Notas de prensa - El primer blog de notas de prensa y comunicados de prensa

Redegal eleva su cifra de negocio un 18,5 % hasta los 8,94 millones de euros en el primer semestre de 2026

Thu, 30 Jul 2026 16:33:06 +0200

Redegal, smart digital company cotizada en BME Growth, alcanzó una facturación consolidada por prestación de servicios de 8,94 millones de euros en el primer semestre de 2026, frente a los 7,55 millones del mismo periodo del año anterior. La cifra supone un crecimiento interanual del 18,5 %, por encima del 16,7 % registrado un año antes, y prolonga su expansión de doble dígito. En 2025, Redegal cerró con una cifra de negocio consolidada de 16,84 millones de euros, un 22,4 % más.

Los principales indicadores de gestión mejoraron progresivamente durante el semestre. Al mismo tiempo, la compañía continuó avanzando en la reducción de la deuda financiera neta para reforzar la flexibilidad del balance y sostener el crecimiento futuro.

La recurrencia sigue siendo uno de los pilares del modelo. En 2026, Redegal sitúa su ARR en el 93,01 %, reflejo del peso de los servicios gestionados, los contratos de largo plazo y las relaciones continuadas con sus clientes. Esta base se combina con la captación de nuevo negocio y una oferta transversal que abarca estrategia, tecnología, activación digital y explotación del dato.

Redegal avanza además desde la prestación de servicios especializados hacia un modelo basado en soluciones conectadas, repetibles y escalables. La compañía denomina a este enfoque "productivizar el crecimiento digital": integrar estrategia, tecnología, datos, inteligencia artificial, automatización, medición y activación para convertir la complejidad digital en resultados medibles.

La Inteligencia Artificial actúa como una capacidad transversal. Internamente, se utiliza para automatizar tareas, acelerar el análisis y apoyar la toma de decisiones. En las soluciones para clientes, permite procesar grandes volúmenes de datos, detectar patrones, personalizar experiencias y traducir la información en acciones de negocio. Boostic.cloud incorpora análisis y segmentación de catálogos mediante lenguaje natural; Binnacle Data aplica analítica avanzada para facilitar decisiones accionables; y Redegal Brain desarrolla agentes y herramientas para mejorar procesos digitales, analíticos y de delivery. La diferenciación reside en combinar IA, conocimiento de negocio, datos de calidad y ejecución orientada a métricas.

Junto al crecimiento orgánico, Redegal continúa valorando oportunidades inorgánicas de forma selectiva, especialmente en datos, IA, comercio digital y automatización. Las potenciales operaciones deberán aportar capacidades, tecnología, talento o presencia en nuevos mercados, además de cumplir criterios de encaje cultural, escalabilidad, creación de valor y disciplina financiera. Esta comunicación no implica el anuncio de ninguna operación concreta.

Durante el semestre, la compañía incorporó a Yenthel de la Torre como Corporate Communications Director y a David Lastra como Chief Revenue Officer y miembro del Comité de Dirección. Estas incorporaciones refuerzan el posicionamiento corporativo y la estrategia comercial. La tasa de rotación se situó en el 3,5 %, reflejando la estabilidad del equipo.

Como empresa cotizada, Redegal mantiene su compromiso con la transparencia, la comunicación regular y la creación de valor a largo plazo. Entre sus prioridades figura ampliar y diversificar su base accionarial y mejorar el free float, favoreciendo una mayor liquidez, una formación de precios más eficiente y el acceso de nuevos inversores, sin renunciar a la estabilidad y visión de largo plazo del accionariado.

La start up catalana Play Your Brand lanza una plataforma con inteligencia artificial para gestionar la producción audiovisual

Thu, 30 Jul 2026 13:21:07 +0200

La start up catalana Play Your Brand, ha presentado PLAY / Platform, una solución tecnológica basada en inteligencia artificial y diseñada para centralizar y optimizar la gestión de la producción audiovisual.

La compañía ha desarrollado esta plataforma a partir de su propia experiencia, tras haber gestionado más de 10.000 proyectos para más de 350 marcas y agencias, lo que le ha permitido identificar los principales retos operativos de un sector en el que la creación de contenido es cada vez más constante, global y multicanal.

La plataforma, que nace con el objetivo de unificar en un único entorno todo el flujo de trabajo de la producción audiovisual, incorpora KAMI AI, un asistente basado en inteligencia artificial que automatiza tareas como la estructuración de briefings, la organización de proyectos, la gestión de materiales y la generación de recomendaciones operativas para los equipos.

"Después de años trabajando en producción audiovisual, vimos que muchos de los problemas se repetían en cada proyecto. PLAY /Platform es nuestra forma de convertir esa experiencia en una tecnología que permita a los equipos trabajar de forma más eficiente y centrarse en la creatividad", explica Xavi Bayle, CEO y cofundador de Play Your Brand.

Tecnología aplicada a la producción audiovisual
Con este lanzamiento, PLAY YOUR BRAND refuerza su posicionamiento como compañía Production-Tech, integrando producción audiovisual, inteligencia artificial y desarrollo tecnológico para dar respuesta a las nuevas necesidades de un sector en transformación continua.

"Estamos viendo una transformación profunda en la forma en la que se produce contenido audiovisual. Nuestro objetivo es combinar experiencia en producción y tecnología propia para construir una nueva manera de trabajar más conectada, eficiente y escalable para marcas y agencias", añade Albert Capó, cofundador de la compañía.

