y si las nuevas características satisfacen sus necesidades.

IA y la validación del affordance de interfaces

Uno de los avances más emocionantes que la IA ya permite es la validación del affordance de nuestras interfaces. En términos simples, el affordance se refiere a la capacidad de una interfaz para indicar intuitivamente cómo debe utilizarse un elemento. La IA puede analizar y predecir cómo los usuarios interactuarán con ciertos elementos de la interfaz, ayudándonos a mejorar la accesibilidad, claridad y usabilidad en nuestros diseños. Gracias a las simulaciones con usuarios sintéticos, podemos observar y ajustar las interacciones antes de implementar cambios en un producto real, permitiéndonos optimizar la experiencia del usuario de manera más eficiente.

El futuro de los usuarios sintéticos en la investigación UX/UI

El campo de la investigación con usuarios sintéticos continúa evolucionando. En Making Science, nuestro modelo avanzado de usuarios sintéticos no solo integra capas complejas de datos demográficos y de comportamiento, sino que también enriquece los perfiles con feedback real de usuarios de entrevistas, grupos focales, informes de clientes, interacciones de call centers e insights específicos del sector. Este enfoque único permite simulaciones más matizadas y realistas.

Además, la capacidad de nuestro modelo para probar wireframes y bocetos lo distingue, permitiendo la detección temprana de desafíos de diseño y ciclos de iteración más rápidos.

Sin embargo, es esencial recordar que la investigación con usuarios reales siempre debe ser la base de cualquier estrategia de diseño. Los usuarios sintéticos son una herramienta poderosa para complementar la investigación, pero no deben reemplazar un análisis profundo de las necesidades, expectativas y emociones de los usuarios.

TL;DR

La investigación con usuarios sintéticos está abriendo nuevas oportunidades para los equipos de diseño y desarrollo de productos. Si bien no reemplaza el trabajo con usuarios reales, proporciona una alternativa escalable y rentable para obtener insights preliminares y validar ideas rápidamente. La clave está en saber cuándo y cómo utilizar esta tecnología de manera efectiva, integrándola en un enfoque de investigación más amplio y equilibrado.

En Making Science, apoyamos a nuestros clientes en la implementación de estas tecnologías innovadoras para mejorar sus procesos de investigación de usuarios. Nuestro modelo propietario de usuarios sintéticos se destaca por integrar tanto insights demográficos como datos de usuarios reales, incluso de centros de llamadas, y enriquecer el análisis con insights específicos del sector y la marca. Además, validamos conceptos de rediseño en la etapa de wireframe, optimizando las experiencias de usuario desde las fases más tempranas. El futuro de la investigación UX/UI es prometedor, y estamos listos para liderar este cambio.

El IT lento está obsoleto. En un mundo donde la velocidad define a los ganadores, aferrarse a los métodos tradicionales significa quedarse atrás. Las empresas que no innovan rápidamente sin comprometer la seguridad y la escalabilidad corren el riesgo de desaparecer. Los modelos de IT tradicionales ya no pueden hacer frente a la creciente demanda de lanzamientos de software rápidos, infraestructuras cloud resilientes y experiencias de usuario sin fricciones. Es aquí donde entra en juego DevOps, no solo como una solución técnica, sino como una estrategia clave para la supervivencia y el crecimiento.

Las empresas que integran DevOps con éxito experimentan un menor tiempo de comercialización, reducción de costes y mayor fiabilidad del sistema. Diversos estudios muestran que los equipos de DevOps de alto rendimiento:

• Despliegan software 30 veces más rápido que los equipos de IT tradicionales
• Experimentan un 75% menos de despliegues fallidos
• Se recuperan de fallos 24 veces más rápido

A medida que las empresas aceleran su adopción del cloud, la Especialización en DevOps de Google Cloud sirve como un referente de excelencia en la entrega de estos beneficios. Making Science ha conseguido recientemente esta especialización, reforzando nuestra capacidad para ayudar a las empresas a automatizar operaciones, mejorar la seguridad y escalar entornos cloud de manera eficiente.

