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

Segway Navimow alcanza el millón de unidades producidas a nivel mundial

Mon, 11 May 2026 16:40:58 +0200

Segway Navimow, líder mundial en cortacéspedes robóticos inalámbricos, ha fabricado su unidad número un millón. La empresa celebró una ceremonia en su centro de investigación, desarrollo y fabricación en China para conmemorar este logro. El anuncio se produce coincidiendo con la puesta en marcha de la nueva línea de producción de Navimow en Malasia, lo que sienta unas bases sólidas para la estabilidad de la cadena de suministro global y la eficiencia en las entregas.

Al referirse a este logro, George Ren, director ejecutivo de Segway Navimow, ha afirmado: "Este hito es solo el principio. Esperamos convertirnos en un referente de la nueva productividad de calidad a escala mundial, haciendo que el clásico 'made in China' sea sinónimo de eficiencia, fiabilidad y sostenibilidad en el hogar".

Detrás de la producción en serie de un millón de unidades se esconde una demanda real del mercado y una prueba de la capacidad de gestión de la cadena de suministro. Aprovechando este impulso, Navimow también ha sido nombrada "la marca número uno del mundo en volumen de ventas al por menor de cortacéspedes robóticos sin cables durante dos años consecutivos".

Al superar el millón de unidades, Segway Navimow pasa oficialmente de ser pionera en su categoría a convertirse en líder global en cortacéspedes robóticos sin cables.

De ser "los primeros del mundo" a ser "los números uno del mundo": una gama de productos global con dos años consecutivos de liderazgo en ventas
Hasta la fecha, como marca líder en cortacéspedes robóticos inalámbricos, la red de ventas de Navimow abarca más de 40 países y regiones, con más de 5.000 tiendas físicas en todo el mundo, lo que permite a los usuarios de todo el mundo disfrutar de un cuidado del jardín más inteligente, eficiente y sostenible.

Gracias a una inversión constante en tecnología, canal de distribución y prestación de servicios, la marca ha visto recompensados sus esfuerzos tanto en términos de reputación, como de ventas. Durante el Amazon Prime Day y el Black Friday de 2025, ocupó el primer puesto en su subcategoría en seis países europeos.

De "miles de unidades" a "un millón de unidades": colaboración entre dos fábricas y capacidad de suministro masivo totalmente contrastada
Detrás de la producción en serie de un millón de unidades se encuentran la cadena de suministro y las capacidades de fabricación de Navimow, que abarcan todo el proceso, desde el I+D y la producción, hasta la entrega. En la actualidad, las dos principales plantas de fabricación de Navimow, situadas en Changzhou y Nantong, cuentan con capacidades de ingeniería y fabricación inteligentes y a gran escala. La línea de producción recientemente puesta en marcha en Malasia garantiza un suministro estable a los mercados europeos y estadounidenses, al tiempo que prepara la capacidad de producción para una mayor expansión global.

Desde la entrega inicial de miles de unidades en 2022, pasando por un aumento constante de las ventas año tras año, hasta alcanzar ahora la producción en serie de un millón de unidades. Segway Navimow ha mantenido un impulso de crecimiento continuo y su cadena de suministro y sus capacidades de fabricación han quedado plenamente avaladas por las entregas a gran escala.

Ante el amplio mercado mundial de cortacéspedes robóticos inalámbricos, Navimow seguirá apostando por la innovación tecnológica, con un enfoque centrado en el usuario, y aprovechará su eficiencia única en I+D y sus capacidades en la cadena de suministro para responder con rapidez a las necesidades reales de los usuarios de todo el mundo.

DelegIA consolida su infraestructura de IA empresarial transformando la adopción corporativa

Mon, 11 May 2026 15:36:59 +0200

El sector empresarial está cambiando la forma en la que adopta inteligencia artificial.

Según los datos de implantación de DelegIA, agencia de IA, las compañías que inicialmente integraron chatbots y automatizaciones puntuales están migrando hacia infraestructuras coordinadas.

La empresa ha consolidado este patrón en doce proyectos activos y más de 350 agentes operativos desplegados.

Una transición desde la automatización puntual hacia la arquitectura integrada
Durante los primeros años de adopción de IA generativa, la mayoría de empresas integró herramientas concretas: un GPT para redactar correos, un flow en Make para mover leads, un asistente puntual en Slack, entre otros.

DelegIA detecta que ese modelo está mostrando límites operativos. Cuando cambia un campo del CRM o una variable del proceso, la automatización se rompe y el equipo humano vuelve a asumir la tarea.

La alternativa que propone la compañía es una arquitectura donde cada departamento de IA opera de forma coordinada, reporta sus avances y detecta excepciones.

La diferencia, según la empresa, es estructural: un sistema que se ajusta frente a uno que se rompe.

Las tres capas que definen una infraestructura de IA empresarial
El análisis interno de DelegIA divide cualquier infraestructura de IA bien diseñada en tres capas.

La capa de dirección coordina los flujos y asigna tareas.
La capa de agentes ejecuta el trabajo especializado: investigación, redacción, diseño, prospección o reporting.
La capa de control permite a la dirección humana supervisar resultados y validar entregas.

Esta lógica de tres capas es la que separa, según la firma, una infraestructura escalable de un conjunto de herramientas conectadas. La capa intermedia (la de agentes) es la que evoluciona con cada caso, ya que el sistema mejora con cada corrección humana en lugar de degradarse con el tiempo.