Crecimiento y expansión global
PLAY YOUR BRAND cerró el ejercicio 2025 con una facturación superior a los 2 millones de euros y prevé superar los 4 millones en 2026, impulsada por el crecimiento de su actividad como productora audiovisual y el desarrollo de su tecnología propia.

La compañía cuenta actualmente con un equipo de 50 profesionales y una red de más de 1.200 colaboradores freelance distribuidos en más de 20 países. Con sedes en Barcelona, Madrid y Toronto, PLAY YOUR BRAND opera en un entorno internacional que le permite dar servicio a marcas y agencias en distintos mercados y formatos de producción.

"La combinación de tecnología y producción nos permite escalar un modelo que hasta ahora era muy fragmentado. PLAY /Platform no solo optimiza procesos, sino que también aporta una visión global del estado de cada proyecto, algo clave para equipos que trabajan con múltiples clientes y mercados a la vez", concluye Albert Bada, cofundador y director de operaciones de PLAY YOUR BRAND.

TIS y EuroFinance revelan que los tesoreros corporativos evalúan activamente la IA, pero dudan en adoptarla

Tue, 28 Jul 2026 15:01:05 +0200

Treasury Intelligence Solutions (TIS), una solución de primer nivel para pagos y gestión de tesorería, colaboró con la asociación de investigación y comercio EuroFinance en una iniciativa de investigación que reveló que casi la mitad de los principales equipos financieros corporativos están considerando el uso de inteligencia artificial en la previsión de tesorería, aunque un porcentaje similar está posponiendo su adopción debido a sus preocupaciones sobre esta tecnología.

El análisis en profundidad de EuroFinance, IA en tesorería: precisión, inteligencia y el futuro de la previsión de tesorería, reúne investigación propia, datos de encuestas y perspectivas de responsables de tesorería de Microsoft, Siemens Energy y otras compañías para evaluar dónde está generando valor la IA y dónde sigue estando limitada su adopción.

Uno de los principales resultados de la encuesta es que el 46 % de los tesoreros corporativos y los equipos de tesorería están evaluando activamente soluciones de IA, más que cualquier otra tecnología nueva. Sin embargo, el 47 % de los tesoreros afirmó que, aunque conoce el caso de uso de la IA en la previsión de tesorería, no tiene planes inmediatos para adoptarla.

Charles Bennett, director de producto de TIS, afirmó que esto demuestra la complejidad del reto al que se enfrentan los tesoreros a la hora de adoptar la IA.

"En TIS, consideramos la IA una poderosa herramienta que pone de manifiesto las deficiencias en la calidad de los datos y en las hipótesis de previsión que los modelos tradicionales toleran de forma silenciosa", afirmó Bennett. "Más de la mitad de los tesoreros identifica la calidad de los datos como el principal obstáculo para la precisión de las previsiones de tesorería. La IA lo revela con mayor rapidez y claridad, obligando a las organizaciones a abordar las causas fundamentales en lugar de sortearlas".

A pesar de esta realidad, los tesoreros dudan en adoptar herramientas de IA debido a unas bases de datos deficientes, las dificultades para integrar sistemas heredados y la desconfianza en los resultados generados por la IA. Por ello, resulta esencial garantizar la calidad de los datos y desarrollar un conocimiento profundo del funcionamiento de los modelos de IA, señaló Bennett.

Siemens Energy ha comenzado a utilizar aprendizaje automático e IA en la previsión de tesorería. Robert McAnally, vicepresidente sénior y responsable de Tesorería y Finanzas Corporativas, coincidió en que la capacidad de confiar en los resultados de la IA depende de conocer cómo se generan. "No se pueden ignorar los datos y las hipótesis que sustentan los modelos impulsados por IA", afirmó.

Esto adquiere especial importancia en momentos de cambios geopolíticos y volatilidad, ya que la confianza en los resultados de la IA depende de comprender los factores macroeconómicos subyacentes que influyen en ellos.

Según Khaloud Alhammadi, directora de Tesorería, el aumento de la volatilidad geopolítica y macroeconómica planteó un reto particular para la previsión de tesorería de Abu Dhabi Ports y puso de manifiesto las vulnerabilidades de los modelos tradicionales de previsión.

"Los modelos tradicionales se basaban en datos históricos, un comportamiento estable de los clientes y condiciones de pago predecibles", afirmó. "Cuando esas hipótesis dejaron de mantenerse, la precisión disminuyó rápidamente, incluso aunque la tecnología subyacente fuera buena".

El uso de soluciones de IA "no fue una solución milagrosa", señaló Alhammadi, pero permitió identificar deficiencias en los datos, la gobernanza y las hipótesis de previsión. La IA demostró ser especialmente útil como herramienta de apoyo a la toma de decisiones, al mejorar el control sobre los flujos de caja a corto y medio plazo, el capital circulante y los colchones de liquidez.

La investigación de EuroFinance también incluye las perspectivas de altos responsables de tesorería de Creative Artists Agency, Ultragenyx y Cloud Software Group. Sus conclusiones transmiten un mensaje coherente: la IA puede ayudar a los equipos de tesorería a interpretar patrones, cuestionar hipótesis y responder con mayor rapidez en entornos volátiles, pero el criterio humano sigue siendo esencial cuando las previsiones influyen en decisiones de financiación, liquidez, asignación de capital y riesgo.

"La IA debe complementar la experiencia del tesorero, no sustituirla", afirmó Bennett, de TIS. "Los tesoreros que liderarán en los próximos años serán aquellos que traten la IA como un catalizador para mejorar la toma de decisiones y no únicamente como una herramienta para reducir el trabajo manual".