Cómo DevOps aporta valor medible a los negocios

1.Aceleración del desarrollo de software con automatización

Las empresas que dependen de procesos manuales de desarrollo y despliegue suelen enfrentarse a ciclos de lanzamiento prolongados y una calidad de software inconsistente. DevOps introduce pipelines de integración y despliegue continuo (CI/CD), permitiendo a las organizaciones:

• Desplegar nuevas funcionalidades más rápido y con mayor frecuencia
• Reducir los errores humanos automatizando tareas repetitivas
• Mejorar la colaboración entre los equipos de desarrollo y operaciones

Caso de uso: Una empresa de e-commerce que sufría caídas frecuentes de su sitio web durante eventos de alta demanda adoptó la automatización de DevOps para agilizar sus despliegues. Al automatizar las pruebas y la gestión de lanzamientos, redujeron el tiempo de despliegue de semanas a horas, garantizando una experiencia de compra sin interrupciones.

2.Mejora de la seguridad sin frenar la innovación

La seguridad a menudo se trata como un proceso separado, lo que lleva a que las vulnerabilidades se detecten demasiado tarde en el ciclo de desarrollo. DevSecOps, un componente clave de DevOps, integra los controles de seguridad desde el inicio, reduciendo riesgos sin sacrificar la agilidad. Las empresas se benefician de:

• Escaneos de seguridad automatizados y verificaciones de cumplimiento
• Identificación y resolución más rápidas de vulnerabilidades
• Menor tiempo de inactividad debido a incidentes de seguridad

Caso de uso: Una empresa de servicios financieros que enfrentaba estrictos requisitos regulatorios adoptó DevSecOps para automatizar los informes de cumplimiento y las auditorías de seguridad. Esto redujo sus costos de cumplimiento, asegurando que cada actualización de software cumpliera con los estándares de la industria.

3.Escalado eficiente de infraestructura cloud

Muchas organizaciones tienen dificultades para escalar sus aplicaciones sin sobreaprovisionar recursos y aumentar los costes. DevOps, combinado con la infraestructura escalable de Google Cloud, permite:

• Autoescalado para gestionar picos de tráfico de manera eficiente
• Optimización de costes al alinear los recursos cloud con la demanda
• Mayor resiliencia del sistema con mecanismos automatizados de failover

Caso de uso: Un proveedor de telecomunicaciones que expandió sus servicios a nuevos mercados necesitaba garantizar un rendimiento consistente de sus aplicaciones en diferentes regiones. Al adoptar prácticas DevOps, optimizaron su infraestructura cloud, reduciendo el tiempo de inactividad de los servidores y disminuyendo los costes de cloud.

¿Por qué DevOps ahora es una ventaja competitiva?

Las empresas que adoptan DevOps no solo logran eficiencia operativa, seguridad robusta y ahorro de costes, sino que también se adelantan a la competencia. DevOps ya no es exclusivo de empresas tecnológicas; minoristas, bancos, proveedores de salud y fabricantes también lo están aprovechando para:

• Reducir el tiempo de lanzamiento de nuevos productos y servicios
• Optimizar los costes de IT y desarrollo mediante automatización
• Reforzar la seguridad sin comprometer la agilidad
• Mejorar las experiencias de los clientes con aplicaciones más confiables

Con la aceleración de la transformación digital en todos los sectores, las empresas que no adopten DevOps corren el riesgo de quedarse atrás. Una estrategia empresarial moderna debe incluir operaciones cloud automatizadas, seguras y escalables, y eso es precisamente lo que DevOps permite.

¿Cómo comenzar con DevOps para tu negocio?

Implementar DevOps requiere más que herramientas; implica un cambio cultural y operativo. Aquí tienes algunos pasos clave para comenzar:

1. Evaluar los procesos actuales: Identificar cuellos de botella en el desarrollo, despliegue y seguridad.
2. Automatizar donde sea posible: Introducir pipelines CI/CD, infraestructura como código (IaC) y pruebas de seguridad automatizadas.
3. Adoptar prácticas cloud-native: Utilizar infraestructura cloud escalable, computación sin servidores y contenedores.
4. Garantizar la seguridad desde el inicio: Implementar DevSecOps para mantener el cumplimiento normativo sin frenar la innovación.
5. Colaborar con especialistas: Trabajar con expertos certificados para acelerar la adopción y maximizar el impacto.

Preparando tu Empresa para el Futuro con DevOps

DevOps no es solo una mejora en la eficiencia IT; es un facilitador del crecimiento empresarial. Las empresas que lo integran en su estrategia cloud, modelo de seguridad y esfuerzos de automatización obtienen una ventaja competitiva significativa.

