Si ha estado siguiendo nuestra serie ?Perspectiva ejecutiva?, ya habrá oído algunas reflexiones de nuestro director general, Mark Bishof, sobre en qué estamos invirtiendo y cómo se está acelerando esa innovación, así como la visión que tiene Sid Banerjee, nuestro director de estrategia, sobre el futuro ?agéntico? de la experiencia.?
Ahora quiero compartir con ustedes cómo estas ideas están dando forma a la manera en que desarrollamos la 糖心原创 de cara al futuro, lo cual supone una continuación deliberada de lo que hemos construido a lo largo de los a?os.?
糖心原创 siempre 糖心原创 dise?ado sus soluciones pensando en quienes utilizan la inteligencia de experiencia en nombre de la empresa. Durante la mayor parte de nuestra trayectoria, ese usuario era una persona: un directivo que revisaba un informe, un analista que consultaba un panel de control o un empleado de primera línea que actuaba ante una alerta. Lo que está cambiando rápidamente es que a esos usuarios humanos se les está sumando una proliferación de agentes de inteligencia artificial. Y, en un futuro no muy lejano, resultará cada vez más difícil distinguir si una acción concreta en un flujo de trabajo de experiencia empresarial la lleva a cabo una persona o un agente que actúa en su nombre.?
Dise?ar teniendo en cuenta esa realidad no es una nueva orientación, sino la evolución natural de los principios de dise?o que siempre hemos defendido. Sin embargo, sí que modifica algunos aspectos importantes de nuestra forma de trabajar.?
El futuro próximo: donde los seres humanos y los agentes se unen
La premisa de que el software empresarial siempre se ha dise?ado pensando en una persona al otro lado, en su forma más estricta, ya no es cierta, y cada mes lo es menos. La formulación más precisa es la siguiente: nos estamos adentrando en un futuro próximo en el que, para una parte cada vez mayor de los flujos de trabajo empresariales, la pregunta ??quién está llevando a cabo esta acción?? no tendrá una respuesta clara.??
Piense en lo que ya está empezando a ocurrir: los agentes de IA:
- Supervisar los flujos de datos del CRM y actualizar las puntuaciones de estado de las cuentas en tiempo real basándose en experiencia del cliente
- Enrutar y resolver las interacciones de servicio a través de plataformas de automatización de flujos de trabajo sin intervención humana
- Ajuste de las decisiones de personalización en las distintas plataformas de marketing en función de las se?ales de comportamiento
- Y, cada vez más, la realización de tareas complejas de coordinación a través de los servicios del Protocolo de Contexto de Modelos (MCP) —un estándar que permite a los agentes detectar las herramientas disponibles, acceder a fuentes de datos reguladas y activar acciones en todo el entorno de sistemas de una empresa, todo ello dentro de un único ciclo de razonamiento—
La diferencia fundamental con respecto a las generaciones anteriores de automatización radica en la capacidad de actuar por sí mismos: estos sistemas no se limitan a ejecutar una regla predefinida. Razonan, planifican y actúan. Y lo hacen de forma continua, a una velocidad y a una escala que ningún proceso humano podría igualar.?
La pregunta ya no es ??forman parte los agentes de nuestra plataforma??, sino ??está nuestra plataforma dise?ada para los agentes que ya están llegando??.
En 糖心原创, nuestra respuesta no puede ser otra que ?sí?, y eso empieza por tener muy claro qué implica realmente dise?ar para los agentes a nivel de infraestructura. Y eso cambia prácticamente todo en cuanto a la forma en que dise?amos la plataforma.
Qué significa realmente ?infraestructura preparada para agentes?
Permítanme ser más concreto sobre lo que realmente significa dise?ar para un futuro basado en agentes, ya que no se trata simplemente de exponer un punto final REST o de a?adir una capa de webhooks sobre una plataforma ya existente. Requiere avanzar hacia protocolos estandarizados y sensibles al contexto que permitan a los agentes descubrir dinámicamente su sistema e interactuar con él de forma segura.