Entre otros resultados destacados de la encuesta de EuroFinance a responsables de tesorería:

El 38 % afirmó que el caso de uso más adecuado para la IA es la previsión de flujos de caja.
El 16 % señaló que la IA será "esencial para la misión" de sus procesos durante los próximos 24 meses, mientras que el 43 % indicó que será "importante, pero complementaria".
Solo el 4 % afirmó que los procesos de IA ya estaban en producción, mientras que el 7 % señaló que no estaba considerando la IA en absoluto.

Para los directores financieros y responsables de tesorería, las implicaciones generales de esta iniciativa de investigación son significativas: en un futuro próximo, la IA complementará los procesos de previsión en lugar de sustituirlos, pero, a medida que las organizaciones refuercen sus bases de datos y marcos de gobernanza, las capacidades de previsión de la IA podrían pasar de generar mejoras graduales de eficiencia a proporcionar una verdadera diferenciación competitiva.

TIS respaldó la iniciativa de investigación de EuroFinance para contribuir a ampliar el conocimiento de la comunidad de tesorería sobre la IA en términos prácticos y operativos. La plataforma de la compañía conecta los pagos empresariales, la gestión de tesorería, la previsión, la conectividad bancaria, la prevención del fraude y los flujos de trabajo de cumplimiento normativo en entornos globales complejos. TIS presta servicio a más de 300 clientes B2B, 39.000 usuarios activos y 150 países, ofrece 11.000 opciones de conexión bancaria y gestiona un volumen anual de pagos de 2,9 billones de dólares.

El análisis en profundidad de TIS y EuroFinance IA en tesorería: precisión, inteligencia y el futuro de la previsión de tesorería está disponible para su descarga. Para obtener más información sobre las soluciones de TIS para pagos globales y gestión de tesorería, visitar tispayments.com.

Sigma Cognition presenta AGENDA para impulsar la anonimización multimodal en Espacios de Datos

Tue, 28 Jul 2026 10:01:06 +0200

AGENDA da respuesta al reto actual de las organizaciones: compartir información sensible de forma segura en soluciones de inteligencia artificial cumpliendo con la normativa de protección de datos y con los requisitos del Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial (AI Act).

Esta iniciativa, financiada en el marco del programa Espacios de Datos Sectoriales gestionado por el CRED (Centro de Referencia de los Espacios de Datos), e impulsada con fondos del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia - Next Generation EU, se orienta a promover ecosistemas de intercambio de datos seguros, interoperables y alineados con la estrategia europea del dato.

La Plataforma permite acelerar el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial fiables, protegiendo la privacidad de la información y el valor de los datos, para el análisis y entrenamiento de modelos de IA.

"Los datos son el combustible de la inteligencia artificial y solo se compartirán a gran escala mediante mecanismos que garanticen la privacidad de las personas manteniendo el valor de la información. AGENDA nace para resolver ese equilibrio" explica Jorge Rico, director del área de Procesamiento de Lenguaje Natural de Sigma Cognition.

La plataforma incorpora algoritmos avanzados de inteligencia artificial que detectan información personal en los datos (texto, voz, imagen o video) y aplica técnicas de anonimización adaptadas a cada caso. El objetivo es eliminar o transformar elementos que identifican a una persona, preservando las características necesarias para procesos analíticos o de entrenamiento de modelos de IA.

AGENDA permite mantener la máxima utilidad de la información anonimizada, a diferencia de las soluciones tradicionales. Esto permite que los datos puedan utilizarse para investigación, innovación y desarrollo de sistemas inteligentes, reduciendo el coste asociado a su preparación.

AGENDA se integra en plataformas de Espacios de Datos, en donde las organizaciones pueden intercambiar información de forma segura. En este contexto, la solución ha demostrado su capacidad de integración en SDDI (Social Data Digital Infrastructure), uno de los primeros Espacios de Datos orientados al ámbito social en España, desarrollado en colaboración con Itelligent y NEOCK.

En el proyecto se han evaluado otros factores de identificación de personas para garantizar su privacidad, como el estilo de la escritura y la prosodia. Los resultados de estas investigaciones se publicarán en la Revista de Privacidad, Innovación y Tecnología, de la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD).

AGENDA representa un paso más en la estrategia de Sigma Cognition para desarrollar tecnologías de, Trustworthy AI especializadas en calidad del dato, gobernanza, anonimización y evaluación de modelos de inteligencia artificial. Estas capacidades son fundamentales en sectores como sanidad, administración pública, servicios sociales, industria o movilidad inteligente, donde el acceso a datos fiables constituye un elemento esencial para acelerar la innovación.

Entre las funcionalidades de AGENDA, además de las mencionadas, destaca la detección automática de información personal, preservar el valor de los datos, evaluar el equilibrio entre privacidad y utilidad, la anonimización multimodal, su carácter multilingüe; y el entrenamiento y ajuste de modelos de anonimización para las lenguas cooficiales de España (catalán, euskera y gallego).

Un estudio de Santander AI Lab y FGCSIC anticipa el giro de la IA empresarial hacia modelos especializados

Fri, 24 Jul 2026 15:53:13 +0200

La inteligencia artificial empresarial está entrando en una nueva etapa. Tras el auge de los grandes modelos de propósito general (LLMs), las organizaciones comienzan a apostar por soluciones más especializadas, eficientes y adaptadas a entornos regulados. Esta es la principal conclusión del informe de vigilancia estratégica 'La nueva frontera europea de la IA B2B', elaborado por Santander AI Lab y la Unidad de Vigilancia Estratégica de Fundación General CSIC (FGCSIC).