La especialización en DevOps de Google Cloud garantiza fiabilidad para las empresas, asegurando que trabajen con expertos probados en transformación cloud. Making Science, con sus seis especializaciones en Google Cloud, ofrece un soporte integral a las empresas que buscan:

• Escalar operaciones cloud de manera eficiente.
• Reforzar la seguridad mientras aceleran la innovación.
• Reducir costes mediante la automatización y el uso optimizado del cloud.
• Mejorar la fiabilidad del software y la satisfacción del cliente.

Mantenerse a la vanguardia en la era digital requiere algo más que tecnología… exige un cambio de mentalidad y estrategia.

¿Quieres descubrir cómo DevOps puede transformar tu negocio? Ponte en contacto con nuestro equipo para diseñar una estrategia a medida alineada con tus objetivos.

En un mundo donde los datos son el nuevo oro, su protección se ha convertido en una prioridad absoluta para empresas de todos los tamaños. El año 2024 nos ha dejado importantes lecciones sobre seguridad digital, con casos que han puesto de manifiesto vulnerabilidades críticas en la gestión de datos personales. Ayuntamientos, hospitales, periódicos, la DGT o grandes compañías como Telefónica, Deloitte o el Banco Santander han sido solo algunos de los ejemplos de víctimas que se han visto afectados por problemas de datos sensibles expuestos públicamente. Este 2025 no será menos, los ciberdelincuentes cada vez más preparados y más originales, están listos para mejorar sus vectores de ataque.

¿Está tu organización preparada para los desafíos de protección de datos de 2025? Descubre los errores de protección de datos más relevantes del último año y cómo evitarlos en tu empresa durante este nuevo año.

1. Uso inadecuado de Inteligencia Artificial: El arma de doble filo

La Inteligencia Artificial continúa transformando todo a su paso. La proliferación de modelos y su integración con diversas herramientas han ampliado significativamente el acceso a la información, aunque a menudo sin considerar cómo se emplean esos datos en los procesos de entrenamiento de los modelos. 

Como ejemplo, las demandas contra OpenAI por vulneraciones de privacidad marcaron un antes y un después en la forma en que consideramos el uso de datos en el entrenamiento de modelos de IA. Las herramientas de inteligencia artificial disponibles en el mercado actual son infinitas, modelos, plataformas, extensiones, asistentes de código, todas ellas son muy útiles y eficientan nuestro trabajo pero en muchas ocasiones los usuarios desconocen completamente que ocurre con la información que utilizan. 

¿Cómo blindar tu empresa en 2025?

• Implementa evaluaciones de impacto en privacidad antes de adoptar cualquier herramienta de IA. 
• Implementa contenedores aislados (sandboxing) para aplicaciones de IA (suele ser posible con instancias de pago).
• Desarrolla políticas claras sobre qué información puede compartirse con asistentes de IA.
• Apuesta por la educación sobre el uso responsable de la IA en lugar de restricciones excesivas

2. Comunicaciones sin cifrar: Una puerta abierta a los ciberdelincuentes

Las comunicaciones sin cifrar se han convertido en una de las principales vías de acceso para ciberdelincuentes, quienes aprovechan esta vulnerabilidad para interceptar datos sensibles en tránsito. Imaginemos enviar todas las cartas en sobres transparentes. 

Las comunicaciones sin cifrar son particularmente peligrosas en el actual ecosistema empresarial híbrido, donde los datos viajan constantemente entre oficinas, hogares y la nube. Cuando estos datos viajan «en texto plano», cualquier actor malintencionado con acceso a la red puede interceptar, leer y manipular la información sin dejar rastro. Es como gritar información confidencial en medio de una plaza pública esperando que nadie más esté escuchando.

El problema se magnifica en entornos multi-cloud, donde los datos atraviesan múltiples puntos de red antes de llegar a su destino. En 2024, el 40% de las violaciones de datos se produjeron precisamente por esta vulnerabilidad, con un coste medio superior a los 5 millones de euros por incidente. Más preocupante aún, estas brechas tardaron una media de 283 días en ser detectadas, tiempo durante el cual los atacantes tuvieron acceso libre a información sensible.

Tu escudo para 2025:

• Implementa cifrado de extremo a extremo en todas tus comunicaciones
• Adopta soluciones robustas de gestión de claves
• Establece un calendario de auditorías regulares de tus sistemas de cifrado

3. Control de accesos deficiente: El eslabón más débil

Imagina un edificio corporativo donde todas las puertas están abiertas, sin registro de quién entra o sale, y donde cualquier empleado puede acceder a la caja fuerte. Esta es la analogía perfecta para describir cómo muchas empresas gestionaron sus accesos digitales en 2024.