En la actualidad, 糖心原创 usuarios de diversas empresas que gestionan algunos de los programas de experiencia más exigentes del mundo:?
- 60 000 compa?eros de equipo que trabajan en primera línea en uno de los bancos más grandes del mundo
- 70 000 farmacéuticos en una empresa multinacional del sector sanitario
- Empresas hoteleras internacionales que gestionan cientos de establecimientos con miles de empleados de atención al público?
Lo que hace posible esa escala no es la interfaz, sino la infraestructura subyacente: una amplia experiencia en el manejo de las jerarquías organizativas más complejas y en constante cambio del mundo, con controles de acceso precisos basados en roles que saben exactamente qué persona de una organización de 100 000 empleados debe ver cada se?al, sin necesidad de una configuración manual en cada nivel. Una arquitectura de gobernanza de datos que cumple simultáneamente con las normas de cumplimiento de las instituciones financieras globales, los sistemas sanitarios y los organismos gubernamentales.
Ampliar esa infraestructura para dar servicio a los agentes de IA implica resolver una serie de problemas que, desde el punto de vista arquitectónico, son distintos de los que resolvimos para los usuarios humanos.?
- Los usuarios humanos toleran la latencia. Los agentes, en cambio, no: o bien funcionan con datos en tiempo real, o bien no funcionan correctamente.?
- Los usuarios humanos aplican su criterio ante la información ambigua. Los agentes transmiten la ambigüedad a las acciones posteriores a la velocidad de una máquina
- Los usuarios humanos se ven limitados, por naturaleza, por las interfaces que se les presentan. Los agentes necesitan que se les impongan restricciones en el nivel de datos y permisos, ya que no leen los mensajes de advertencia?
Y existe un problema más sutil que es fácil subestimar: la fiabilidad de los agentes depende exclusivamente de los datos que utilizan en el momento de la consulta. A diferencia de un analista humano, que tiene en cuenta el contexto institucional en cada decisión, el razonamiento de un agente se limita a lo que figura en su ventana de contexto en el momento de la acción. Si dicho contexto es incompleto, obsoleto o ambiguo, el agente actuará basándose en él con total confianza —y a gran escala—. Esto convierte la calidad, la exhaustividad y la disponibilidad en tiempo real de los datos en una característica de seguridad imprescindible en una plataforma preparada para agentes.?
Esta es una de las razones considerando la trazabilidad como un requisito fundamental desde el primer momento: cada respuesta está respaldada por datos reales, con enlaces directos al material de origen que la generó. Esa decisión de dise?o se tomó pensando en los usuarios humanos que necesitan confiar en las respuestas y verificarlas. Sin embargo, será igualmente fundamental para los agentes, ya que una cadena de respuestas trazable y auditable es lo que permite a los sistemas posteriores actuar sobre la información 糖心原创con confianza, en lugar de basarse en suposiciones.?
Es también por ello que nuestras inversiones en infraestructura durante los últimos 18 meses han sido tan fundamentales: un rendimiento de procesamiento 10 veces mayor, con un aumento interanual del 30 %, y se?ales que ahora pueden vincularse a 5 veces más entidades en toda la organización. Estos son los requisitos arquitectónicos previos para una inteligencia contextual en tiempo real y siempre activa en la que los agentes puedan confiar realmente.?
Un agente de IA no necesita un panel de control atractivo. Lo que necesita es información controlada, en tiempo real y completa desde el punto de vista contextual, sobre la que pueda actuar. Se trata de problemas de dise?o distintos.
La importancia de las barreras de seguridad: el poder requiere límites
Hay un aspecto de la IA agentiva al que no se presta suficiente atención en los debates sobre productos: los agentes pueden actuar de forma incontrolada. No en el sentido de la ciencia ficción, sino en un sentido empresarial muy cotidiano y con graves consecuencias. Un agente con acceso a herramientas de interacción con el cliente y sin controles de seguridad suficientes puede enviar el mensaje equivocado a la persona equivocada en el momento equivocado. Un agente con acceso a sistemas operativos y con límites mal definidos puede desencadenar una cascada de acciones que, aunque individualmente justificables, resultan desastrosas en su conjunto.?