El estudio se basa en el análisis de 10,3 millones de documentos y de más de 326.000 publicaciones especializadas sobre IA, finanzas y banca e identifica un cambio de tendencia en el desarrollo de la IA empresarial: el paradigma del one model fits all empieza a dar paso a modelos especializados que protegen el control del dato y sistemas diseñados para operar con mayor garantía de trazabilidad, supervisión y cumplimiento normativo.

La IA empresarial cambia de escala
El informe concluye que la siguiente fase de adopción de la IA estará impulsada por modelos capaces de resolver tareas concretas con mayor eficiencia que los grandes modelos generalistas. En sectores regulados como la banca, esta evolución responde a la necesidad de integrar la IA en procesos críticos sin renunciar al control sobre los datos, la auditabilidad o la gestión del riesgo.

"Tenemos que pasar de la experimentación con modelos generalistas a una IA B2B industrial, soberana y gobernable. La ventaja no estará en utilizar siempre el modelo más potente, sino en integrar la IA adecuada en el proceso correcto, con trazabilidad, control del dato y responsabilidad desde el diseño", afirma José Manuel de la Chica, director de Santander AI Lab.

Entre las tendencias identificadas destacan el crecimiento de los Small Language Models (SLMs) y de arquitecturas como el RAG soberano, que permiten aprovechar capacidades de la IA generativa manteniendo el conocimiento corporativo bajo el control de las organizaciones.

Una oportunidad para Europa
El estudio sostiene que para Europa es difícil competir con Estados Unidos o China en inversión destinada a modelos fundacionales (EEUU movilizó 109.000 millones de dólares de inversión privada en IA en 2024 frente a 19.420 millones en Europa), pero sí puede liderar el desarrollo de una IA especializada para sectores donde confianza, seguridad y cumplimiento regulatorio resultan claves.

En este contexto, marcos como el AI Act, DORA, RGPD o NIS2 pasan de ser sólo obligaciones regulatorias para convertirse en factores que pueden reforzar la competitividad de las organizaciones capaces de integrar la gobernanza y la gestión del riesgo desde el diseño de sus sistemas de inteligencia artificial.

Una alianza para anticipar la evolución de la IA
Este estudio es fruto de la colaboración entre Santander AI Lab y la Unidad de Vigilancia Estratégica de la Fundación General CSIC.

Como señala Jorge Cabero, director de Innovación de la FGCSIC, "La vigilancia estratégica se ha convertido en una herramienta esencial para desenvolverse en entornos tecnológicos cada vez más complejos. En la FGCSIC transformamos grandes volúmenes de información dispersa en conocimiento accionable, ofreciendo análisis especializados que permiten anticipar oportunidades, identificar riesgos y aportar una base sólida para la toma de decisiones".

La inteligencia artificial ya no compite con los empleados, sino con la factura de los tokens

Thu, 23 Jul 2026 11:41:08 +0200

Durante los últimos dos años, la conversación sobre inteligencia artificial ha girado en torno a una misma promesa, automatizar procesos, aumentar la productividad y reducir costes. La realidad, en cambio, es que a medida que las empresas despliegan agentes inteligentes a gran escala, comienza a emerger un nuevo desafío que podría condicionar la siguiente fase de adopción de esta tecnología, la del coste asociado al consumo de tokens. Para TIMIA, compañía especializada en inteligencia artificial, datos y analítica avanzada, "hasta ahora hemos estado centrados en desarrollar Sistemas de IA capaces de realizar tareas complejas, pero sin atender o pensar en un elemento clave, la sostenibilidad de las soluciones y su impacto económico. Los pilotos y en una economía de "tokens" subvencionados se sustentan, el problema es cuando pasan a convertirse en herramientas productivas y de uso masivo".

"La conversación ha cambiado. Hace un año las empresas nos preguntaban cómo incorporar inteligencia artificial y ahora cada vez más organizaciones quieren saber cuánto les va a costar mantenerla funcionando cuando el uso crezca", explica Alesander Gómez, Country Manager de TIMIA en España.

Aunque los modelos de lenguaje son cada vez más eficientes y el precio por token continúa reduciéndose, el consumo total no deja de crecer. La proliferación de asistentes inteligentes, agentes autónomos y procesos que realizan múltiples consultas para completar una única tarea está provocando que muchas compañías vean aumentar su factura mensual de IA mucho más rápido de lo previsto.

Cuando automatizar no siempre significa ahorrar
La automatización basada en inteligencia artificial prometía reducir costes operativos, pero la realidad está demostrando que esa ecuación depende en gran medida de cómo se diseñen y gobiernen los sistemas.

Un agente inteligente no ejecuta únicamente una consulta. En muchos casos interpreta instrucciones, consulta distintas fuentes de información, genera razonamientos intermedios, verifica resultados y vuelve a interactuar con diferentes modelos antes de ofrecer una respuesta final. Cada uno de esos pasos consume tokens y, por tanto, incrementa el coste operativo.

"El riesgo no está en utilizar inteligencia artificial, sino en hacerlo sin una estrategia de optimización o usando el último LLM para todo. Hay que diseñar conforme al caso de uso. Hemos visto organizaciones desplegar agentes muy sofisticados que resolvían el problema técnico, pero cuyo coste de operación hacía difícil justificar el retorno de la inversión cuando aumentaba el volumen de uso, o agentes muy sencillos que han utilizado el último modelo disponible cuando se podría haber resuelto mediante técnicas de ML más sencillas y baratas", señala Gómez.