La complejidad y la carga de trabajo que implica gestionar los accesos de forma correcta y vigilada hace que muchas organizaciones fallen en aspectos críticos: antiguos empleados mantienen sus credenciales activas meses después de su salida, privilegios elevados otorgados para proyectos puntuales permanecen indefinidamente, y cuando los atacantes logran comprometer un único punto de acceso, encuentran un camino prácticamente despejado para moverse lateralmente por toda la red corporativa.

El caso Snowflake de 2024 nos dejó una lección clara: más de 165 empresas sufrieron brechas de seguridad por no activar la autenticación multifactor. Un error básico con consecuencias devastadoras.

Tu estrategia ganadora para 2025:

• Implementa el principio de mínimo privilegio de forma rigurosa
• Invierte en sistemas IAM de última generación
• Utiliza sistemas de MFA obligatorios
• Programa revisiones trimestrales de permisos de acceso

4. Vigilancia insuficiente: El precio de la desatención

La matemática es simple: según IBM, las organizaciones con equipos de seguridad reducidos pagaron 1,76 millones de dólares más en costes por filtraciones. Se sigue subestimando la inversión en ciberseguridad, cuestión de prioridades, las pymes no consideran que la ciberseguridad sea una de ellas y esto puede acarrear filtraciones de datos, pérdidas de dinero, de clientes o de reputación.

Tu plan de acción para 2025:

– Implementa sistemas de monitoreo 24/7 con análisis de comportamiento

– Adopta herramientas de detección de amenazas potenciadas por IA

-Contar con un partner especializado para la implementación de medidas de monitorización y seguimiento de entornos híbridos multi-cloud

5. Inversión insuficiente en formación y sistemas: El falso ahorro

Las empresas que apostaron por la IA y la automatización en seguridad ahorraron 2,2 millones de dólares en costes por infracciones durante 2024. La formación y concienciación juegan un papel fundamental en este ámbito, si tus empleados conocen los riesgos y los problemas, estarán mucho más alerta en su día a día. En Making Science, se detectaron alrededor de 2500 casos de phishing y por ello, concienciamos a nuestros empleados con pruebas internas actualizadas con las últimas metodologías de ataque, de forma que nos mantenemos entrenados y en forma.

Tu inversión inteligente para 2025:

• Destina un presupuesto específico a formación en ciberseguridad
• Moderniza tu infraestructura con tecnologías de seguridad avanzadas
• Implementa programas regulares de simulacros de seguridad como campañas de phishing.

Conclusión: La protección de datos como ventaja competitiva

En 2025, la protección de datos no será solo una obligación legal, sino una ventaja competitiva crucial. Las empresas que aprendan de los errores del pasado e implementen soluciones proactivas no solo protegerán su información sensible, sino que ganarán la confianza de sus clientes y partners.

¿Estás listo para convertir la protección de datos en tu aliado estratégico? El momento de actuar es ahora. La inversión en seguridad de datos no es un gasto, es una inversión en el futuro de tu empresa.

¿Necesitas ayuda para implementar estas medidas en tu organización? Contáctanos para una evaluación gratuita de la seguridad de tus datos.

A medida que nos acercamos a 2025, los líderes tecnológicos enfrentan un momento crucial. La convergencia de la autonomía de la IA, los avances cuánticos y la colaboración humano-máquina no solo está reconfigurando la tecnología, sino que está transformando fundamentalmente la forma en que las empresas crean y capturan valor. Basándonos en estudios y reportes de Gartner e IDC, exploramos cómo los CIOs y otros líderes tecnológicos y de negocio con visión de futuro están navegando este nuevo panorama.

La apuesta nunca ha sido más alta. Con el 50% de las organizaciones G1000 enfrentando cambios regulatorios divergentes para 2025 y el 85% implementando políticas formales de gobernanza de IA, los líderes tecnológicos deben equilibrar la innovación con la responsabilidad. No se trata solo de adoptar nuevas tecnologías, sino de diseñar el futuro del negocio en sí.

El Nuevo Paradigma de la IA

El panorama de la IA está evolucionando rápidamente y la IA Generativa está surgiendo como una fuerza poderosa. Esta tecnología transformadora no solo automatiza tareas, sino que también crea productos, servicios y modelos comerciales completamente nuevos. A medida que la IA Conversacional continúa avanzando, las organizaciones aprovechan cada vez más esta tecnología para impulsar la innovación, optimizar las operaciones y mejorar las experiencias de los clientes.

