Imagina una IA que no solo responde—actúa. Una IA que no solo analiza—decide. Una IA que no solo asiste—logra objetivos. Esto es la IA agéntica, y está a punto de cambiarlo todo.

La IA agéntica desbloquea todo el poder de la inteligencia artificial

Los recientes avances en inteligencia artificial (IA) han desbloqueado nuevas capacidades extraordinarias. La IA agéntica representa el siguiente paso en la aplicación de estos avances, creando sistemas que pueden razonar, tomar decisiones y actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos específicos. Aprovechando los últimos modelos de IA, los sistemas agénticos van más allá de la simple ejecución de tareas, como la generación de texto, para gestionar de forma independiente procesos complejos e interactuar directamente con el software empresarial.

Esto hace que la IA agéntica sea particularmente idónea para los desafíos empresariales del mundo real. Un agente de IA puede monitorizar su entorno, comprender contextos cambiantes, crear planes y ejecutarlos a través de diferentes sistemas digitales—todo sin supervisión humana constante. Esto les permite gestionar flujos de trabajo complejos de múltiples pasos y generar resultados empresariales tangibles de una manera que la automatización y la IA anteriores no podían lograr.

Un verdadero cambio de paradigma, no solo Automatización 2.0

Persisten varios debates sobre si los agentes son simplemente una nueva forma de automatización o algo mucho mayor. Los hechos ofrecen un claro respaldo a lo segundo.

Las empresas experimentaron beneficios con la primera «evolución» de la automatización de procesos empresariales, conocida hoy como Automatización Robótica de Procesos (RPA). Los bots de RPA dieron a las empresas una forma de automatizar tareas altamente estructuradas y repetitivas dentro de entornos estables. Seguían scripts predefinidos y a menudo tenían dificultades cuando se enfrentaban a cambios o condiciones inesperadas.

Por otro lado, el auge de la IA generativa (gen AI) introdujo una herramienta poderosa para tareas no estructuradas y creativas. Su capacidad para funcionar con competencia similar a la humana impulsó una adopción rápida y generalizada: según el informe “State of AI Infrastructure 2025” de Google Cloud, el 98% de las organizaciones están usando o experimentando con ella. Sin embargo, usar solo la IA generativa para transformar los procesos empresariales fundamentales y obtener un ROI claro ha demostrado ser un desafío.

La IA agéntica supera estas limitaciones combinando el poder de razonamiento de la IA generativa con la capacidad de actuar en los sistemas empresariales. Los agentes pueden manejar flujos de trabajo complejos con múltiples pasos, aprender de los resultados y adaptarse a nueva información—todo de forma autónoma. Esto permite a las empresas ir más allá de la simple automatización de tareas y rediseñar los procesos fundamentales.

Las transformaciones reales ya están en marcha

Este salto cualitativo en capacidades tiene implicaciones significativas para el funcionamiento de las empresas. Tomando un ejemplo del mundo real en el contexto de la adjudicación de reclamaciones de seguros, la RPA ha tenido dificultades durante mucho tiempo con las excepciones, como interpretar descripciones no estructuradas de reclamaciones o lidiar con la ambigüedad generada por documentación incompleta, a menudo escalando casos cuando no se cumplen las condiciones exactas.

La IA agéntica transforma esto. Los agentes pueden utilizar la IA generativa para extraer detalles relevantes de entradas multimodales, luego validarlos teniendo en cuenta las reglas de la póliza y el historial del miembro, y recuperar documentos de respaldo sin depender de una lógica rígida. Va más allá de la simple auto-adjudicación, ya que se coordinan proactivamente con otros sistemas para recopilar documentos faltantes y evaluar el riesgo a partir de datos multimodales. Un agente puede entonces orquestar la resolución completa de principio a fin, desde procesar autónomamente un alcance más amplio de reclamaciones hasta iniciar el pago, mejorando significativamente las tasas de procesamiento directo y liberando a los especialistas para trabajo de alto criterio.