Esta situación está llevando a muchas empresas a revisar sus modelos de adopción. El debate ya no gira únicamente en torno a qué procesos pueden automatizarse, sino cuáles generan suficiente valor para compensar el coste asociado al uso continuado de modelos de inteligencia artificial.

La eficiencia se convierte en la nueva ventaja competitiva
Desde TIMIA consideran que las organizaciones más avanzadas están cambiando su forma de abordar la IA. Si en una primera fase el objetivo era incorporar cuanto antes asistentes conversacionales y agentes inteligentes, ahora la prioridad pasa por construir arquitecturas capaces de equilibrar rendimiento, calidad y coste buscando la mejor solución para cada caso de uso.

La compañía observa que las empresas empiezan a introducir métricas financieras en la gestión de la inteligencia artificial, analizando el coste de cada interacción, el consumo por proceso o el retorno generado por cada automatización. Del mismo modo que hace años aprendieron a optimizar el consumo de infraestructura cloud, ahora deberán gestionar el uso de los modelos de IA como un nuevo recurso estratégico.

Para TIMIA, esta nueva realidad marcará la evolución del mercado durante los próximos años. Las empresas que consigan controlar el consumo de IA sin renunciar a la innovación serán las que obtengan una ventaja competitiva sostenible, mientras que aquellas que escalen sin una estrategia clara podrían encontrarse con costes operativos muy superiores a los previstos.

"La inteligencia artificial seguirá transformando la forma de trabajar, pero el éxito ya no dependerá únicamente de desarrollar los mejores agentes. Las organizaciones que realmente lideren esta nueva etapa serán aquellas capaces de hacer que cada interacción con la IA aporte más valor del que cuesta. En el futuro, la ventaja competitiva no estará solo en tener inteligencia artificial, sino en saber utilizarla de forma eficiente y rentable", concluye Gómez.

Acerca de TIMIA
TIMIA es una compañía especializada en inteligencia artificial, datos y analítica avanzada que ayuda a las organizaciones a transformar la información en valor real para el negocio.

La empresa acompaña a sus clientes en el diseño e implantación de estrategias de datos, el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial y la modernización de sus capacidades analíticas, combinando conocimiento tecnológico, visión estratégica y experiencia sectorial. La compañía cuenta con un equipo de más de 120 profesionales y presencia internacional con operaciones en Madrid, Buenos Aires, Bogotá y Lima, desde donde desarrolla proyectos para organizaciones de distintos sectores.

eGain, reconocido como líder en el primer Magic Quadrant™ de Gartner® en sistemas de gestión de conocimientos para la atención al cliente

Tue, 21 Jul 2026 15:57:06 +0200

eGain Corporation (NASDAQ: EGAN), la plataforma de gestión de conocimientos basada en IA para la atención al cliente, ha anunciado hoy que ha sido reconocida como líder en la primera edición de Magic Quadrant™ de Gartner® en sistemas de gestión del conocimientos para la atención al cliente.

Este reconocimiento consolida la gestión de conocimientos para la atención al cliente como una categoría diferenciada dentro del software de infraestructura empresarial, situando a eGain como líder del sector. Las empresas de la lista Global 2000 y empresas del sector público de todo el mundo recurren a eGain para automatizar sus operaciones de atención al cliente, especialmente en sectores en los que el cumplimiento normativo es fundamental.

El eGain AI Knowledge Hub™ centraliza la gestión de contenidos, la personalización basada en roles y la capacidad de auditoría detallada, utilizando el marco exclusivo de la empresa, AI KnowledgeOps, para recopilar, seleccionar, verificar y difundir conocimientos. Esta herramienta permite mantener conversaciones basadas en IA a partir de información previamente contrastada, con una evaluación continua, citas de fuentes y mecanismos de control, de modo que las respuestas automatizadas sean precisas y cumplan con la normativa. eGain Composer™, una plataforma de desarrollo totalmente integrada que incluye API, SDK y servidores MCP, permite a las empresas crear flujos de trabajo de IA agéntica basados en conocimientos fiables.

"Es para nosotros todo un honor que Gartner nos haya reconocido como líderes en este primer Magic Quadrant", afirmó Ashu Roy, presidente y consejero delegado de eGain. "En la era de la IA, disponer de información fiable es más importante que nunca para la automatización de la atención al cliente".

G.T. Sweeney, director de sistemas de información de Healthfirst, una de las principales aseguradoras de salud de EE. UU., comparte esta opinión: "La asistencia sanitaria puede resultar complicada y, en Healthfirst, nuestra misión es facilitar las cosas a nuestros asegurados para que puedan acceder a una asistencia sanitaria de calidad. Con eGain, nuestros equipos trabajan a partir de la misma información contrastada y actualizada, lo que significa que nuestros asegurados reciben información coherente, precisa y puntual".

"Nuestros clientes confirman que lo que hace que la IA sea fiable en la atención al cliente no son solo unos sistemas más avanzados, sino también mejores conocimientos", afirmó John Copeland, vicepresidente de Marketing de eGain. "Este reconocimiento refleja claramente hacia dónde se dirige la IA empresarial: conocimientos sujetos a regulación como base fiable tanto para las personas como para agentes de IA".