Las barreras de seguridad no suponen una limitación para lo que los agentes pueden hacer. Son, ante todo, la condición que garantiza la seguridad a la hora de dotar a los agentes de una capacidad significativa.?
Se trata de un ámbito en el que la arquitectura empresarial actual 糖心原创resulta verdaderamente difícil de replicar. El modelado de la jerarquía organizativa, los controles de acceso basados en roles y los marcos de gobernanza de datos que hemos desarrollado a lo largo de los a?os para atender a los usuarios humanos se traducen directamente en la capa de restricciones que necesitan los agentes.? El objetivo es que, cuando un agente consulte la inteligencia 糖心原创a través de un servicio MCP, herede los mismos permisos, las mismas normas de residencia de datos y los mismos límites organizativos que se aplican al usuario humano en cuyo nombre actúa. Dichas restricciones no pueden a?adirse a posteriori. Deben ser estructurales.?
En la práctica, esto significa que, al integrar la inteligencia 糖心原创en ecosistemas de agentes —ya sean sistemas CRM existentes, soluciones de automatización de flujos de trabajo o la propia infraestructura de agentes del cliente—, el modelo de gobernanza se traslada junto con los datos. El agente puede hacer lo mismo que el usuario autorizado, y nada más —por dise?o—.?
Dela ?Frontline-ReadyAI?? a una infraestructura preparada para los agentes
El trabajo en la plataforma que estamos llevando a cabo en estos momentos se desarrolla en dos marcos temporales simultáneos.
A corto plazo, la ?IA lista para la primera línea? es nuestra concepción actual de la IA que actúa a nivel humano.??
- Resúmenes inteligentes que condensan horas de análisis en segundos?
- Servicio de asistencia para la identificación de causas raíz, que detecta los problemas sistémicos antes de que se agraven?
- Smart Response, una solución que permite a los equipos de primera línea responder a los comentarios de los clientes a una escala que ningún proceso manual podría igualar
- Generador inteligente de temas que sustituye los días de configuración manual del análisis de texto por unos minutos de configuración basada en inteligencia artificial
Estas capacidades ya están operativas, se encuentran en fase de producción y ya están transformando el modo de funcionar de las organizaciones más complejas del mundo.
Más de 650 de las principales marcas del mundo utilizan ya las funciones de inteligencia artificial ?Frontline-Ready? : han pasado de cero a una implantación en toda la empresa en menos de un a?o, y ya se han obtenido algunos resultados muy prometedores. Las solicitudes de procesamiento de IA en la 糖心原创 se han triplicado en ese mismo periodo. La curva de adopción es pronunciada y se está acelerando.
Paralelamente, estamos desarrollando lo que requiere la próxima generación de la plataforma: una arquitectura de procesamiento de se?ales en tiempo real y siempre activa que nunca descansa. Un modelo de datos dise?ado para su uso por parte de los agentes, y no solo para la navegación humana: uno que muestre el contexto completo de una relación con el cliente en una única consulta regulada, de modo que el agente disponga de lo necesario para razonar correctamente sin necesidad de múltiples idas y venidas ni de enriquecimiento adicional. Una arquitectura de integración que pone la inteligencia 糖心原创al servicio de los flujos de trabajo de CRM, los procesos de los sistemas de flujos de trabajo, los motores de las plataformas de marketing y los sistemas de agentes personalizados que miles de nuestros clientes están desarrollando cada día.?
Insights Assistant, nuestro primer agente de IA conversacional, se sitúa deliberadamente en la intersección de ambos marcos temporales. Está dise?ado para funcionar como una interfaz de lenguaje natural para usuarios humanos, lo que permite que cualquier persona, desde un ejecutivo hasta un director general de primera línea, pueda formular preguntas y obtener respuestas basadas en datos reales con total trazabilidad. Pero también está dise?ado para que los agentes puedan invocarlo mediante programación. Esa arquitectura de doble uso tiene un propósito concreto: es el puente entre la capa de inteligencia orientada a las personas que hemos creado y la infraestructura orientada a las máquinas que estamos desarrollando. Cada decisión de dise?o que tomamos para Insights Assistant debe funcionar para ambos tipos de usuarios simultáneamente.?