La perspectiva de Making Science: De la automatización a la transformación del ADN

En Making Science, vemos la IA agéntica como algo más que la siguiente evolución de la automatización: es una reconfiguración fundamental del ADN organizacional. Así como el ADN contiene las instrucciones que permiten a los organismos percibir, adaptarse y prosperar en entornos cambiantes, la IA agéntica proporciona el blueprint de inteligencia que permite a las empresas operar con similar autonomía y adaptabilidad.

Esto es lo que Gonzalo Valdés, nuestro Director de Estrategia y Consultoría, denomina «la transformación del ADN». No se trata de añadir agentes de IA a tus procesos existentes, sino de reimaginar tu organización como un organismo inteligente donde los agentes forman el sistema nervioso, los datos fluyen como la sangre y las decisiones ocurren a la velocidad del pensamiento.

La tabla de comparación muestra la marcada diferencia. En el mundo «antiguo», las empresas reaccionan. En el mundo agéntico, anticipan. En el mundo antiguo, los procesos son rígidos. En el mundo agéntico, se adaptan. Esto no es una mejora incremental: es un salto evolutivo.

Vamos a sincerarnos, ¿alguna vez has elegido un creador de contenido un poco como consultas tu horóscopo? Con un disimulado cruce de dedos y la esperanza de que los astros, o en este caso los algoritmos, se alineen para obrar un milagro en tus métricas. Si te sientes identificado, tu enfoque hacia el marketing de influencers quizás se siente más cercano a una predicción que a un plan con fundamento. 

El universo de los creadores es magnético y promete conexiones y resultados estelares. Pero depender de la intuición o de verdades universales en el ámbito digital es un poco como esperar que Mercurio retrógrado te solucione el trimestre. En Making Science preferimos la astronomía a la astrología cuando se trata de marketing.

Por eso, hoy vamos a desmontar mitos alrededor de los creadores de contenido, que aunque a veces se extienden más rápido que el último challenge viral, pueden estar boicoteando tus campañas más brillantes sin que te des cuenta. 

Mito 1: Si no tiene millones de seguidores no funciona

Un clásico en el firmamento de las suposiciones. La lógica parece simple: a más seguidores, mayor impacto. Pero si solamente estás apuntando a las cuentas con más ceros, podrías estar perdiéndote todo un universo de posibilidades. 

Aunque la notoriedad de un macroinfluencer es innegable por su alcance, la efectividad en el marketing de creadores es mucho más que un juego de números grandes. Los perfiles micro y nano emergen y se posicionan como verdaderos catalizadores de engagement. Imagina la diferencia entre un anuncio en una valla publicitaria y una recomendación de alguien en quien confías plenamente.

Sus audiencias, a menudo segmentadas y profundamente leales, perciben sus recomendaciones con un nivel de confianza y cercanía difícil de replicar a gran escala. Esto no significa que debamos descartar a grandes nombres, sino que debemos entender que la estrategia más inteligente a menudo reside en la combinación adecuada. Priorizando la calidad de la conexión y la afinidad real con la marca sobre el simple volumen.

Mito 2: Los creadores se venden al mejor postor

La idea de que la autenticidad de los creadores es a veces un cometa Halley es otra creencia recurrente en el sector. Los profesionales del contenido son los primeros que saben que la autenticidad no es negociable para el éxito a largo plazo. 

El activo más preciado de un creador es, precisamente, la credibilidad y la confianza que ha cultivado con su comunidad. Una recomendación que se percibe como forzada o desalineada con los valores e intereses del perfil y su audiencia no solo es ineficaz, sino que puede dañar irreparablemente esa relación. 

Las colaboraciones más fructíferas son aquellas donde existe una sintonía genuina entre la marca, el mensaje del creador y las expectativas de su público. Se trata de encontrar ese sweet spot donde la promoción se siente natural y aporta valor.