La plataforma de eGain ya está disponible. Para obtener más información sobre este reconocimiento de eGain y su enfoque respecto a los conocimientos basados en IA, visitar www.eGain.com.

Descargo de responsabilidad de Gartner
Gartner no patrocina a ningún proveedor, producto o servicio mencionado en sus publicaciones de investigación, ni recomienda a los usuarios de tecnología que elijan únicamente a aquellos proveedores que hayan obtenido las mejores calificaciones u otras distinciones. Las publicaciones de investigación de Gartner recogen las opiniones de su departamento de investigación y no deben interpretarse como hechos contrastados. Gartner renuncia a toda garantía, expresa o implícita, con respecto a esta investigación, incluidas las garantías de comercialización o de idoneidad para un fin determinado.

GARTNER es una marca registrada y una marca de servicios y MAGIC QUADRANT es una marca registrada de Gartner, Inc. o sus filiales en EE. UU. y a nivel internacional, y se utilizan en el presente documento previa autorización. Todos los derechos reservados.

Acerca de eGain
eGain (NASDAQ: EGAN) es un proveedor líder en soluciones basadas en IA para la gestión de conocimientos y la automatización de la experiencia del cliente. Con más de 25 años de experiencia en gestión de conocimientos, eGain ayuda a las empresas a integrar contenidos aislados, automatizar flujos de trabajo basados en conocimientos fiables y ofrecer un retorno de la inversión en IA cuantificable mediante marcos y métodos contrastados. Empresas de la lista Global 2000 pertenecientes a diversos sectores confían en eGain para transformar la atención al cliente, mejorar la productividad de sus empleados, reducir costes y acelerar el uso de la IA. Visitar www.eGain.com para obtener más información.

Advertencia sobre previsiones y estimaciones
Este comunicado de prensa contiene información sobre previsiones y estimaciones con arreglo a lo establecido en la Ley de Reforma de Litigios sobre Valores Privados de 1995, incluidas aquellas relativas a la posición de mercado de eGain, las características de sus productos y los beneficios que estos pueden suponer para sus clientes. Dicha información conlleva riesgos e incertidumbres que podrían provocar que los resultados reales fueran sustancialmente distintos.

AleaSoft: Inteligencia Artificial: décadas transformando datos en decisiones estratégicas

Fri, 17 Jul 2026 13:40:25 +0200

De las reglas al conocimiento experto
Durante los años setenta y ochenta, la Inteligencia Artificial vivió una primera etapa dominada por los sistemas expertos. En estos sistemas, el conocimiento humano se representaba mediante reglas lógicas, estructuras de inferencia y razonamiento probabilístico. Su objetivo era capturar la experiencia de especialistas y aplicarla a problemas complejos de forma sistemática.

Herramientas como DENDRAL, MYCIN, PROSPECTOR, XCON, INTERNIST-1 o CASNET demostraron que un ordenador podía apoyar decisiones relevantes en ámbitos como la medicina, la química, la minería, la industria o la configuración de sistemas tecnológicos complejos.

Estos sistemas marcaron una etapa decisiva en la historia de la Inteligencia Artificial. Demostraron que era posible formalizar conocimiento experto y utilizarlo para resolver problemas de alto impacto. Sin embargo, también mostraron una limitación importante: el conocimiento debía codificarse manualmente, lo que dificultaba su escalabilidad y adaptación a entornos cambiantes.

Aprender de los datos
Con el avance del Machine Learning, la Inteligencia Artificial comenzó a desplazarse desde las reglas explícitas hacia el aprendizaje a partir de datos. El reconocimiento de patrones, la clasificación, la predicción y la optimización abrieron nuevas aplicaciones en finanzas, control industrial, mantenimiento predictivo, reconocimiento de voz, visión artificial y previsiones de energía.

Modelos híbridos para sistemas complejos
En los años noventa ganó fuerza una idea especialmente relevante: combinar metodologías. En sectores complejos, como los mercados eléctricos, la demanda de energía o la producción renovable, una única técnica difícilmente captura toda la realidad. Por ello, los modelos híbridos que integran redes neuronales, modelos Box-Jenkins y estadística clásica permiten aprovechar aprendizaje no lineal, rigor estadístico y conocimiento del comportamiento de las series temporales.

La misma misión, más capacidad
La Inteligencia Artificial actual cuenta con una escala computacional incomparable, pero muchas de sus ideas fundamentales ya estaban presentes hace décadas: aprender, razonar bajo incertidumbre, integrar conocimiento experto y transformar datos complejos en decisiones útiles.

En los mercados de energía, esta visión sigue siendo decisiva. La transición energética aumenta la complejidad de los mercados y exige previsiones robustas, modelos explicables y herramientas capaces de reducir incertidumbre. La verdadera aportación de la Inteligencia Artificial no es solo automatizar tareas, sino mejorar la calidad de las decisiones estratégicas.

Utilities, traders, desarrolladores renovables y grandes consumidores dependen hoy de previsiones que combinen Inteligencia Artificial moderna, datos históricos y conocimiento experto para tomar decisiones sobre inversiones, PPA y estrategias de cobertura.

Previsiones de largo plazo para convertir la incertidumbre en decisiones
En el sector de la energía, la incertidumbre sobre precios, demanda, producción renovable y rentabilidad condiciona inversiones, financiación, PPA y estrategias de compra y venta de energía. Las previsiones de largo plazo de la división AleaGreen de AleaSoft Energy Forecasting, basadas en Inteligencia Artificial, series temporales y modelos estadísticos, ayudan a anticipar escenarios, evaluar riesgos y tomar decisiones con una visión robusta del futuro. En el caso de proyectos renovables, almacenamiento, autoconsumo o grandes consumidores, estas previsiones permiten transformar la complejidad del mercado en información útil para planificar, financiar y optimizar decisiones estratégicas.