Cuatro áreas concentran la demanda corporativa
Los datos de DelegIA apuntan a cuatro áreas donde la adopción avanza con mayor velocidad: contenido, ventas, operativa y analytics.

En contenido, las empresas buscan calendarios editoriales sostenidos sin depender de freelancers rotativos. En ventas, la prioridad es cualificar y nutrir el "pipeline" sin ampliar el equipo comercial.

En operativa, los clientes piden automatizar procesos repetitivos como onboarding, facturación o gestión de incidencias. En analytics, el foco está en reporting automático y detección de desviaciones.

La compañía cubre estas cuatro áreas a través desu catálogo de servicios, con un perfil de cliente que se concentra en agencias, SaaS, clínicas, inmobiliarias, consultoras, academias online e industria.

Métricas observadas en clientes con infraestructura instalada
Los proyectos cerrados por DelegIA muestran patrones de mejora reproducibles.

En el caso público de El Código Reforma, el sistema automatizó el 95% del proceso de onboarding y redujo el coste operativo mensual en un 66%, multiplicando por veinte la capacidad de atención de clientes.

Otros clientes con casos publicados reportan ROAS de hasta x17 en captación o reducciones de jornadas completas a minutos en procesos de presupuestación.

La firma matiza que estos resultados dependen del nivel de personalización y del tiempo de aprendizaje del sistema. La supervisión humana se concentra en las dos primeras semanas y se reduce progresivamente.

Un mercado creciente en la implementación de inteligencia artificial
España es un mercado especialmente receptivo a estos modelos de automatización. Factores como el coste salarial creciente, la dificultad de retener talento técnico y la presión por escalar márgenes están empujando a fundadores y direcciones de operaciones a buscar alternativas estructurales.

DelegIA identifica un perfil de empresa concreto: compañías que ya facturan, tienen procesos repetitivos y quieren crecer sin sumar plantilla.

"Lo que estamos viendo no es una moda. Las empresas que ya tenían automatizaciones se han dado cuenta de que sin arquitectura no escalan. La inteligencia artificial empresarial está pasando de pieza suelta a infraestructura, y eso cambia la conversación", afirma Albert López, fundador de DelegIA.

Sobre DelegIA
DelegIA es una agencia de inteligencia artificial empresarial que instala infraestructura de IA completa dentro de empresas que quieren escalar sin contratar más personal.

Su propuesta combina un departamento de Contenido IA con una infraestructura corporativa que abarca ventas, operativa y analítica. Más información en delegia.es.

Beatbot lanza una nueva generación de robots para la limpieza de piscinas

Mon, 11 May 2026 14:56:57 +0200

En el segmento de gama alta, la Serie AquaSense se erige como una auténtica oferta insignia, que destaca por su innovación de alta gama y su automatización avanzada de última generación. El AquaSense X ofrece una cobertura total gracias a su navegación inteligente, su funcionamiento autónomo y sus funciones de autolimpieza integradas. Diseñado para usuarios exigentes, representa una mejora de lujo y se posiciona como la solución con la mejor relación calidad-precio en el ámbito de la limpieza avanzada de piscinas.

El AquaSense 2 Ultra mejora este enfoque con un potente sistema 5 en 1 que combina el rendimiento de limpieza con la clarificación del agua, lo que garantiza una mejor calidad del agua y un cuidado de élite de la piscina. En conjunto, estos modelos redefinen las expectativas en materia de limpieza inalámbrica de piscinas, ofreciendo un mantenimiento fluido y totalmente automatizado.

Además de este posicionamiento de gama alta, la serie Sora ofrece una excelente opción para los usuarios que buscan una actualización inteligente a un precio más asequible. El Sora 70 ofrece una avanzada limpieza 4 en 1 que abarca el suelo, las paredes, la línea de flotación y la superficie, lo que garantiza una cobertura completa incluso en zonas poco profundas. Su función Smart Surface Parking reduce aún más la manipulación, lo que contribuye a disminuir el trabajo manual y a mejorar la comodidad del usuario.

El Sora 30 constituye una opción práctica, ya que ofrece una eficaz limpieza 3 en 1 y un diseño galardonado, lo que lo convierte en una mejora ideal para principiantes para aquellos usuarios que desean dar el salto desde dispositivos básicos. Por su parte, el Sora 10 ofrece una solución sencilla e intuitiva centrada en una limpieza fiable, lo que pone el mantenimiento automatizado de piscinas al alcance de un público más amplio.

En todas sus líneas de productos, Beatbot combina rendimiento, durabilidad y excelencia en el diseño. Con productos galardonados y garantías de hasta tres años, la marca consolida su posición en el sector de la robótica inteligente para piscinas.

Impulsada por la innovación, con cerca de 500 patentes y una sólida cultura de I+D, Beatbot sigue liderando la evolución de la limpieza avanzada de piscinas, ofreciendo soluciones que funcionan sin esfuerzo en segundo plano, lo que permite a los usuarios disfrutar de su piscina con confianza y tranquilidad.

EQS AI Benchmark Vol. 2: el cumplimiento agentivo ya es una realidad práctica

Mon, 11 May 2026 11:08:00 +0200

La IA ha cruzado un umbral práctico en cumplimiento y ética. El EQS AI Benchmark Volumen 2 muestra que la última generación de modelos de IA no solo mejora el rendimiento, sino que ahora puede gestionar de forma fiable flujos de trabajo de cumplimiento de múltiples pasos, una capacidad que estaba fuera de alcance hace solo seis meses.