Mito 3: El ROI del marketing de influencers es imposible de medir

Y llegamos a la nebulosa más temida: la idea de que el dinero invertido se pierde en un agujero de gusano sin un rastro claro de su efectividad. Spoiler: medir el impacto del marketing con creadores no solo es posible, sino esencial.

La clave está, como siempre, en una planificación estratégica: definir objetivos claros desde el inicio (¿Buscamos notoriedad? ¿Consideración? ¿Conversión directa?), seleccionar los KPIs adecuados que reflejen esos objetivos, y utilizar las herramientas y metodologías de seguimiento correctas. 

Existen múltiples vías para trazar el camino desde la colaboración hasta el resultado tangible: desde códigos de descuento únicos y enlaces de afiliado personalizados, hasta el análisis del incremento en tráfico web cualificado, menciones de marca, generación de leads o incluso ventas directas atribuidas.

Lograr un ROI óptimo implica asegurar que la estrategia esté claramente definida y la medición sea precisa, lo cual permite capitalizar la verdadera efectividad del canal y del perfil.

Así que como ves, navegar el universo del marketing con creadores no tiene por qué basarse en suposiciones. Dejar de lado estas creencias limitantes no es solo ver las cosas con más claridad, es darle a tu estrategia el combustible que necesita para alcanzar resultados que realmente brillen.

Porque el éxito en este campo no depende de alineaciones fortuitas, el marketing de creadores es efectivo cuando se basa en estrategia y datos. Podríamos resumirlo en menos ‘predicción’ y más ‘precisión’. 

Y precisamente esto es lo que nos apasiona en Making Science: convertir el potencial en rendimiento medible para que tus campañas con creadores no solo inspiren, sino que también funcionen. 

En un entorno laboral que se hace cada vez más dinámico y multicultural, la comunicación se ha convertido en una habilidad esencial. No basta con ser escuchado; es fundamental/importante que nuestro mensaje sea entendido y genere retroalimentación efectiva. Aquí es donde entra la comunicación asertiva: una herramienta clave para expresarnos con claridad, al mismo tiempo que construimos relaciones positivas y productivas con nuestros colegas y superiores.

La necesidad de comunicarse asertivamente es evidente cuando consideramos la variedad de personalidades y roles que coexisten en el entorno laboral. Desde interacciones diarias con compañeros hasta reuniones con directivos, cada instancia es una oportunidad para mejorar nuestra forma de comunicarnos, ayudándonos a enfrentar situaciones complejas con más confianza y seguridad. 

Además, la comunicación asertiva no solo aumenta nuestra efectividad profesional, sino que también contribuye al bienestar personal. Al expresarnos adecuadamente, reducimos el estrés asociado con malentendidos y evitamos la frustración de sentirse ignorados o subestimados. Esto, impacta en nuestra satisfacción laboral y en un ambiente armonioso y cooperativo. Pero, ¿Qué es la comunicación asertiva y cómo podemos aplicarla?

La comunicación asertiva es un estilo de interacción que permite a las personas expresar sus pensamientos, sentimientos y necesidades de manera clara y directa, sin menospreciar ni agredir a los demás. Se fundamenta en el respeto tanto hacia uno mismo como hacia los demás, promoviendo un intercambio honesto y abierto. Este enfoque ayuda a prevenir conflictos, fomenta la empatía y la colaboración en el entorno laboral. Al practicar la comunicación asertiva, los individuos se auto potencian para establecer relaciones saludables, mejorar la dinámica de equipo y contribuir a un ambiente de trabajo más positivo y productivo.

Entonces, ¿Cómo aplicarla en un entorno laboral? 