Iberdrola integra inteligencia artificial y talento humano en más de 450 proyectos para impulsar la electrificación y mejorar sus operaciones

Fri, 17 Jul 2026 12:48:26 +0200

La compañía acumula más de 20 años de evolución en analítica de datos, modelos predictivos, machine learning e IA generativa, y fue pionera en certificar en 2026 su sistema de gestión de IA bajo ISO/IEC 42001.

Iberdrola refuerza la formación de sus profesionales y un modelo de gobernanza de IA centrado en las personas, con supervisión humana, gestión de riesgos, transparencia y cumplimiento normativo.

Iberdrola ha integrado inteligencia artificial y talento humano en más de 450 proyectos aplicados a actividades de su operativa diaria, con el objetivo de impulsar la electrificación de la economía y gestionar infraestructuras energéticas cada vez más complejas. La compañía enmarca estas iniciativas en la aportación de capacidades avanzadas de análisis y automatización que permiten agilizar procesos, mejorar la eficiencia y elevar la calidad del servicio.

La inteligencia artificial está transformando la forma en que las empresas operan, toman decisiones y generan valor, un cambio especialmente relevante en un sector intensivo en activos y con altas exigencias de continuidad, resiliencia y seguridad. En ese contexto, Iberdrola explica que avanza en su proceso para convertirse en la "AI Utility of the Future", consolidando la inteligencia artificial como una capacidad estratégica para reforzar las operaciones de sus negocios y ofrecer un mejor servicio a clientes y sociedad.

La apuesta de Iberdrola por la inteligencia artificial se remonta a hace más de dos décadas. Según la compañía, su evolución en el uso de datos e inteligencia artificial ha pasado por las primeras herramientas de analítica, modelos predictivos, machine learning e inteligencia artificial no generativa, hasta la adopción actual de la IA generativa. Este desarrollo progresivo ha permitido aplicar estas tecnologías en ámbitos como la gestión de redes, las energías renovables, el mantenimiento de activos y la atención al cliente.

En paralelo, la organización señala que la transformación digital ha contribuido a mejorar la calidad del suministro, agilizar la reposición del servicio tras incidencias y optimizar la gestión de la red, apoyándose también en el despliegue de millones de contadores inteligentes para ofrecer servicios cada vez más avanzados.

A escala global, Iberdrola impulsa la transformación de procesos corporativos, como compras, mediante automatización e IA generativa para agilizar la toma de decisiones y acelerar la ejecución de planes de inversión. Por mercados, la compañía identifica proyectos como GregorIA en España, orientado a mejorar la gestión de reclamaciones de clientes reduciendo tiempos de respuesta y elevando la calidad del servicio; First Time Right en Estados Unidos, para ayudar a los equipos de campo a incrementar la resolución a la primera intervención; y Vegetation Management en Brasil, enfocado en reforzar la seguridad y resiliencia de las redes eléctricas. A estas iniciativas se suman proyectos en el negocio Retail del Reino Unido y en Sistemas Corporativos mediante soluciones basadas en IA generativa y agentes de inteligencia artificial.

Formación y gobernanza responsable
Iberdrola subraya que el verdadero valor de la inteligencia artificial reside en su capacidad para reforzar el trabajo de los equipos y permitir que los profesionales se centren en actividades de mayor valor añadido que requieren experiencia, criterio y conocimiento especializado. En esa línea, la compañía ha reforzado programas de formación para que sus profesionales puedan aprovechar el potencial de estas herramientas de forma segura, eficaz y responsable, con itinerarios adaptados a distintos perfiles y niveles, así como masterclasses, talleres especializados, hackatones y comunidades internas para compartir buenas prácticas e identificar oportunidades de mejora.

La confianza es uno de los principales elementos diferenciales que Iberdrola asocia a su estrategia de inteligencia artificial. La compañía indica que ha desarrollado un modelo de gobierno que integra gestión del riesgo, supervisión humana, transparencia y cumplimiento normativo a lo largo de todo el ciclo de vida de los sistemas de IA. Este enfoque contribuyó a que GregorIA se convirtiera en el primer caso de uso certificado dentro del marco de inteligencia artificial responsable de Iberdrola y a que el grupo obtuviera en 2026 la certificación de su sistema de gestión de inteligencia artificial conforme a la norma internacional ISO/IEC 42001.

Con estas iniciativas, Iberdrola enmarca la inteligencia artificial como una palanca para acelerar la electrificación y operar infraestructuras energéticas más resilientes, sin perder el foco en una adopción responsable y centrada en las personas, donde la tecnología amplifica el talento humano y mejora la calidad del servicio.

Allianz impulsa en España un sistema de detección temprana de incendios con IA y tecnología satelital

Thu, 16 Jul 2026 13:16:26 +0200

Allianz Seguros, de la mano de la startup tecnológica Satellites on Fire, ha puesto en marcha una iniciativa para impulsar nuevas capacidades de detección temprana de incendios forestales mediante inteligencia artificial y tecnología satelital. El objetivo es anticipar riesgos y reducir el impacto ambiental, social y económico de los grandes incendios, uno de los principales riesgos climáticos que afronta España.