Basándose en el primer volumen publicado en octubre de 2025, EQS Group probó cuatro modelos de IA de frontera recientemente lanzados en el mismo conjunto de 120 tareas reales de cumplimiento. El benchmark actualizado, creado en colaboración con la asociación alemana Berufsverband der Compliance Manager e.V. (BCM), compara ahora un total de diez modelos líderes, proporcionando una visión directa de cómo la última generación rinde frente a la frontera del año pasado.

Los modelos de frontera convergen en la cima
En el Volumen 2, el GPT-5.4 de OpenAI lidera ahora el benchmark con una puntuación del 87,6 %, seguido de cerca por Gemini 3.1 Pro de Google (87,4 %) y Claude Opus 4.6 de Anthropic (86,1 %). Los modelos líderes están ahora separados por poco más de un punto porcentual. Esta agrupación señala un cambio claro: aunque las mejoras de rendimiento continúan, los modelos líderes se acercan a un techo práctico para tareas generales de cumplimiento, lo que hace que la estrategia de despliegue sea más importante que las diferencias marginales en la capacidad del modelo.

Mayores avances en trabajo de cumplimiento abierto
Las mejoras más significativas se observan en tareas abiertas como la redacción de informes, políticas o planes de investigación, tareas que reflejan de cerca el trabajo que los equipos de cumplimiento entregan a partes interesadas internas, dirección y reguladores. En todos los proveedores, el rendimiento en estas tareas aumentó significativamente, con mejoras de hasta +17–18 puntos porcentuales en comparación con el primer informe, pasando de "utilizable con edición intensiva" a "utilizable con una revisión ligera".

Los flujos de trabajo de cumplimiento agentivos superan un umbral clave
El hallazgo más importante del benchmark va más allá del rendimiento en tareas individuales: los modelos de IA están ahora acercándose a la capacidad necesaria para soportar flujos de trabajo de cumplimiento de múltiples pasos de principio a fin. En un proceso simulado de Conflicto de Intereses —que cubre clasificación, evaluación de riesgos, enrutamiento de revisión y mitigación— un único modelo de frontera (GPT-5.4) alcanzó más del 90 % de rendimiento en cada paso individual del flujo de trabajo. Aunque el benchmark no probó un flujo de trabajo agentivo completamente conectado, los resultados indican que dichos flujos de trabajo son significativamente más viables que hace solo seis meses.

"El benchmark muestra lo rápido que la IA se está convirtiendo en un verdadero motor de innovación en Compliance", dijo el Dr. Martin Benda, presidente del BCM. "La oportunidad ahora es traducir estas capacidades en aplicaciones prácticas, de una manera que refuerce tanto la eficacia como la supervisión responsable".

"Hace seis meses, la pregunta era si la IA podía apoyar el trabajo real de cumplimiento. Hoy, la pregunta es cómo diseñamos los flujos de trabajo a su alrededor", dijo Moritz Homann, responsable de IA en EQS Group. "El cumplimiento agentivo ya no es una cuestión de viabilidad, sino de diseño, especialmente en lo que respecta a dónde situar la supervisión humana adecuada. Los últimos modelos son lo suficientemente sólidos como para gestionar procesos de múltiples pasos, pero el verdadero diferenciador es el contexto que los rodea: las herramientas y puntos de control que hacen que la IA sea fiable en la práctica".

Del rendimiento del modelo al despliegue en el mundo real
Los hallazgos del Volumen 2 apuntan a un cambio más amplio para los equipos de cumplimiento: las mejoras en la capacidad de los modelos se están volviendo incrementales, mientras que los mayores avances provienen ahora de cómo se despliega la IA.

Los resultados sugieren que el contexto, la integración de sistemas y el diseño de flujos de trabajo están adquiriendo más importancia que la elección del modelo en sí. Las organizaciones que integran la IA en procesos reales —con los datos, herramientas y supervisión adecuados— obtendrán resultados significativamente mejores que aquellas que la tratan como una herramienta independiente.

Pasar de pilotos a producción para casos de uso probados
Los hallazgos se traducen en un conjunto claro de prioridades para los equipos de cumplimiento: no seguir experimentando de forma aislada, sino operacionalizar la IA de manera responsable dentro de procesos reales de cumplimiento:

Seleccionar modelos en función de la adecuación a la tarea, no solo de su posición en rankings.
Invertir no solo en prompts, sino en el "arnés" de IA en general, incluyendo contexto, sistemas, herramientas y orquestación de flujos de trabajo.
Diseñar puntos de control humanos de forma deliberada en torno a la escalada, el juicio y las decisiones que afectan a empleados.
Comenzar a diseñar flujos de trabajo agentivos para procesos estructurados y de alto volumen.
Reevaluar continuamente las capacidades, ya que el rendimiento de los modelos evoluciona rápidamente.