Imagina que llegas a la oficina y un colega está frustrado porque no ha recibido una respuesta a un correo importante. Al practicar la escucha activa en ese momento, elemento clave de la comunicación asertiva donde te centras en tener total atención al mensaje y contexto que se comunica, puedes alentar a esa persona a expresarse completamente. Al prestar atención a su preocupación, no solo entiendes mejor su situación, sino que también le demuestras que valoras su punto de vista. De hecho, al final de la conversación, podrías decir: “Aprecio que me hayas compartido cómo te sientes al respecto. Ahora entiendo claramente lo que necesitas de mí”.

Además de escuchar, expresarte con claridad es fundamental para evitar malentendidos. Por ejemplo, en una reunión sobre un nuevo proyecto, utilizando un lenguaje preciso y directo, podrías decir: “Para el próximo trimestre, necesitamos aumentar la producción en un 20%”. Este enfoque no solo brinda claridad, sino que también establece expectativas concretas, mejorando la eficiencia del trabajo en equipo. La ambigüedad puede provocar confusiones que afectan el rendimiento general; ser claro ayuda a evitarlo.

Técnicas prácticas para mejorar la comunicación asertiva:

Para aplicar la comunicación asertiva de manera efectiva en el entorno laboral, existen diversas técnicas prácticas que pueden facilitar este proceso: 

• Role-playing: El uso de simulaciones o role-playing, es una de las más efectivas, en esta los empleados pueden practicar situaciones típicas que enfrentan en su día a día, cómo negociar plazos o dar retroalimentación constructiva. Lo ideal es que se realice en un entorno neutro y con la confianza de que la participación en este es beneficioso para el equipo.
• Técnicas de respiración y control emocional: Este es un enfoque que nos permite la autorregulación y facilita la toma de decisiones, por ejemplo, antes de una conversación difícil, tómate un momento para respirar profundamente y centrarte en tus pensamientos. Esto te ayudará a mantener la calma y a expresarte de manera más clara y controlada. 
• Técnica del «sándwich»: Esta técnica se enfoca en ayudar a regular el ambiente y las expectativas de todas las partes involucradas a través de tus comentarios, es decir, comenzar con un elogio, seguido de la crítica constructiva y finalizar con otro aspecto positivo. Estas técnicas pueden no solo mejorar tus habilidades de comunicación, sino también contribuir a crear un ambiente de trabajo más respetuoso y colaborativo.
• Perspectiva personal: Un enfoque personal ayuda a abordar temas difíciles de manera más comprensiva. Si, por ejemplo, un compañero suele interrumpirte en las reuniones, en lugar de señalarlo directamente, podrías decir: “Yo siento que mis ideas no están siendo escuchadas cuando las interrupciones ocurren”. Esto no solo facilita un diálogo más constructivo, sino que también reduce la probabilidad de que la otra persona se sienta atacada.

La comunicación asertiva no solo mejora las interacciones diarias, sino que también establece un camino hacia un entorno laboral más colaborativo y comprensivo. Al practicar estas técnicas, no solo proteges tu bienestar, sino que también contribuyes a un espacio donde todos se sientan valorados y escuchados, fomentando un estilo de comunicación asertivo nos permite no solo expresar nuestras ideas y necesidades con claridad, sino también crear un ambiente donde el respeto y la colaboración sean primordiales.

Te invito a reflexionar: ¿Cómo ha impactado tu forma de comunicarte en tus relaciones profesionales? ¿Has notado diferencias al aplicar la comunicación asertiva?

Compartamos ideas, experiencias y estrategias sobre este tema, porque al final, mejorar nuestra comunicación beneficia tanto a los individuos como a toda la organización/empresa.

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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.

Reconozcámoslo: los datos son la esencia de la empresa moderna y extraer información valiosa de conjuntos de datos complejos se ha convertido en algo crucial para que las organizaciones mantengan una ventaja competitiva.

Pero, ¿de qué sirve una gran cantidad de datos si no puedes desbloquear fácilmente sus secretos? Las herramientas tradicionales de Inteligencia Empresarial, o BI por sus siglas en inglés.I a menudo se perciben como un laberinto que requiere conocimientos técnicos y largas consultas para extraer insights.