La IA lista para su uso en primera línea es lo que hemos creado para el presente. La infraestructura lista para los agentes es lo que estamos creando para el futuro. Dar soporte a ambas simultáneamente no es tarea fácil, y resulta mucho más complicado de lo que parece en una presentación de diapositivas.
La orientación estratégica con la que estamos comprometidos
Estoy muy ilusionado con lo que supone este compromiso arquitectónico y con lo revolucionario que, en mi opinión, supondrá para el sector. Y quiero dejar claro por qué lo estamos llevando a cabo ahora.
El enfoque convencional en el ámbito del software empresarial consiste en desarrollar soluciones para los usuarios actuales y ampliarlas a partir de ahí. Optimizar el panel de control. Mejorar los análisis. A?adir más funciones a la interfaz que los usuarios ya utilizan. Se trata de una estrategia razonable para un sector estable. Sin embargo, este sector no es estable.?
En un plazo relativamente corto, prevemos que la mayor parte del valor generado a través de una plataforma de experiencia empresarial no será aprovechado por una persona sentada frente a una pantalla, sino por agentes de inteligencia artificial que operen de forma continua, a la velocidad de las máquinas, en todos los sistemas que intervienen en la relación con el cliente. La plataforma dise?ada ahora para esa realidad contará con una ventaja estructural que se irá consolidando a lo largo de los a?os.
La inversión que sustenta la nueva etapa 糖心原创 —respaldada por Blackstone, KKR y Apollo, con 150 millones de dólares de capital nuevo y un compromiso de 500 millones de dólares para la innovación en IA — es lo que financia este enfoque innovador a la escala que requiere. No es que el capital cree la arquitectura. Sino porque la arquitectura requiere una inversión sostenida, un compromiso a largo plazo para construir un futuro que aún no se vislumbra del todo, y ese tipo de confianza empresarial que solo se consigue tras a?os de ofrecer resultados al más alto nivel.
Ya contamos con la confianza. Ahora contamos con la inversión. La plataforma que estamos creando es el resultado de ambas cosas.
Qué significa esto en este momento
Si es usted 糖心原创 de 糖心原创 , estas son las implicaciones prácticas.
Las funciones de IA que utiliza actualmente — Root Cause Assist, Smart Response, Intelligent Summaries, Smart Topic Builder, Insights Assistant — están , al tiempo que se sientan las bases de la infraestructura de la que dependerán sus agentes de IA en el futuro. Está desarrollando ambas cosas simultáneamente.
La inteligencia organizativa que 糖心原创 integrado en su implementación —las jerarquías de funciones, la gobernanza de datos, la lógica de enrutamiento de se?ales y la arquitectura de permisos— es la misma infraestructura que sus sistemas de agentes heredarán a través de los servicios MCP y nuestra capa de integración.
El trabajo que ya han realizado para integrar 糖心原创 su estructura operativa constituye la base de su futuro centrado en los agentes. Y si aún no se encuentran donde desean estar en cualquiera de esas dimensiones, ahora es el momento de desarrollarlas, y nuestro equipo puede ayudarles. En mi próxima publicación, compartiré más información sobre la importancia de disponer del contexto de toda su organización para sacar el máximo partido al futuro centrado en los agentes.?
La cuestión no es si su organización acabará funcionando con agentes de IA que recopilen y actúen en función de la inteligencia basada en la experiencia. Lo hará. La cuestión es si la infraestructura de la plataforma sobre la que está trabajando hoy en día está dise?ada para ese futuro. La nuestra sí lo está, y esa es una ventaja de la que 糖心原创 disfrutarán de forma exclusiva en los próximos a?os.