El informe completo EQS AI Benchmark Volumen 2 está disponible para su descarga aquí: https://www.eqs.com/compliance-wpapers/eqs-ai-benchmark-report-vol-2/

Acerca de EQS Group
EQS Group es un proveedor internacional líder en la nube para compliance y ética, privacidad de datos, gestión de sostenibilidad y relaciones con inversores. Más de 14.000 empresas en todo el mundo utilizan los productos de EQS Group para generar confianza cumpliendo de manera fiable y segura complejos requisitos regulatorios, minimizando riesgos e informando de forma transparente sobre el rendimiento empresarial y su impacto en la sociedad y el medio ambiente. https://www.eqs.com/

Acerca del BCM
Como la principal asociación profesional exclusivamente para responsables internos de compliance de empresas, asociaciones y otras organizaciones, el BCM representa los intereses de sus miembros ante responsables políticos, empresas y la sociedad. El BCM se centra en proporcionar información, fomentar redes y fortalecer la profesión de compliance. www.compliance-verband.de

4 claves para migrar al cloud con IA agéntica sin disparar riesgo, tiempo y coste, según Mática

Fri, 08 May 2026 13:20:58 +0200

Las migraciones a cloud siguen siendo uno de los desafíos más complejos dentro de los procesos de modernización tecnológica. Múltiples sistemas, dependencias difíciles de identificar, decisiones arquitectónicas críticas y una elevada carga de trabajo manual forman parte del contexto al que se enfrentan. A esto se suma, además, la falta de documentación completa o actualizada, lo que incrementa el riesgo de fracaso, alarga los plazos y encarece los proyectos.

En este escenario, los sistemas multiagente empiezan a ganar protagonismo en la forma de abordar el desarrollo y las migraciones a cloud con mayor trazabilidad, menor esfuerzo manual y más capacidad de control. Sin embargo, para que una migración basada en IA agéntica sea realmente efectiva, es clave tener en cuenta los siguientes aspectos:

1. Un cambio en el enfoque integral: La migración debe gestionarse como un proceso orquestado, no como una suma de tareas aisladas. Una migración cloud no fracasa solo por la complejidad técnica, sino por la falta de coordinación entre análisis, diseño, ejecución y validación. La IA agéntica permite estructurar la transición como un proceso ordenado, trazable y progresivo, donde cada fase genera entregables y alimenta la siguiente sin perder contexto.

No es solo una migración, hace falta contexto y análisis profundo. Una migración a cloud no se basa solo en el movimiento de sistemas.

Antes de migrar, hay que entender de verdad qué existe y cómo se relaciona. Migrar no consiste solo en mover sistemas de un entorno a otro. El primer paso es analizar repositorios, pipelines, configuraciones, librerías, servicios conectados y flujos de datos para comprender cómo está construido el entorno actual. Este análisis permite descubrir dependencias ocultas, reducir el riesgo de roturas en producción e identificar oportunidades de mejora antes de definir la arquitectura de destino.

2. Tareas específicas para cada agente: El valor está en coordinar agentes especializados, no en usar una única IA genérica. La IA agéntica resulta especialmente eficaz cuando diferentes agentes especializados asumen funciones concretas dentro del proceso, como el análisis funcional, el diseño de arquitectura, la implementación, la revisión o la supervisión. La clave no es solo automatizar tareas, sino hacerlo con una lógica de colaboración entre agentes que replica la dinámica real de un equipo técnico.

3. Diseño basado en escalabilidad, resiliencia y costes: A partir de la plataforma que orquesta distintos agentes especializados, se define la estrategia de migración y se seleccionan los servicios cloud más adecuados. Este enfoque permite analizar de forma conjunta aspectos como la escalabilidad, la seguridad, la resiliencia o los costes, proponiendo una arquitectura coherente tanto con las necesidades técnicas como con los objetivos de negocio.

4. Automatización sí, pero validación humana continua también: Los sistemas de agentes de software especializado que replican roles habituales se coordinan como un equipo virtual, mano a mano con el talento humano. El cambio de percepción es clave, ya que la IA agéntica debe dejar de ser una herramienta y formar parte del equipo. No se sustituye al equipo experto, sino que los agentes automatizan tareas repetitivas y estructuradas, mientras que los profesionales se centran en la validación, la supervisión y la toma de decisiones críticas. El resultado no es menos control, sino un modelo de ejecución más robusto y trazable.

Santiago Ballestero, director comercial de Mática Partners, explica: "El enfoque desarrollado por Mática combina IA generativa y agentes especializados que permiten estructurar y acelerar migraciones cloud que, de otro modo, exigirían meses de análisis manual y un alto consumo de recursos expertos. Así se libera el equipo humano senior para que pueda centrarse en tareas de mayor valor como el control, la validación y la toma de decisiones".

"Además, señala Ballestero, nuestro modelo de sistema multiagente, Matix, ya se ha puesto en marcha tanto en proyectos de migración con clientes como en procesos internos y hemos comprobado que el esfuerzo manual se ha visto reducido en más de un 85% y se han reducido los costes de ejecución en más de un 50%".

AstraZeneca y OMP muestran planificación a la velocidad del cambio en Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™

Thu, 07 May 2026 16:01:01 +0200

OMP, líder en planificación de la cadena de suministro impulsada por IA, lleva a AstraZeneca al Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ 2026 en Barcelona. Juntas, compartirán cómo AstraZeneca está transformando la planificación para seguir el ritmo de una complejidad creciente y un cambio constante, construyendo un enfoque integrado y centrado en la toma de decisiones impulsado por la plataforma Unison Planning™ de OMP y la orquestación de IA UnisonIQ.

El camino de AstraZeneca hacia una planificación centrada en la toma de decisiones
Diane Gorman, planificadora de suministro de red en AstraZeneca, sube al escenario de Gartner para compartir cómo la compañía biofarmacéutica global está evolucionando desde una planificación basada en hojas de cálculo hacia una toma de decisiones integrada y consciente de la capacidad. La sesión aborda cómo este cambio mejora la visibilidad de las limitaciones y refuerza los resultados en la gestión de campañas, la planificación de capacidad y la programación detallada.