¿Y si pudieras simplemente conversar con tus datos?

El Explore Assistant de Looker, impulsado por las notables capacidades de la IA Generativa, hace que esto sea una realidad al permitir análisis conversacionales y hacer que la exploración de datos sea más accesible e intuitiva que nunca. Con GenAI, interactuar con los datos se vuelve tan natural como tener una conversación que responde instantáneamente y con precisión a tus preguntas comerciales en lenguaje claro.

De Dashboards a Diálogos: La evolución de la Inteligencia Empresarial

La Inteligencia Empresarial ha experimentado una transformación dramática a lo largo de los años. Hemos progresado de informes estáticos y hojas de cálculo engorrosas a paneles interactivos que ofrecen una representación visual de la información. Sin embargo, incluso con estos avances, se seguía requiriendo un cierto nivel de competencia técnica y un profundo conocimiento de las estructuras de datos, las consultas SQL y las técnicas de manipulación de datos, lo que a menudo planteaba un nuevo conjunto de desafíos para los usuarios.

Según un informe de MarketsandMarkets, «Se espera que el mercado global de IA conversacional crezca de USD 13.2 mil millones en 2024 a USD 49.9 mil millones para 2030, a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 24.9%». Este rápido crecimiento subraya la creciente demanda de herramientas intuitivas de análisis conversacional que pueden democratizar el acceso a los datos y empoderar a los usuarios en todos los niveles de una organización.

Fuente: MarketsandMarkets’ «Conversational AI Market by Component, Type, Application Area, Business Function, Vertical and Region – Global Forecast to 2028» (Estimated release in Q4 2023)

El Explore Assistant de Looker rompe barreras, marcando el comienzo de una nueva era de análisis conversacional. Ahora, cualquier persona de tu organización, independientemente de su formación técnica, puede hacer preguntas sin esfuerzo y obtener respuestas instantáneas a partir de sus datos, ¡sin necesidad de saber de código!

Los beneficios del análisis conversacional

Las nuevas capacidades de Looker ofrecen una multitud de ventajas para las empresas que buscan convertirse en verdaderamente basadas en datos:

• Mayor accesibilidad: Empodera a los usuarios en todos los departamentos y niveles para interactuar con los datos y obtener información valiosa.
• Insights más rápidos: Elimina la necesidad de manipulación compleja de datos, proporcionando respuestas en tiempo real a tus preguntas de negocio.
• Toma de decisiones mejorada: Permite decisiones más rápidas y mejor informadas basadas en datos.
• Mayor alfabetización de datos: Fomenta una cultura basada en datos al alentar la exploración y comprensión de los datos.
• Ahorro de tiempo: Libera tiempo valioso para los analistas y otros equipos, permitiéndoles centrarse en tareas más estratégicas.

Al aprovechar el poder del análisis conversacional y la IA generativa, las empresas de diferentes industrias pueden descubrir información útil, tomar decisiones basadas en datos e impulsar resultados significativos.

¿Listo para experimentar el futuro del BI?

Únete a nosotros en nuestro evento exclusivo, «GenAI + BI: Accelerating Time-to-Insight with Looker», que tendrá lugar el 19 de septiembre de 2024 en Google Madrid. Junto con Fabrizio Russo, Cloud BI Specialist en Google Cloud, profundizaremos en el mundo de la analítica conversacional con demos interactivas. Además, escucharás a uno de nuestros clientes, que compartirá su experiencia y caso de éxito aplicando estas innovadoras herramientas.

Making Science: Tu socio en la transformación basada en datos

En Making Science, nos apasiona ayudar a las empresas a aprovechar el poder de Looker y la IA Generativa para alcanzar sus objetivos. Nuestro equipo de expertos tiene un historial probado de implementaciones exitosas en una amplia gama de industrias.