Según una investigación reciente de Google Cloud, los primeros usuarios están viendo beneficios significativos, que incluyen:

• Aumento del 45% en la productividad.
• Experiencia y engagement de usuario mejorada en un 85% 
• Fortalecimiento del 56% de la postura de seguridad.
• Crecimiento de los ingresos de un 86% 

Para aprovechar al máximo el potencial de la IA, las organizaciones deben adoptar un enfoque estratégico. Esto incluye:

• Gobernanza ética de la IA: Establecer pautas claras para garantizar el desarrollo y la implementación responsables de la IA.
• Preparación cuántica: Prepararse para la era de la computación cuántica mediante la implementación de algoritmos criptográficos resistentes a la cuántica.
• Colaboración entre humanos e IA: Aprovechar la IA para aumentar las capacidades humanas e impulsar la innovación.

Cabe destacar que la aparición de la IA Generativa marca un cambio fundamental en la forma en que las organizaciones abordan la automatización y la toma de decisiones. Estos agentes autónomos pueden planificar, adaptar y ejecutar de forma independiente estrategias complejas, y se encargarán del 15% de las decisiones empresariales cotidianas en 2028. Esto exige tanto visión como una gobernanza cuidadosa.

Las investigaciones revelan que las organizaciones deben formalizar políticas y supervisión para abordar los riesgos de la IA, incluidas las consideraciones éticas, la protección de la marca y la seguridad de la información personal. En 2025, el 85% de las organizaciones alinearán la gobernanza de la IA con los objetivos empresariales estratégicos, lo que la convertirá en una piedra angular de la transformación digital.

Al adoptar estos principios y reconocer el potencial transformador de la IA Generativa, las organizaciones pueden navegar por las complejidades del panorama de la IA y surgir como líderes en la era digital.

En seguridad, emergen dos tendencias críticas:

• Infraestructura preparada para la cuántica: Para 2027, solo el 50% de las organizaciones aprovecharán eficazmente la IA para la detección y resolución de incidentes. Las organizaciones deben comenzar a hacer la transición a algoritmos resistentes a la cuántica ahora, siguiendo un enfoque estructurado desde la evaluación hasta la implementación.
• Defensa contra la desinformación: Para 2028, el 50% de las empresas invertirá en capacidades especializadas de seguridad contra la desinformación, frente al 5% en 2024. Esta inversión refleja el creciente reconocimiento de que la reputación y la confianza son tan cruciales como la protección de datos en un mundo impulsado por la IA.

La Evolución de la Computación

El futuro de la computación no es ni puramente en la nube ni puramente local, es híbrido inteligente. Este nuevo paradigma combina:

• Computación energéticamente eficiente: A medida que las cargas de trabajo de IA se intensifican, la sostenibilidad se convierte en una prioridad a nivel de junta directiva. Las nuevas arquitecturas de computación prometen ganancias de eficiencia sustanciales al tiempo que cumplen con las responsabilidades ambientales.
• Inteligencia ambiental invisible: Hasta 2028, la proliferación de sensores de bajo costo y dispositivos IoT se centrará en aplicaciones prácticas: reducir costos, mejorar la eficiencia y permitir la toma de decisiones en tiempo real.
• Arquitecturas híbridas: Las organizaciones deben equilibrar la seguridad con la innovación, combinando el control local con la escalabilidad en la nube para optimizar el rendimiento y el cumplimiento.

Colaboración Humano-Máquina

Quizás lo más transformador sea la evolución de la forma en que los humanos y las máquinas trabajan juntos. Para 2030, el 80% de los humanos interactuarán regularmente con robots inteligentes, mientras que la computación espacial crea nuevos paradigmas para la colaboración y la creatividad.

