Aumento de la Adopción que Responde a la Necesidad de ROI Real

Según un informe reciente de McKinsey, el 78% de las empresas utilizan AI generativo en al menos una función comercial, pero muchas informan que no hay un impacto significativo en la línea de fondo. La brecha a menudo se encuentra en la ejecución: un modelo generativo podría redactar un informe de variación, pero la carga de trabajo aún recae en los analistas. El AI agentic cambia esa dinámica al ejecutar el análisis, reconciliar números en sistemas y entregar resultados directamente a los tomadores de decisiones, convirtiendo la información en acción y permitiendo ganancias de productividad medibles.

De Perspicacia a Ejecución con Confianza Incorporada

Las primeras herramientas de AI generativo se centraron en producir borradores, presentaciones y resúmenes de investigación, dejando a los usuarios verificar y actuar en la salida. El AI agentic está orientado a resultados, lanzando automáticamente flujos de trabajo para investigar y resolver problemas detectados —ya sea actualizar registros de CRM en ventas o solicitar outreach en RRHH. La confianza se refuerza a través de características de transparencia como registros de auditoría, acceso basado en roles y seguimiento de linaje de datos, abordando preocupaciones destacadas por Thomson Reuters de que muchas empresas carecen de políticas de uso responsable y capacitación específica de AI.

Conectando Herramientas Empresariales Disparatas

Las organizaciones a menudo luchan con herramientas de AI superpuestas y desconectadas que aumentan el costo y la complejidad sin mejorar los resultados. El AI agentic sirve como tejido conectivo, vinculando CRMs, sistemas ERP, plataformas de RRHH y herramientas de colaboración. Al escribir resultados directamente en flujos de trabajo existentes, reduce la cantidad de aplicaciones separadas que los usuarios deben alternar, consolidando la creación de valor en menos sistemas más capaces.

Ejecución Continua sobre Tareas de Una Sola Vez

La mayoría de las soluciones de AI están diseñadas para tareas únicas de una sola vez —resumir un documento o generar código. En contraste, el AI agentic se ejecuta silenciosamente en segundo plano, detectando cuándo se necesita acción y activando el siguiente mejor paso sin solicitudes de usuario. Por ejemplo, puede marcar automáticamente anomalías de precios, alertar a los líderes de compras y proporcionar benchmarks históricos para justificar cambios, manteniendo los procesos en marcha y entregando un "pegamento" operativo que impulsa la eficiencia.

Los pilotos tempranos informan ciclos de informes más rápidos, costos de cumplimiento reducidos y mejoras de productividad tangibles. Al incorporar el AI en flujos de trabajo diarios, las organizaciones pueden lograr el valor comercial real que el AI generativo solo ha luchado por entregar.

Usado: News Factory APP - descubrimiento de noticias y automatización - ChatGPT para Empresas