Entendemos que cada negocio es único, y trabajamos estrechamente con nuestros clientes para desarrollar soluciones a medida que respondan a sus necesidades específicas.

El futuro de la Inteligencia Empresarial es Conversacional, y el Explore Assistant de Looker está liderando el camino. Asóciate con Making Science y embárcate en un viaje de descubrimiento basado en datos que transformará tu negocio.

La promesa de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) parece ilimitada: desde la elaboración de textos de marketing atractivos hasta la resolución de complejas consultas de clientes.  Aunque los grandes modelos de lenguaje (LLM) son impresionantes, a menudo carecen del conocimiento específico y actualizado necesario para alcanzar su máximo potencial, especialmente en el ámbito contexto empresarial. Aquí es donde entra en juego una nueva tecnología: la Generación Aumentada de Recuperación, o RAG por su significado en inglés Retrieval-Augemented Generation. Este enfoque innovador está transformando la forma en que los sistemas de Inteligencia Artificial procesan y entregan información, cerrando la brecha entre la impresionante generación de lenguaje y sus aplicaciones en el mundo real.

El problema de la IA genérica

Imagine implementar un chatbot capacitado en un LLM general para responder las preguntas de clientes sobre tus productos. Si bien puede describir elocuentemente el concepto general de tus ofertas, podría fallar al enfrentarse a preguntas sobre características específicas, últimas actualizaciones o disponibilidad de stock. Esto se debe a que los LLM se entrenan con conjuntos de datos masivos que pueden no incluir información única o las actualizaciones recientes de tu organización.

¿El resultado? Respuestas imprecisas o irrelevantes que frustran a los usuarios y erosionan la confianza en su implementación de IA.Infrastructure for a RAG-capable generative AI application using Google Cloud services

RAG: inyectando contexto y precisión en la IA Generativa

RAG es una técnica que potencia las capacidades de la IA Generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM) combinándolos con fuentes de conocimiento externas. Imagínatelo como darle a un sistema de IA la capacidad de verificar datos y actualizar su conocimiento en tiempo real. El reciente informe Data and AI Trends 2024 de Google destaca la creciente importancia de los datos operativos para desbloquear el potencial de la IA Generativa para aplicaciones empresariales, convirtiendo a RAG en una tecnología crucial para las empresas que buscan aprovechar GenAI.

Cómo funciona RAG: una visión simplificada

1. Integración de conocimientos: Todos los datos relevantes se transforman en un formato estandarizado y se almacenan en una biblioteca de conocimientos con capacidad de búsqueda.
2. Vectorización: Algoritmos avanzados convierten esta información en representaciones numéricas llamadas vectors embeddings, permitiendo una búsqueda y recuperación eficientes.
3. Procesamiento de consultas: Cuando un usuario hace una pregunta, RAG traduce la consulta en un vector y busca información relevante en la biblioteca de conocimientos.
4. Respuesta contextualizada: El LLM recibe tanto la consulta del usuario como la información contextual recuperada, generando una respuesta precisa, específica y actualizada.

Los principales beneficios de RAG para tu negocio

Lo más importante es que RAG mejora la precisión y relevancia de las respuestas generadas por IA al proporcionar a los usuarios respuestas exactas basadas en datos específicos de la organización, lo que aumenta la confianza y la satisfacción. También permite el acceso a la información en tiempo real, equipando a la IA con los datos más recientes para garantizar que las respuestas estén siempre actualizadas y relevantes, una capacidad crucial para campos dinámicos como las finanzas o el servicio al cliente.

Además, RAG puede generar importantes ahorros de costes. Al indexar información relevante y recuperar solo los datos más pertinentes para responder una pregunta, RAG permite el uso de indicaciones mucho más pequeñas. Esto es particularmente ventajoso cuando se trata de grandes conjuntos de datos, como un sitio web completo. Los nuevos modelos como Gemini-1.5 pueden manejar hasta 2 millones de tokens, pero llamar a dicho modelo para cada consulta simple sería prohibitivamente caro. RAG optimiza este proceso, haciéndolo más rentable.

