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  La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Ya no se trata únicamente de responder preguntas, generar textos o analizar grandes cantidades de información. Ahora, las empresas buscan agentes de IA capaces de ejecutar tareas, coordinar procesos y tomar decisiones que tengan consecuencias reales en sus operaciones. Sin embargo, existe un desafío fundamental: tener acceso a los datos no significa comprender el negocio . Un agente de inteligencia artificial puede disponer de información completa y actualizada y, aun así, tomar una decisión equivocada si desconoce las relaciones entre las empresas, los procedimientos internos y las reglas que determinan cómo deben interpretarse esos datos. El problema de una IA que solo ve datos Imaginemos un agente de IA encargado de supervisar los pagos de una empresa. Al analizar una factura, detecta una inconsistencia y decide bloquear el pago. Desde una perspectiva estrictamente documental, su decisión podría parecer razonable. Pe...

  ¿Puede un equipo de tres o cinco personas operar con la eficiencia de una organización mucho más grande? La inteligencia artificial autónoma está abriendo nuevas posibilidades para coordinar tareas, responder consultas, organizar información y automatizar procesos que antes requerían horas de trabajo manual. La diferencia ya no consiste solamente en utilizar una IA para escribir un texto o responder una pregunta. La nueva generación de agentes de inteligencia artificial puede participar en flujos de trabajo completos, interactuar con distintas herramientas y ejecutar acciones dentro de límites previamente definidos. Esta evolución plantea una oportunidad importante para pequeñas y medianas empresas: hacer más con los recursos disponibles, reducir tareas repetitivas y dedicar más tiempo a las decisiones que realmente necesitan experiencia humana. ¿Qué son los flujos de trabajo autónomos con IA? Un flujo de trabajo autónomo es una secuencia de tareas que se ejecutan de forma coord...

  La inteligencia artificial está evolucionando desde modelos capaces de responder preguntas hasta agentes que pueden ejecutar tareas y participar en procesos empresariales reales. Sin embargo, existe una diferencia fundamental entre conocer las mejores prácticas de una industria y comprender cómo funciona una organización específica. Un agente de inteligencia artificial puede dominar las normas contables internacionales (NIIF/IFRS), los principios de US GAAP, los procesos de la cadena de suministro o las mejores prácticas de compras. Pero ese conocimiento general no garantiza que pueda tomar decisiones correctas dentro de una empresa. Para actuar de manera autónoma y confiable, la IA necesita algo más que conocimientos teóricos: necesita contexto empresarial. 1. El conocimiento general no es suficiente Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) pueden analizar información, explicar conceptos, resumir documentos y generar recomendaciones basadas en patrones aprendidos. No obstant...

  Microsoft está impulsando una nueva generación de ordenadores Windows diseñada para ejecutar inteligencia artificial directamente en el dispositivo. La compañía ha presentado nuevos equipos Surface basados en el NVIDIA RTX Spark y, al mismo tiempo, nuevas capacidades de Windows 11 orientadas al funcionamiento de agentes de inteligencia artificial. La estrategia combina procesamiento local, servicios en la nube y nuevas herramientas de seguridad para crear una plataforma de inteligencia híbrida , en la que determinadas tareas pueden ejecutarse directamente en el ordenador mientras otras recurren a la nube cuando se necesita mayor capacidad. RTX Spark: inteligencia artificial directamente en el PC Uno de los protagonistas de esta nueva generación es el NVIDIA RTX Spark , una plataforma que combina una GPU con arquitectura Blackwell, una CPU basada en Arm y memoria unificada. La configuración puede alcanzar hasta 128 GB de memoria unificada y está diseñada para ejecutar localmente...

  La adopción de la inteligencia artificial en las empresas ha dejado atrás la etapa de simple experimentación. El nuevo desafío consiste en integrar agentes de IA autónomos capaces de planificar tareas, utilizar herramientas y ejecutar procesos de principio a fin, sin perder la supervisión humana. A diferencia de un chatbot tradicional, un agente de IA puede analizar un objetivo, dividirlo en diferentes tareas, consultar información, utilizar aplicaciones y adaptar sus acciones según los resultados obtenidos. Pero aumentar la autonomía también introduce nuevos riesgos. Por eso, la pregunta clave para las empresas no es solamente cuánto pueden automatizar, sino cómo hacerlo sin perder el control operativo, la seguridad de los datos y la capacidad de supervisión . Arquitectura y despliegue de agentes inteligentes Los agentes de IA modernos funcionan mediante ciclos de planificación, ejecución y evaluación. Para incorporarlos de forma segura en entornos empresariales, es necesario e...

  Los agentes de inteligencia artificial no siempre necesitan escribir una respuesta completa. Muchas veces solo tienen que tomar una decisión: elegir una herramienta, seleccionar una acción o determinar cuál de varias opciones disponibles es la más adecuada. Para este tipo de tareas llega CLM-8B , un modelo desarrollado por investigadores vinculados a Stanford y NVIDIA que utiliza un enfoque diferente al de los modelos generativos tradicionales. En determinadas pruebas, CLM-8B consiguió una latencia de hasta nueve veces menor que Jev, un sistema de referencia para este tipo de decisiones. La ventaja está relacionada con una característica especialmente interesante: la posibilidad de reutilizar las representaciones de acciones que ya han sido calculadas . ¿Qué es CLM-8B? CLM-8B pertenece a una nueva categoría denominada Contrastive Language Models (CLM) . A diferencia de un modelo de lenguaje convencional, que genera texto token por token, CLM-8B está diseñado para comparar un est...

 La inteligencia artificial está dejando de ser una tecnología experimental para convertirse en una herramienta utilizada por empresas de distintos sectores. Automatizar tareas, analizar información, responder consultas y acelerar procesos son algunas de las aplicaciones que están cambiando la forma en que trabajan las organizaciones. El avance de los modelos de inteligencia artificial generativa y de los agentes de IA está ampliando todavía más estas posibilidades. En lugar de limitarse a responder preguntas, los sistemas actuales pueden participar en procesos que requieren varias etapas, siempre bajo los permisos y controles establecidos por la organización. ¿Cómo utilizan las empresas la inteligencia artificial? La inteligencia artificial puede incorporarse a numerosas áreas de una empresa. Entre las aplicaciones más habituales se encuentran: Automatización de tareas administrativas. Análisis de grandes cantidades de datos. Atención y soporte al cliente. Generación y revisión de...

  La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Durante los últimos años, gran parte de las personas ha utilizado la IA como un asistente al que se le hacen preguntas o se le dan instrucciones para obtener una respuesta. Ahora están apareciendo los llamados agentes de inteligencia artificial, sistemas diseñados para recibir un objetivo, dividirlo en diferentes tareas y utilizar herramientas digitales para intentar completarlo. Este cambio puede modificar la forma en que se realizan muchas actividades dentro de una empresa, desde analizar información hasta preparar documentos, gestionar tareas o atender determinadas solicitudes de los clientes. ¿Qué es un agente de inteligencia artificial? Un agente de IA es un sistema capaz de recibir un objetivo y realizar una serie de acciones para intentar conseguirlo. La diferencia principal con un chatbot tradicional está en la capacidad de actuar sobre diferentes herramientas y servicios. Por ejemplo, en lugar de limitarse a re...