Algunos estudios predicen que para 2028 el 80% de los CIO de G1000 serán reclutados externamente, destacando la necesidad de líderes que puedan orquestar esta sinergia humano-máquina de manera efectiva. El éxito requerirá:

• Experiencia en innovación digital
• Capacidades de liderazgo estratégico
• Versatilidad de la industria
• Competencia en gestión del cambio

Implicaciones Estratégicas

Para los líderes tecnológicos, estas tendencias convergen para crear tanto oportunidades como imperativos. El éxito en 2025 y más allá requerirá:

• Un enfoque equilibrado de la autonomía y la gobernanza de la IA
• Preparación proactiva para las amenazas de seguridad cuántica
• Inversión estratégica en infraestructura de computación sostenible
• Orquestación cuidadosa de la colaboración humano-máquina

Otro reporte predice que para 2028, el 50% de las organizaciones adoptarán herramientas de vanguardia para abordar la brecha de habilidades digitales y de IA, reduciendo la dependencia del talento especializado y mejorando las capacidades de la fuerza laboral para la innovación.

El panorama tecnológico de 2025 exige más que solo experiencia técnica, requiere visión estratégica y conocimiento del negocio. Los líderes que puedan navegar estas tendencias intersecantes y mantener el enfoque en la creación de valor empresarial definirán la próxima era de la transformación digital.

El futuro se acerca más rápido de lo que pensamos. ¿Qué tan preparada está tu organización para estos cambios transformadores? En Making Science, comprendemos las implicaciones de estas tendencias y cómo ayudar a las organizaciones a gestionar el cambio de manera eficaz. Ponte en contacto con nuestros expertos para analizar cómo estas tendencias se alinean con tu estrategia empresarial y prepararte para los cambios que se avecinan.

En el evento GenAI: The New Frontier of Customer Experience, organizado en colaboración con Google Cloud, analizamos cómo la Inteligencia Artificial Generativa está transformando la forma en que las empresas comprenden, construyen y optimizan la experiencia del cliente (CX). En este encuentro exploramos el potencial de GenAI para revolucionar la capacidad de ingesta, estructuración y análisis de grandes volúmenes de datos; la personalización de interacciones; y la creación de experiencias dinámicas y centradas en el usuario en múltiples canales y puntos de contacto.

GenAI: Una Nueva Perspectiva en CX, UX y UI

Uno de los aspectos iniciales, fue la diferenciación entre los conceptos de Customer Experience (CX), User Experience (UX) y User Interface (UI), y el impacto que GenAI puede tener en cada uno a corto y medio plazo. Aunque estas áreas son complementarias, cada una juega un rol esencial en la creación de experiencias cohesivas y fluidas para los clientes.

El evento permitió profundizar en temas como la posibilidad de contar con un activo que hasta ahora no se ha tenido casi en cuenta a la hora de construir la experiencia de los clientes: la conversación, ya que se trata de datos no estructurados tradicionalmente complejos de tratar. Además, discutimos cómo integrar CX, UX y UI para diseñar estrategias efectivas que fomenten una conexión más sólida con los usuarios en cada punto de contacto.

Esto cambia el modelo clásico de construcción de experiencias, ya que por un lado tenemos la capacidad de contar con muchos más datos para esta definición de experiencias memorables que buscamos para nuestros clientes. Pero a la vez, nos permite dar un salto radical en el modelo: pasamos de definir una experiencia lo mejor posible para el máximo número de personas -THE BEST FOR THE MANY/MOST- a poder definir experiencias personalizadas para cada usuario -THE BEST FOR YOU- de manera ágil gracias a la capacidad de GenAI no sólo de analizar sino de crear contenido y distribuirlo en los canales adecuados. 

De Datos No Estructurados a Experiencias Significativas en CX 

Como hablamos, con GenAI y la revolución que supone en el manejo de datos no estructurados, podremos incorporar cualquier clase de conversación con los usuarios, como interacciones en redes sociales, chats, llamadas a centros de atención, visitas a tiendas físicas, feedback y valoraciones u otros datos que tradicionalmente son difíciles de analizar. Esta capacidad de ingesta, estructuración, análisis y síntesis va a ir permitiendo a las empresas obtener una visión más profunda y de manera incremental de las necesidades del cliente y, con ello, diseñar experiencias más estratégicas.

La construcción de estas experiencias no sólo se limita a puntos de contacto aislados, sino que abarca toda la relación del cliente con la marca. GenAI facilita una experiencia conectada y adaptativa, desde el primer contacto hasta la retención a largo plazo.

Más Allá de los Chatbots: Conversaciones Enriquecidas

Hasta ahora, uno de los primeros pasos que se ha dado en cuanto al uso de GenAI para la construcción de mejores experiencias, son los chatbots. Estos  ya no son solo herramientas de respuesta rápida. Gracias a GenAI, estos sistemas ahora son capaces de enriquecer las conversaciones al recordar interacciones previas, analizar feedback y aprender de cada nueva interacción. Esto no solo permite ofrecer una experiencia CX más significativa y personalizada, sino que convierte cada interacción en una valiosa fuente de datos. 