Gorman abordará:

Qué se necesita para impulsar la adopción por parte de los usuarios en una organización compleja.
Cómo evolucionan los roles de los planificadores a medida que la planificación cuenta con mayor soporte de sistemas.
Cómo AstraZeneca se está preparando para la próxima fase del soporte a la toma de decisiones habilitado por IA.

Registrarse aquí para la sesión.

OMP organiza una sesión en formato teatro sobre la velocidad de decisión en la práctica
OMP también organizará un panel en formato teatro el martes 19 de mayo, de 17:25 a 17:45, con la participación de Jack Eggels, exvicepresidente de Cadena de Suministro en Shell; Tom Wouters, director de Producto de OMP; y Philip Vervloesem, director comercial y de Mercados de OMP.

Juntos explorarán:

Cómo las organizaciones pasan de una planificación impulsada por calendarios a una inteligencia continua basada en eventos.
Cómo la velocidad de decisión se convierte en una capacidad operativa real con UnisonIQ coordinando la colaboración entre humanos y la IA.
Cómo el recorrido de AstraZeneca conecta la innovación de producto con resultados medibles en distintos sectores.

Explorar la velocidad de decisión en el stand de OMP
Durante todo el Gartner Supply Chain Symposium/Xpo™ (del 18 al 20 de mayo, Barcelona), OMP estará presente en el stand 310, mostrando cómo Unison Planning™ y UnisonIQ ayudan a las organizaciones a avanzar hacia una orquestación de la cadena de suministro continua. Será posible descubrir cómo la planificación integrada, mejorada con los últimos avances en IA, impulsa una evaluación más rápida de escenarios, una colaboración más sólida y resultados empresariales medibles.

OMP invita a unirse en Gartner para conocer de primera mano el recorrido de AstraZeneca y salir con una hoja de ruta más clara hacia decisiones más rápidas y seguras.

Reservar una reunión in situ aquí.

Resumen de la sesión
Título: El recorrido de AstraZeneca hacia la planificación autónoma centrada en la toma de decisiones
Ponente: Diane Gorman, planificadora de suministro de red, AstraZeneca
Cuándo: lunes, 18 de mayo, 11:45 - 12:15 CEST
Dónde: Centro de Convenciones Internacional de Barcelona

Para ver dónde es posible reunirse con OMP próximamente, visitar su calendario de eventos aquí.

Sobre OMP
OMP ayuda a las empresas que afrontan desafíos complejos de planificación a sobresalir, crecer y prosperar ofreciendo la mejor solución digitalizada de planificación de la cadena de suministro del mercado. Cientos de clientes en una amplia variedad de sectores —incluyendo bienes de consumo, ciencias de la vida, químicos, metales, papel, embalaje, plásticos, neumáticos y materiales de construcción— se benefician del uso de la exclusiva Unison Planning™ de OMP.

Qualoom advierte sobre el impacto empresarial de no estar preparado para la IA en 2026

Thu, 07 May 2026 15:28:59 +0200

Automatización, asistentes inteligentes, análisis predictivo y modelos generativos están transformando procesos internos, operaciones y atención al cliente. Sin embargo, esta evolución también está exponiendo un problema cada vez más visible: muchas organizaciones están incorporando IA sin contar con una infraestructura tecnológica y un soporte IT preparados para sostenerla.

El resultado ya empieza a reflejarse en pérdidas económicas, incidencias operativas, sobrecostes cloud y riesgos de ciberseguridad.

En este escenario, compañías especializadas como Qualoom Expertise Technology están reforzando servicios orientados a cloud, DevOps, ciberseguridad y soporte IT avanzado para ayudar a las empresas a operar entornos tecnológicos cada vez más complejos y críticos.

La IA aumenta la presión sobre las infraestructuras empresariales
La adopción de IA no implica únicamente desplegar nuevos modelos. Requiere arquitecturas escalables, monitorización continua, automatización operativa y capacidad de respuesta ante incidencias.

Durante 2026, distintos expertos del sector tecnológico están insistiendo en la necesidad de evolucionar hacia modelos de IA privada, híbrida y altamente controlada, especialmente en entornos empresariales donde la continuidad operativa y la protección del dato se han convertido en factores estratégicos.

Además, diferentes estudios del mercado tecnológico una aceleración clara de la inversión: el 78% de las empresas españolas prevé aumentar su inversión en IA este año.

Sin embargo, muchas compañías siguen encontrando dificultades para convertir esa inversión tecnológica en estabilidad operativa y rentabilidad real.

Cuando la tecnología avanza más rápido que la operación
Uno de los principales problemas actuales no está en la adopción de IA, sino en la capacidad de las organizaciones para operar correctamente toda la infraestructura que la soporta.

Actualmente, muchas empresas continúan gestionando infraestructuras críticas con modelos de soporte tradicionales que no están preparados para entornos cloud complejos, automatización avanzada o cargas de trabajo asociadas a inteligencia artificial.

Esto puede provocar:

Incremento descontrolado de costes cloud.
Saturación de recursos tecnológicos.
Problemas de escalabilidad.
Interrupciones operativas.
Riesgos de ciberseguridad.
Falta de visibilidad sobre entornos críticos.

Precisamente por ello, empresas como Qualoom Expertise Technology están apostando por modelos de soporte IT orientados a observabilidad, automatización, monitorización continua y resiliencia tecnológica, integrando servicios cloud, DevOps y ciberseguridad dentro de una misma estrategia operativa.