El proyecto se desarrollará durante el verano de 2026 con alcance nacional, monitorizando más de 50 millones de hectáreas mediante inteligencia artificial, observación satelital avanzada y modelos predictivos capaces de detectar focos de calor y anticipar su evolución, en una fase inicial y de implementación que permitirá validar el alcance y eficacia de estas nuevas capacidades.
Este impulso llega en un momento crítico: España registró en 2025 el peor año de incendios de las últimas tres décadas, con 354.793 hectáreas arrasadas, y cerca de 500.000 hectáreas quemadas desde 2023.

En paralelo, el impacto económico continúa creciendo. Los incendios generaron en 2025 pérdidas cercanas a los 5.000 millones de euros, mientras que las indemnizaciones del sector asegurador alcanzaron los 770 millones, según UNESPA.

A ello se suma el contexto climático. Un estudio reciente de Allianz Research sitúa a España entre las economías europeas más expuestas al calor extremo, con pérdidas potenciales de hasta 104.000 millones de euros hasta 2030. El aumento sostenido de temperaturas y las olas de calor están generando condiciones más secas que favorecen la propagación de incendios, al tiempo que aumentan la presión sobre infraestructuras, energía y finanzas públicas, reduciendo la capacidad de respuesta.

"Los incendios forestales se han consolidado como uno de los principales riesgos climáticos para España. Como aseguradora, nuestro compromiso ya no se limita a acompañar a las personas cuando ocurre un siniestro, sino que pasa por anticiparnos al riesgo y contribuir activamente a prevenirlo. Proyectos como este reflejan esa ambición: gracias a la inteligencia artificial y la observación satelital, podemos detectar incendios con mayor antelación y ganar un tiempo clave para proteger a las personas, el territorio y la actividad económica", explica Veit Stutz, CEO de Allianz Seguros.

De la respuesta al siniestro a la prevención del riesgo
El sector asegurador está evolucionando desde un modelo centrado en la compensación tras el siniestro hacia otro basado en la anticipación y prevención. En este marco, Allianz explora nuevas capacidades tecnológicas para proteger mejor a personas, empresas e infraestructuras.

La solución desarrollada junto a Satellites on Fire combina datos de múltiples constelaciones satelitales —geoestacionarias y polares—, aumentando la frecuencia de observación y la precisión de detección.

"España enfrenta el mismo desafío que nos llevó a crear Satellites on Fire en Argentina. Los incendios no esperan y los sistemas convencionales llegan tarde. Trabajar con Allianz nos permite llevar a Europa lo aprendido en América Latina, donde ya hemos demostrado que detectar antes salva bosques, comunidades y vidas", afirma Franco Rodríguez Viau, CEO y cofundador de Satellites on Fire.

Según el proyecto, la tecnología permite reducir en unos 35 minutos los tiempos de detección frente a sistemas como los de NASA, identificar hasta un 30% más de incendios y reducir un 40% los falsos negativos en fases iniciales.

Clientes más protegidos a través de la tecnología
Un elemento diferencial es su aplicación directa en clientes. Allianz podrá informar de forma preventiva cuando bienes asegurados se encuentren próximos a focos con potencial de propagación, facilitando la toma de decisiones y mejorando la respuesta.

"Queremos que nuestros clientes estén mejor preparados frente a los riesgos del futuro. La tecnología nos permite avanzar hacia una protección más inteligente, más preventiva y más útil", señala Stutz.

La compañía también ha explorado vías de colaboración con administraciones públicas para compartir información y reforzar la prevención a nivel territorial, en un contexto en el que la cooperación entre sector privado, tecnología e instituciones resulta clave.

Esta iniciativa se enmarca en la estrategia de innovación de Allianz, orientada a colaborar con startups y acelerar soluciones con impacto real, combinando innovación tecnológica, prevención y protección frente a los principales riesgos climáticos.

Sobre Allianz Seguros
Allianz Seguros es la filial principal del Grupo Allianz en España y una de las compañías líderes del sector asegurador español. Con presencia en todo el territorio nacional, la compañía cuenta con más de 2.300 empleados y una red de más de 13.000 mediadores.

Allianz Seguros ofrece seguros para particulares (Vida, Salud, Autos, Hogar y Accidentes) y para empresas (Multirriesgos, responsabilidad civil y soluciones personalizadas), combinando atención presencial en su red de sucursales con servicios digitales a través de su aplicación móvil y área de cliente online.
Allianz Seguros forma parte del Grupo Allianz, uno de los principales aseguradores y gestores de activos del mundo, presente en cerca de 70 países y al servicio de alrededor de 97 millones de clientes particulares y corporativos*.

*Datos a 31 de diciembre de 2025. El número de clientes incluye únicamente los clientes de Allianz correspondientes a entidades consolidadas dentro del perímetro de reporting.

Más información: https://www.allianz.es/.

Sobre Satellites on Fire
Satellites on Fire es una startup climate-tech que detecta, alerta y monitorea incendios forestales en tiempo real. Su plataforma basada en software integra información satelital, cámaras en torres y modelos de inteligencia artificial propios, incluida la simulación de propagación, y envía alertas automáticas por WhatsApp, mail y SMS. Detecta focos, en promedio, 35 minutos antes que el sistema de la NASA. Monitorea territorios en 21 países de 4 continentes para empresas forestales, agrícolas, energéticas, proyectos de carbono, aseguradoras y gobiernos. Ha sido respaldada por organizaciones como el MIT, Techstars, el Fondo Verde del Clima de Naciones Unidas y Draper Associates.