Al recopilar y analizar esta información, las empresas pueden generar insights significativos que impulsan la mejora continua, afinando estrategias y optimizando la experiencia del cliente a lo largo del tiempo. Estos chatbots avanzados logran responder con relevancia y empatía, adaptándose a los intereses y necesidades de cada usuario.

Contenido personalizado y ágil: de CX estática a CX dinámica

La introducción de GenAI, además, hace entrar en juego una nueva variable: el tiempo real. Esta capacidad de entender al usuario mejor y en tiempo real, nos permite crear experiencias personalizadas para cada momento. Los usuarios ya no caen en modelos de arquetipos o clusters actitudinales, socioeconómicos, … los usuarios no son entes estáticos, sino que interactúan con las marcas de maneras muy diferentes según diversas variables y esto lo podemos empezar a tener en cuenta ahora y generar las interacciones de manera adecuada.

GenAI redefine la creación de contenido al generar texto, audio, video, imágenes, HTML y código de manera precisa y personalizada. La elección del modelo adecuado y su configuración son cruciales para alinear los resultados con las necesidades específicas de cada empresa.

Técnicas clave incluyen:

• Fine-tuning: Ajustar modelos preentrenados para contextos específicos.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Mejorar la precisión al integrar datos relevantes.
• Prompt Engineering: Diseñar prompts efectivos para obtener resultados consistentes y estratégicamente alineados.

Un aspecto clave es la colaboración multidisciplinaria necesaria para lograr un brand-tuning efectivo. Expertos en UX/UI, analistas de datos, estrategas de contenido y equipos de diseño trabajan juntos para garantizar que los modelos no solo generen contenido eficiente, sino también coherente con los valores y la identidad de la marca. Al optimizar la elección del modelo, la configuración y los procesos de personalización, las empresas pueden reducir costes, acelerar la producción de contenido y mejorar la experiencia del cliente a lo largo de todo su recorrido.

Transformación del CX en Activos Digitales Tradicionales 

GenAI también está ayudando a la transformación  de activos digitales tradicionales, como los sitios web y aplicaciones, llevándolos a ser más conversacionales e intuitivos. A medida que la navegación se vuelve más orientada a la conversación, los usuarios experimentan una interacción fluida, lo que influye cada vez más directamente en cómo abordar la UX de estos assets, adaptándolos al nuevo contexto de interacción con los usuarios. Los equipos de UI y UX deben trabajar en colaboración para optimizar el diseño y los flujos de navegación, asegurando que cada canal y punto de contacto sea claro, visualmente atractivo y fácil de utilizar.

Google Cloud: Aliado Tecnológico para una Transformación Integral

La visión de un CX hiperpersonalizado y dinámico es posible gracias a las avanzadas tecnologías de Google Cloud:

• Vertex AI permite desarrollar y ajustar modelos de IA, incluyendo el uso de Model Garden para acceder a modelos preentrenados, como los potentes modelos de lenguaje Gemini. Estos modelos procesan grandes volúmenes de datos no estructurados, facilitando la personalización a escala.
• BigQuery ayuda a analizar datos históricos y en tiempo real desde múltiples fuentes, como redes sociales o plataformas de comercio electrónico, ofreciendo insights valiosos para la toma de decisiones.
• Agent Builder, una herramienta para crear asistentes conversacionales avanzados, y los modelos Gemini, habilitan experiencias más naturales y contextuales en todos los puntos de contacto.

El Futuro del CX: Hiperpersonalización y Conexión

GenAI está redefiniendo cómo las empresas crean conexiones más significativas con sus clientes, transformando experiencias estáticas en interacciones dinámicas y personalizadas. El futuro de CX, UX y UI reside en la capacidad de integrar tecnología avanzada con una visión estratégica colaborativa que aproveche el poder de los datos y la personalización.

Si buscas transformar la experiencia de tus clientes con tecnología de vanguardia y estrategias innovadoras, este es el momento. Descubre cómo GenAI puede impulsar la evolución de tu empresa hacia un CX hiperpersonalizado y alineado con las expectativas de tus usuarios.

¿Listo para dar el siguiente paso? Contacta a nuestro equipo y descubre cómo podemos ayudarte a implementar estas soluciones en tu negocio.