El soporte IT vuelve a ser estratégico
La inteligencia artificial está cambiando la forma de operar de las empresas, pero también está aumentando el nivel de criticidad tecnológica.

Los riesgos ya no se limitan únicamente al desarrollo del modelo IA, sino a todo el ecosistema que lo soporta:

Infraestructuras mal dimensionadas.
Costes operativos descontrolados.
Falta de automatización.
Riesgos de seguridad.
Dependencia tecnológica.
Incidencias con impacto directo en negocio.

En este contexto, el soporte IT está evolucionando hacia modelos mucho más predictivos y especializados. La integración entre cloud, automatización, DevOps y ciberseguridad se está convirtiendo en un requisito esencial para garantizar continuidad operativa en entornos basados en IA.

Conclusión
La IA ya no es únicamente una herramienta de innovación. En 2026 se ha convertido en un factor operativo crítico para muchas organizaciones.

Las empresas que consigan combinar inteligencia artificial con infraestructuras resilientes, soporte IT avanzado y una estrategia sólida de operación tecnológica estarán mejor preparadas para reducir riesgos, controlar costes y mantener continuidad de negocio en un entorno cada vez más exigente.

eGain Evaluator incorpora un procedimiento continuo de garantía de calidad para respuestas generadas por IA

Thu, 07 May 2026 12:40:59 +0200

eGain (NASDAQ: EGAN), la plataforma de conocimiento impulsada por IA para la prestación de servicios de atención al cliente, ha puesto hoy a disposición de sus clientes eGain Evaluator, una solución diseñada específicamente para organizaciones en las que las respuestas generadas por IA pueden acarrear consecuencias financieras y legales importantes. Las respuestas inexactas o que no cumplen con la normativa vigente pueden exponer a las organizaciones a riesgos de incumplimiento legal, deteriorar la confianza de los clientes y debilitar la credibilidad de sus iniciativas de IA. La solución eGain Evaluator proporciona a las empresas un sistema integral de circuito cerrado que permite prevenir estos problemas mediante la evaluación y la supervisión continuas de la calidad de las respuestas generadas por la IA en las búsquedas, en entornos de autoservicio y en conversaciones con agentes de IA virtuales.

Retos en la calidad de las respuestas generadas por IA
A medida que crece la implementación de soluciones de IA a nivel empresarial, garantizar la calidad de las respuestas se convierte en un reto operativo cada vez más complejo. Aunque los modelos suelen ofrecer un buen rendimiento en sus fases iniciales, con el tiempo se producen desviaciones en las respuestas, el lenguaje de cumplimiento normativo se desactualiza y surgen lagunas de conocimiento que no se detectan hasta que se traducen en problemas reales para los clientes o para el negocio.

Hasta ahora, muchas organizaciones carecían de un enfoque sistemático para comprobar la calidad de las respuestas de IA antes de lanzar el servicio, supervisar dicho servicio en producción e incorporar los mejores resultados en la base de conocimiento encargada de generar dichas respuestas. Depender de controles esporádicos o de informes de incidencias escaladas deja brechas de calidad que tienden a agravarse con el tiempo. Cuando surge un problema, su diagnóstico suele requerir un análisis manual complejo que implica rastrear fallos en distintas capas de la solución, como la indexación, la obtención y la generación de información, sin una forma fiable de saber si una corrección puede provocar nuevos errores en otras áreas.

Capacidades clave de un procedimiento continuo de garantía de calidad
La solución eGain Evaluator aborda estos retos de forma directa y abarca todo el ciclo de vida del control de calidad, desde las pruebas previas a la implementación del servicio hasta la gestión continua del rendimiento. Las evaluaciones se basan en métricas contrastadas, respaldadas tanto por la industria como por estudios de investigación, que analizan la obtención de información, la generación de respuestas y la calidad de las conversaciones.

Gestión de pruebas: permite crear y ejecutar baterías de pruebas sobre las configuraciones de conocimiento de una IA antes de su lanzamiento, sustituyendo las revisiones puntuales por un proceso de verificación repetible y auditable. Además, permite programar pruebas para comprobar automáticamente la calidad a medida que evolucionan los modelos y la base de conocimientos.
Gestión de calidad: facilita la supervisión continua de las interacciones en tiempo real, evalúa las respuestas generadas por la IA según criterios definidos y detecta incidencias antes de que lleguen a los usuarios finales.
Gestión de rendimiento: permite analizar tendencias de calidad a lo largo del tiempo, identificar la relación entre las respuestas deficientes y los problemas específicos de la base de conocimiento y proporcionar a los equipos la información necesaria para priorizar mejoras y supervisar los avances. Asimismo, el sistema ofrece recomendaciones que ayudan a corregir deficiencias tanto en materia de conocimiento como de configuración para evaluar cada cambio antes de implementarlo de forma definitiva.

Una solución diseñada para entornos de IA donde la precisión es crítica
Evaluator ha sido concebido para responsables de IA empresarial, gestores de conocimiento y equipos dedicados a la experiencia del cliente que necesitan garantizar que las respuestas generadas por IA sean precisas, cumplan con la normativa y mejoren de forma continua. Resulta especialmente relevante en sectores altamente regulados, como los servicios financieros, las telecomunicaciones o las aseguradoras, donde una respuesta incorrecta no solo afecta a la satisfacción del cliente, sino que también puede incrementar el riesgo de incumplimiento de la normativa. Además, Evaluator facilita la actualización de modelos: cuando las organizaciones implementan nuevos LLM, pueden evaluar comparativamente la calidad de las respuestas del nuevo modelo y reducir los riesgos antes de realizar el cambio.