Al ofrecer interacciones personalizadas y conscientes del contexto a través de chatbots, asistentes virtuales y otras aplicaciones impulsadas por GenAI, RAG puede mejorar significativamente la experiencia del cliente. Además, RAG brinda a los empleados acceso a información integral y contextualizada, facilitando y agilizando la toma de decisiones informadas en toda la organización.

Ejemplos de RAG en acción

Las aplicaciones de RAG son amplias y ofrecen posibilidades emocionantes para empresas de diversos sectores. A continuación te compartimos algunos ejemplos de cómo RAG está cerrando la brecha entre la poderosa generación de lenguaje y la resolución de problemas del mundo real:

• Servicio al cliente mejorado con chatbots más inteligentes: Imagina chatbots que van más allá de respuestas genéricas. RAG permite a los chatbots acceder a una gran cantidad de conocimiento, extrayendo detalles específicos de productos, guías de solución de problemas o incluso información personalizada de pedidos. Esto significa resoluciones más rápidas y precisas para los clientes y una reducción de la carga sobre los equipos de soporte humano.
• Insights basados en datos de Social Listening: Las redes sociales son una mina de oro para conocer el sentimiento de los clientes, pero filtrar el ruido puede ser abrumador. RAG puede potenciar la escucha social no solo identificando menciones de marca sino también analizando el contexto y el sentimiento detrás de ellas. Esto permite a las empresas comprender las percepciones de los clientes, rastrear la efectividad de las campañas e identificar tendencias emergentes con mayor precisión.
• Personalización avanzada para programas de fidelización: Las recompensas genéricas no resuenan con los clientes exigentes de hoy en día. RAG puede analizar datos individuales de los clientes, desde el historial de compras hasta el comportamiento de navegación, para adaptar y personalizar las recomendaciones y ofertas de los programas de fidelización. Imagina recibir un descuento en un producto que has visto recientemente o ser recompensado por la interacción constante con una marca que amas. Este nivel de personalización fomenta relaciones más fuertes con los clientes e impulsa lealtad.

Integrando RAG en sistemas existentes

Si bien el potencial de RAG es inmenso, su integración en sistemas existentes requiere una planificación y ejecución cuidadosas. Las empresas deben considerar factores como el preprocesamiento de datos, la selección de modelos y la optimización de parámetros para garantizar un rendimiento óptimo. Además, las organizaciones deben estar preparadas para abordar posibles desafíos, como problemas de calidad de datos o la necesidad de hardware especializado para manejar implementaciones a gran escala. Al trabajar con socios experimentados y asignar recursos suficientes, las empresas pueden navegar con éxito estas complejidades y desbloquear todo el valor de RAG para sus casos de uso específicos.

Conclusión: El futuro de la IA es Contextual

RAG representa un salto significativo en la IA Generativa, pasando de la generación de lenguaje genérico a sistemas verdaderamente inteligentes capaces de comprender y responder a los matices de tu negocio. A medida que la tecnología RAG continúe evolucionando, podemos esperar ver aplicaciones más sofisticadas. Los sistemas futuros podrían no solo proporcionar información, sino también tomar acciones basadas en esa información, abriendo nuevas posibilidades para la automatización y el soporte a la toma de decisiones.

En Making Science, entendemos que el futuro de la IA Generativa radica en su capacidad para procesar y aprovechar la información dentro de su contexto adecuado. Si bien RAG es todavía un campo en evolución, su potencial para transformar las operaciones comerciales es innegable. Como expertos en soluciones basadas en datos, Making Science está comprometida a ayudar a nuestros clientes a navegar el cambiante panorama de la IA Generativa y desbloquear el poder de tecnologías como RAG para impulsar el éxito empresarial.