"Poner en marcha soluciones de IA es solo el primer paso", señaló Ashu Roy, CEO de eGain. "El verdadero reto consiste en que las respuestas sigan siendo precisas, cumplan con las normativas y mejoren con el tiempo a medida que evoluciona el negocio. La solución eGain Evaluator proporciona a las organizaciones la infraestructura operativa necesaria para lograr este objetivo de forma sistemática y no simplemente reactiva".

Acerca de eGain
eGain es un proveedor líder de soluciones basadas en IA para la gestión del conocimiento y la automatización de la experiencia del cliente. Con más de 25 años de experiencia en la gestión del conocimiento, eGain ayuda a las empresas a integrar contenido disperso, automatizar flujos de trabajo de conocimiento fiables y obtener un retorno de la inversión cuantificable en IA mediante marcos y métodos probados. Empresas del Global 2000 de diversos sectores confían en eGain para transformar la atención al cliente, mejorar la productividad de los empleados, reducir costes y acelerar la adopción de la IA. Visitar www.eGain.com para obtener más información.

eGain AI Agent amplía su integración con Salesforce Service Cloud mediante la incorporación de conocimiento contextual y asistencia basada en IA

Thu, 07 May 2026 11:08:57 +0200

eGain (NASDAQ: EGAN) ha anunciado hoy una ampliación significativa de la integración entre eGain AI Agent y Salesforce Service Cloud, que permite incorporar capacidades de conocimiento impulsado por IA e inteligencia contextual directamente en la plataforma en la que los equipos ya operan a diario. Para las organizaciones de atención al cliente, esta integración se traduce en una resolución de casos más ágil, una reducción de los tiempos de gestión y un mayor número de solicitudes en canales de autoservicio, sin necesidad de modificar los procesos de trabajo habituales de los agentes.

La laguna de conocimiento en Salesforce
En un entorno en el que el volumen de interacciones y las expectativas de los clientes siguen en aumento, los equipos de atención al cliente se enfrentan a una presión constante. Con frecuencia, los agentes deben alternar entre múltiples sistemas desconectados y buscar manualmente la información adecuada mientras el cliente espera al teléfono. Según estudios de la National Bureau of Economic Research (NBER), los agentes basados en IA pueden incrementar la productividad de los equipos de atención al cliente en un 14 %. Sin embargo, muchas organizaciones aún encuentran dificultades a la hora de integrar esa inteligencia artificial en los procesos de sus equipos.

En el caso de los usuarios de Salesforce, el conocimiento se ha gestionado tradicionalmente como una capa independiente, en lugar de integrarlo como un componente inteligente en sus flujos de trabajo. Esto conlleva demoras en los tiempos de gestión, produce respuestas discrepantes y aumenta el riesgo de aportar información incongruente al elevar una solicitud a un nivel superior.

Integración de contexto y conocimiento en Service Cloud
Con eGain AI Agent, los agentes disponen de todas las herramientas necesarias en un único entorno, sin tener que abandonar Salesforce. Al integrar flujos de trabajo basados en IA, conocimiento contextual y las mejores prácticas de KCS directamente en Service Cloud, las organizaciones pueden estandarizar la calidad de las respuestas, reducir los tiempos de atención de los agentes y potenciar el autoservicio.

Además, los usuarios de Salesforce Service Cloud no necesitan desarrollar capacidades de IA ni construir bases de conocimiento desde cero. La integración de eGain viene preconfigurada y lista para que los equipos de atención al cliente la implementen y empiecen a sacarle partido de inmediato, sin configuraciones ni personalizaciones complejas en Salesforce.

Los usuarios de Salesforce pueden optimizar la gestión de casos mediante varias capacidades:

Soporte omnicanal impulsado por IA: eGain AI Agent ofrece un servicio más rápido y coherente mediante una experiencia de atención unificada a través del chat, del correo electrónico y de los portales de clientes. Cada canal está optimizado para su uso específico: el autoservicio está diseñado para el chat y los portales de cliente, mientras que la asistencia del agente se centra en las comunicaciones por correo electrónico. Todos ellos están impulsados por el mismo eGain AI Knowledge Hub subyacente, que garantiza respuestas precisas y coherentes en cualquier canal.
Creación de casos con contexto y elevación de solicitudes a niveles superiores: cuando una interacción se convierte en un caso en Salesforce, todo el contexto se conserva automáticamente para que los agentes puedan informarse con rapidez y los clientes no tengan que repetir la información. Elementos como resúmenes, indicadores de sentimiento, información del cliente y referencias de conocimiento se incorporan automáticamente al caso.
Asistencia de AI Agent para correos electrónicos: los agentes que gestionan casos por correo electrónico pueden resolver incidencias con mayor rapidez gracias a funcionalidades como el resumen automático de hilos, el análisis de sentimiento y la generación de respuestas sugeridas mediante AssistGPT de eGain.
Integración inteligente del conocimiento con flujos de trabajo de KCS: el conocimiento se integra directamente en los flujos de trabajo de Salesforce, en lugar de recurrir a pestañas o portales externos, lo que permite a los agentes encontrar las respuestas correctas más rápido. Los agentes pueden buscar información en el eGain AI Knowledge Hub, donde los resultados se organizan por relevancia, añadir contenidos directamente a los casos y seguir las prácticas orientativas de KCS.
Autoservicio y resolución guiada: los clientes pueden resolver sus consultas de forma autónoma mediante búsquedas semánticas, respuestas instantáneas y flujos de resolución guiados a través del chat o de los portales de autoservicio, lo que reduce el volumen de casos que requieren intervención humana.

"Los equipos de atención al cliente no deberían verse obligados a elegir entre las herramientas que ya utilizan y las capacidades de IA que necesitan", afirmó Ashu Roy, CEO de eGain. "Esta integración más profunda lleva el conocimiento y la IA de eGain directamente a Salesforce Service Cloud para que las organizaciones dedicadas a la experiencia del cliente puedan escalar sus operaciones de forma eficiente sin alterar su forma de trabajar".

eGain presenta AI Agent IVA para ofrecer una atención al cliente conversacional y precisa

Thu, 07 May 2026 10:50:00 +0200

eGain (NASDAQ: EGAN) ha anunciado hoy el lanzamiento de AI Agent IVA, un agente virtual inteligente diseñado para resolver consultas de clientes mediante conversaciones naturales, en lugar de menús de opciones preconfiguradas y árboles de decisión complejos. El nuevo AI Agent IVA, impulsado por el AI Knowledge Hub de eGain, se apoya en una base de conocimiento corporativa cuidadosamente gestionada para ofrecer respuestas precisas y personalizadas, sin que el cliente tenga que buscar una respuesta pulsando botones del teléfono, repetir información ni permanecer en espera. Esto reduce los costes de atención al cliente, acelera las resoluciones y mejora los niveles de satisfacción del cliente.

Cuando la automatización rígida genera frustración en los clientes y los equipos de experiencia del cliente
Según los estudios de CX Dive, casi tres de cada cinco clientes han tenido experiencias negativas con los sistemas telefónicos que exigen pulsar demasiadas opciones, mientras que la mitad de los clientes reconoce sentirse frustrado con los sistemas cuando no logra contactar con un agente humano tras varios intentos.

Esta frustración tiene su origen en la complejidad de diseñar y mantener los árboles de decisión que sustentan estos sistemas telefónicos. Los equipos de atención al cliente invierten meses en construir estas complejas estructuras lógicas, solo para tener que rehacerlas de cero cada vez que cambian los contenidos o las políticas internas.

Respuestas basadas en conocimiento y potenciadas por IA
El AI Agent IVA elimina esta carga operativa al conectarse directamente con la base de conocimiento cuidadosamente gestionada por eGain, donde cada contenido sigue un ciclo estructurado que garantiza su precisión, el cumplimiento de la normativa y su preparación para su uso mediante IA. Esto permite que el agente IVA proporcione siempre respuestas fiables y actualizadas en lenguaje natural a los clientes, sin tener que recorrer flujos de respuestas predefinidos. Esto se traduce en resoluciones más rápidas, un menor número de solicitudes elevadas a niveles superiores y una experiencia más agradable tanto para clientes como para empleados.

"La calidad de una respuesta a una pregunta de un cliente depende completamente de la calidad del conocimiento que la respalda", afirmó Ashu Roy, CEO de eGain. "El AI Agent IVA se apoya en una base de conocimiento cuidadosamente gestionada por eGain, donde cada contenido está estructurado, mantenido y preparado para su uso mediante IA. Esa base es la que permite gestionar conversaciones reales con precisión y naturalidad, sin la carga continua de mantener árboles de decisión complejos".

El nuevo AI Agent IVA de eGain ofrece las siguientes capacidades para que las empresas ofrezcan respuestas más rápidas y precisas para sus clientes:

Respuestas basadas en conocimiento e impulsadas por IA: AI Agent IVA accede en tiempo real a la plataforma de conocimiento fiable de eGain para obtener la información correcta y ofrecer respuestas precisas en lenguaje natural. El agente responde de forma inteligente a cada pregunta y ofrece una experiencia personalizada, en lugar de dar respuestas rígidas y predefinidas que obligan al cliente a recorrer árboles de decisión.
Interacción por voz automatizada: incorpora capacidades de conversión de voz a texto y de texto a voz, lo que facilita interacciones fluidas. Cuando una situación requiere intervención humana, el AI Agent IVA puede transferir la llamada a un centro de atención al cliente para garantizar que el cliente no quede sin respuesta.
Integración independiente de proveedores para sistemas CRM y de atención al cliente: AI Agent IVA se integra con múltiples sistemas CRM y plataformas de atención al cliente, lo que permite a las organizaciones implementarlo sin rediseñar su estructura existente.
Cobertura 24/7 a nivel mundial: AI Agent IVA opera de forma continua en diferentes zonas horarias para garantizar un servicio constante y coherente con la marca a cualquier hora del día, sin necesidad de aumentar los recursos humanos.

Acerca de eGain
eGain es un proveedor líder de soluciones basadas en IA para la gestión del conocimiento y la automatización de la experiencia del cliente. Con más de 25 años de experiencia en la gestión del conocimiento, eGain ayuda a las empresas a integrar contenido disperso, automatizar flujos de trabajo de conocimiento fiables y obtener un retorno de la inversión de la IA cuantificable mediante marcos y métodos probados. Empresas del Global 2000 de diversos sectores confían en eGain para transformar la atención al cliente, mejorar la productividad de los empleados, reducir costes y acelerar la adopción de la IA. Visitar www.eGain.com para obtener más información.